Automatic Measurement of Content Ratings in Virtual Spaces

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2022年度の研究では、実空間とVR空間でのコンテンツ視聴行動の差異を調べるために、実際のVR展示会を対象とした参加者アバタの行動分析を実施した。分析の過程でグラフによるデータ可視化ではイベント参加者の詳細な行動を把握することが困難であることが明らかになった。これらの方法ではユーザ間のインタラクションや空間的な位置関係が適切に評価されないため、分析の精度が低いことが問題であった。そこで、バーチャルイベントにおける来場者アバタの3次元座標移動と回転角度のデータを自動的に取得し、Web上で行動分析が可能なフレームワークを構築した。この新しい手法により、参加者の動きや視線の変化をリアルタイムで追跡し、イベントにおける興味・関心の分布や交流のパターンを明らかにすることができる。また、このフレームワークを用いて、来場者の3次元空間内での行動を再現できるバーチャル時空間再生システムを開発し、平面的な視覚認識を超えた実態的な分析支援を実現した。評価結果、バーチャル時空間再生システムによって、バーチャル空間での来場者の回遊行動の可視化や動きの少ない来場者の検出が開催者のイベントの振り返り支援につながる可能性が確認された。これにより、開催者はイベントの成功要因や改善点を明確に把握し、次回のイベント企画や運営に活かすことができる。また、バーチャルイベントにおける来場者同士の交流を検知するための条件についての知見も得られた。これらの情報は、参加者が互いに交流を促進し、コミュニケーションを活性化させるための設計や工夫に役立つことが期待される。これらの成果を活かし、今後もバーチャルイベントの開催者支援を向上させる研究を続けていく予定である。