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  1. 研究報告
  2. エンタテインメントコンピューティング(EC)
  3. 2024
  4. 2024-EC-72

主観指標と客観指標を用いたストレスマネジメント介入効果の比較

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234526
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234526
cc45e6a8-56d0-4bf9-886b-0be08825c830
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-EC24072018.pdf IPSJ-EC24072018.pdf (664.1 kB)
 2026年5月30日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, EC:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-05-30
タイトル
タイトル 主観指標と客観指標を用いたストレスマネジメント介入効果の比較
タイトル
言語 en
タイトル Comparison of the Effectiveness of Stress Management Intervention Using Subjective and Objective Stress Indicators
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 感情,印象,意識
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東京大学
著者所属
東京大学
著者所属
東京大学
著者所属
東京大学
著者所属(英)
en
The University of Tokyo
著者所属(英)
en
The University of Tokyo
著者所属(英)
en
The University of Tokyo
著者所属(英)
en
The University of Tokyo
著者名 中島, 嘉樹

× 中島, 嘉樹

中島, 嘉樹

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竹内, 俊貴

× 竹内, 俊貴

竹内, 俊貴

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葛岡, 英明

× 葛岡, 英明

葛岡, 英明

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鳴海, 拓志

× 鳴海, 拓志

鳴海, 拓志

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著者名(英) Yoshiki, Nakashima

× Yoshiki, Nakashima

en Yoshiki, Nakashima

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Toshiki, Takeuchi

× Toshiki, Takeuchi

en Toshiki, Takeuchi

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Hideaki, Kuzuoka

× Hideaki, Kuzuoka

en Hideaki, Kuzuoka

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Takuji, Narumi

× Takuji, Narumi

en Takuji, Narumi

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 日常的にストレスに介入する手法として Chatbot の活用が提案されてきたが,大規模言語モデル (LLM) の発展により現実的な対話の中でストレスに介入することが可能になってきている.適切なストレスマネジメント介入のためにはシステムがユーザのストレス状態を認識する必要があり,既存手法では主にユーザの主観報告(主観ストレス)が用いられてきた.他方,生体信号などから客観的にストレス (客観ストレス) を推定する研究も進んでおり,主観に頼らないことでより効果的な介入ができる可能性がある.しかし,主観ストレスと客観ストレスには計測上のあるいは認識上の不一致が生じる.この不一致はストレスマネジメント介入の効果に悪影響を与える可能性がある.本研究では,対話を通じて参加者にストレス介入をおこなう LLM に主観および客観ストレスを入力として与えた場合の効果を調査した.参加者数は 5 名であった.調査の結果,主観ストレスと比較し,客観ストレスを用いることによるストレスマネジメント介入がより効果的であることは確認できなかった.事後のインタビューから,ユーザは主観的なストレスと客観的なストレスの不一致の印象から,客観ストレスを用いるストレスマネジメント介入を効果的でないと感じていたことが示唆された.また,客観ストレスと主観ストレスの不一致が発生する原因として,客観ストレスの時間分解能の低さ,特定の特徴量への偏り等の課題が示唆された.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Although chatbots have been proposed as a means of daily stress intervention, advancements of large language models (LLMs) have made it possible to intervene in stress through realistic conversations. For effective stress management interventions, systems need to recognize the user's stress state, and existing methods have primarily used user self-reports (subjective stress). On the other hand, there is ongoing research on estimating stress objectively (objective stress) from physiological signals, with the potential for more effective interventions by avoiding reliance on subjectivity. However, there are inconsistencies between subjective stress and objective stress, either in measurement or perception, which could negatively impact the effectiveness of stress management interventions. This study investigated the effects of providing a large language model (LLM) with both subjective and objective stress indicators when intervening in stress through dialogue. The study involved four participants. The results indicated that using objective stress indicators did not prove to be more effective for stress management interventions compared to using subjective stress indicators. Post-study interviews suggested that users felt that stress management interventions using objective stress indicators were ineffective due to the perceived inconsistencies between subjective and objective stress. Furthermore, the underlying reasons for these inconsistencies were indicated to be the low temporal resolution of objective stress measurements and bias toward certain features.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12049625
書誌情報 研究報告エンタテインメントコンピューティング(EC)

巻 2024-EC-72, 号 18, p. 1-6, 発行日 2024-05-30
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8914
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:46:51.230226
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