複数体コミュニケーションロボットを用いたインタラクションに関する研究

本研究では、ヒューマンロボットインタラクション向けに拡張されたGeneva Emotion Wheelを使用して、複数体ロボットの短いインタラクションによって表出されたグループ感情の認知がどのように変化するか調査を行った。従来の研究ではラッセルの円環モデルと感情ラベリングを用いた評価がほとんどであり、感情の強さに注目した研究は少ない。今回使用したGeneva Emotion Wheelは感情ラベリングとその強さを評価することで円環モデルにおける分散を計算し、感情がどの程度明確に認知されたかを評価することができる。実験ではクラウドソーシングサービス上でビデオ刺激とGeneva Emotion Wheelを用いた評価を行った。各ビデオ刺激はSadenss・Anger・Fear・Prideのいずれかを表現する動作を行うロボット2体の短いインタラクションの組み合わせであり、クラウドソーシングのワーカーは全ての組み合わせについて評価を行った。その結果、単体のロボットで最も明確に認知されたSadnessを表す動作はそれを複数体で表現した場合に最も明確にSadnessであると認知された。そのほかの動作（Anger・Fear・Pride）は単体のロボットではSadnessと比べて有意に明確に認知されておらず、同じ感情の組み合わせがグループにおいて最も明確にその感情であると認知されたものではなかった。これらより、単体のロボットの感情表出が明確でない場合、複数体ロボットによるグループとしての感情表出も明確ではなくなってしまう可能性が示唆され、単体から複数体に拡張した際に設計した感情表出を一貫して評価するためのツールとしてGeneva Emotion Wheelが有用であるということが明らかになった。

本研究では、ヒューマンロボットインタラクション向けに拡張されたGeneva Emotion Wheelを使用して、複数体ロボットの短いインタラクションによって表出されたグループ感情の認知がどのように変化するか調査を行った。従来の研究ではラッセルの円環モデルと感情ラベリングを用いた評価がほとんどであり、感情の強さに注目した研究は少ない。今回使用したGeneva Emotion Wheelは感情ラベリングとその強さを評価することで円環モデルにおける分散を計算し、感情がどの程度明確に認知されたかを評価することができる。実験ではクラウドソーシングサービス上でビデオ刺激とGeneva Emotion Wheelを用いた評価を行った。各ビデオ刺激はSadenss・Anger・Fear・Prideのいずれかを表現する動作を行うロボット2体の短いインタラクションの組み合わせであり、クラウドソーシングのワーカーは全ての組み合わせについて評価を行った。その結果、単体のロボットで最も明確に認知されたSadnessを表す動作はそれを複数体で表現した場合に最も明確にSadnessであると認知された。そのほかの動作（Anger・Fear・Pride）は単体のロボットではSadnessと比べて有意に明確に認知されておらず、同じ感情の組み合わせがグループにおいて最も明確にその感情であると認知されたものではなかった。これらより、単体のロボットの感情表出が明確でない場合、複数体ロボットによるグループとしての感情表出も明確ではなくなってしまう可能性が示唆され、単体から複数体に拡張した際に設計した感情表出を一貫して評価するためのツールとしてGeneva Emotion Wheelが有用であるということが明らかになった。