[4E2-OS-19a] グループインタラクションとAI (1)

[4E2-OS-19a-01] グループディスカッションの質の推定に有効な特徴量の分析

〇戸谷 爽太郎¹、三浦 郷¹、岡田 将吾¹ (1. 北陸先端科学技術大学院大学)

キーワード：社会的信号処理、マルチモーダルインタラクション

集団の意思決定は互いに認知的刺激を受けるなどの利点がある一方，必ずしも個人の意思決定より良い結果が得られるとは限らない．こうした集団意思決定における欠点を緩和するため，本研究では，集団意思決定方法の一つであるグループディスカッション (GD)を題材として，GDの質を評価し，質の改善・向上を支援するシステムに応用可能な技術を提案する．発話ターン，韻律，言語，動作といった情報をマルチモーダル特徴量として抽出し，プロダクトディメンジョンに基づき評定された各グループのGDの質を推定するモデルを機械学習により構築・評価した．
特に，ディスカッション中の序盤・中盤・終盤で質の推定に有効な特徴量を分析する．