Control of Negative Emotional Contagion through Information Filtering based on User's Emotional States

本研究では、ユーザの感情状態に沿った情報フィルタリングをすることでユーザの心の健康を考慮した効果的な情報受容がすることを目的としている。そのために、まず感情状態推定モデルを構築する必要がある。本年度では、130人の大学生の1ヶ月間によるデータ収集実験を実施した。１０種類のモバイルセンサと主観的感情状態ラベルを収集可能なiOSアプリケーションの実装およびデータ収集サーバを構築した。この実装したアプリケーションを学生が所有するiPhoneにインストールして、1日に最大で6回、現在の感情状態を問う通知を送信してデータ収集を実施した。また、センサーデータに関しては、バックグラウンドで持続的に収集した。それらの収集されたデータを解析し、感情状態推定モデルを構築した。感情状態推定モデルでは、Russelが提唱した感情次元モデルを参考にしたvalence, arousalという２軸についての状態を推定する。valenceはポジティブ-ネガティブを示し、arousalは活性-不活性を示す。本研究では、それぞれの軸に対して推定モデル（valence推定モデル、arousal推定モデル）を構築した。次に、本研究ではユーザの感情状態に合わせた情報フィルタリングシステムを構築する。本システムは、SNSなどユーザが日々触れ合うシステムには、ユーザにネガティブな影響を与えうる情報が人格形成過程途中の青少年やメンタルの病を抱えた人にでさえ，そのままの形で受容されてしまうという問題点に対して、ユーザの感情状態に従って、ネガティブな情報をフィルタリングすることを提案する。今年度はシステム設計を実施し、ユーザの推定感情とSNSの投稿された文章から自然言語処理によって導かれる感情スコアの2値が与えられたとき、どの情報をフィルタリングするかを決定するアルゴリズムを決定した。

本研究では、ユーザの感情状態に沿った情報フィルタリングをすることでユーザの心の健康を考慮した効果的な情報受容がすることを目的としている。そのために、まず感情状態推定モデルを構築する必要がある。本年度では、130人の大学生の1ヶ月間によるデータ収集実験を実施した。１０種類のモバイルセンサと主観的感情状態ラベルを収集可能なiOSアプリケーションの実装およびデータ収集サーバを構築した。この実装したアプリケーションを学生が所有するiPhoneにインストールして、1日に最大で6回、現在の感情状態を問う通知を送信してデータ収集を実施した。また、センサーデータに関しては、バックグラウンドで持続的に収集した。それらの収集されたデータを解析し、感情状態推定モデルを構築した。感情状態推定モデルでは、Russelが提唱した感情次元モデルを参考にしたvalence, arousalという２軸についての状態を推定する。valenceはポジティブ-ネガティブを示し、arousalは活性-不活性を示す。本研究では、それぞれの軸に対して推定モデル（valence推定モデル、arousal推定モデル）を構築した。次に、本研究ではユーザの感情状態に合わせた情報フィルタリングシステムを構築する。本システムは、SNSなどユーザが日々触れ合うシステムには、ユーザにネガティブな影響を与えうる情報が人格形成過程途中の青少年やメンタルの病を抱えた人にでさえ，そのままの形で受容されてしまうという問題点に対して、ユーザの感情状態に従って、ネガティブな情報をフィルタリングすることを提案する。今年度はシステム設計を実施し、ユーザの推定感情とSNSの投稿された文章から自然言語処理によって導かれる感情スコアの2値が与えられたとき、どの情報をフィルタリングするかを決定するアルゴリズムを決定した。