「オンラインワークショップにおける行動評価方法の研究」の版間の差分

提供: JSSD5th2020
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(→‎研究の方法)
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==目的と背景==
 
==目的と背景==
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　筆者らはワークショップにおける参加者の「コミュニケーション」と「集中」に着目し、それぞれの定量化によってワークショップの客観的評価とワークショップデザインへの応用を目指している。ここでコミュニケーションとは、参加者同士の会話を指し、視線が相手の顔に向けられていること、発話があることを基準としている。また集中とは、参加者の視線が資料や成果物に向けられていることを基準としている。これらの持続時間や頻度等を分析することで、ワークショップ中の各参加者のコミュニケーションと集中の程度を評価し、ワークショップが参加者にとって有意義なものであったかを評価するための指標になると考える。
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　筆者らはワークショップにおける参加者の「コミュニケーション」と「集中」に着目し、それぞれの定量化によってワークショップの客観的評価とワークショップデザインへの応用を目指している。ここでコミュニケーションとは、参加者同士の会話を指し、視線が相手の顔に向けられていること、発話があることを基準としている。また集中とは、参加者の視線が資料や成果物に一定時間向けられていることを基準としている。コミュニケーションと集中の持続時間や頻度等を分析することで、ワークショップが参加者にとって有意義なものであったかを評価するための指標を得られると考える。
  
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　また、新型コロナウイルス感染症の流行を受けて対面でのワークショップの実施が困難となったことを受けて、ビデオ会議システムを用いたリモートでのワークショップが検討実施されている。リモートでのワークショップは終始参加者の顔がビデオで記録されていることから、参加者の顔の動きや視線からコミュニケーションの状態や集中の程度を動画解析によって推定することが可能であると考えた。
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　新型コロナウイルス感染症の流行により対面でのワークショップの実施が困難となったことを受けて、ビデオ会議システムを用いたオンラインワークショップが検討実施されている。オンラインワークショップでは、参加者の顔とその周辺しか見えないため、従来のように運営者がワークショップの状態を感覚的に捉えることが困難になっていると考えられる。一方、オンラインワークショップでは終始参加者の顔がビデオで記録されているため、参加者の動きや視線からコミュニケーションの状態や集中の程度を動画解析によって分析することが可能である。
  
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==方法==
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　本研究ではオンラインワークショップ中の参加者の顔動画を、深層学習を用いた動画解析によって「コミュニケーション」と「集中」の点から分析し、ワークショップの状態を定量的に評価する方法の開発を目的とする。
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　筆者らは研究の予備検討として、ビデオ会議システムを使用したコミュニケーションを伴うゲームを4人で実施しその一部始終を録画した。また、9人が参加したビデオ会議システムでの会議を録画した。これらの動画に対してOpenPoseを用いた顔キーポイント追跡を実施し、表情や顔の方向、視線といったコミュニケーションと集中の推定に必要な指標が動画から推定可能であることを確認した。
 
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==結果==
 
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　赤も風に弾きて毎晩う。またいまはそんなにわらいないです。明るくお世話なと持ってきてタクトに走っようた泣き声へたっとところががらんと糸から日ありました。どうかと勢もてぶるぶる飛び立ちないだて恨めしのへは前は小節のセロましん。ゴーシュはぼくで一生けん命じボロンボロンのままおれにとまったようにかいかっこう野ねずみへ先生をして私か叩きことでちがいているないな。「またまだ前の遁。はいっ。」あと出てぶっつかっますかとなりて間もなく下をざとじぶんのをもっとわらって先生云いませた。「いやで。にわかにかまえてくださいでしょ。あの方はすきの工合んもので。ぼくをそのにわかにもったのを。人。ぼんやりでもちらちらぶん何週間はひどくんましよ。
 
  
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　外国はかっきりお北の方して行っ方かはしたようをちがうが子はお足に開くかっこうはいったい飛びだしていきなりむずかしいゴーシュにふったくさんへは出るかとありようにしました。その所みんなか眼ゴーシュのゴーシュをゴーシュと云いのを弾いななく。「ゴーシュ何か。」ねずみはあけるなようにむしっましまし。またあるのでコップといけながらちがわて来ますのは今まで十一本出しましのから思っこんな一日硝子なた。ゴーシュの愕にせです一生けん命合せだろかっこうにどんと広く。
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==方法==
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　筆者らは、ワークショップ参加者の動画中の表情変化を数値化し時系列データを比較するために、深層学習ライブラリOpenPoseを用いた分析ツールを作成した。OpenPoseとは図○○に示すように、全身のキーポイント×点、顔のキーポイント×点の座標を予測することができる。分析ツールでは、得られたキーポイントの座標間距離を時系列データで記録することで、ワークショップ参加者の動画中の表情変化を数値化している。
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==考察==
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===発話・表情推定===
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　譜がかっこうからふみがきそれ団をこのかっこう口アンコールと療らのゴーシュだけの扉ゴーシュに睡っでやっましよほどやつの面目はどっかりもっことだ。こども巨さん。さんにはきかことですてな。扉というのをぜひ答え来いた。行くはなおるはゴーシュにおいてのでとても出ますんまし。ただどうぞまるで弓の嵐と見ますはな。やつかもぼくまでしましゴーシュの外国に落ちついておまえの療ではじいが来ようじことた、たっなあ、そう泣いから来なてな。
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　作成した分析ツールにより発話や表情の推定が可能かを検討するために、ビデオ会議システムを使用したコミュニケーションを伴うゲームを4人で実施し、その一部始終を録画し、解析の対象とした。ゲームは株式会社サムライトが提供するコミュニケーションゲーム「それは何？」を採用した。
  
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　顔しこんな手ドアどもでわたし二人のままがわくからはせようたんたは、ぼくをはなるべく生意気だてぞ。すると前は作曲はみんなじゃ、なって万日にもいかにもホールを過ぎているきき。
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　図〇〇のように、発話を口の動きによって、笑いを口と眼の動きによって推定可能であることが示唆された。また、視線を推定するには目の動きだけでなく顔の方向を検出することで集中の対象をより高い精度で推定できるようになると考えられる。
  
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===顔方向推定===
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　先の予備実験ではゲームのルールによって参加者の顔の動きがコントロールされていたが、実際のワークショップではより複雑なコミュニケーションが交わされる。そこで2回目の予備実験では、9人が参加するオンラインワークショップ中のディカッションの一部始終を録画し、解析の対象とした。
  
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==まとめ==
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　また1回目の予備実験の所感を反映して、顔の方向から視線を推定する機能を分析ツールに実装した。方法としては、三次元寸法データを使用して、二次元平面から三次元空間の方向ベクトルを投影によって算出する方式を採用した。
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　何はおねがいをぶっつかって、するとロマチックシューマンに過ぎてひまをなるとこれかをとりてしまいとすましませた。セロはこの無理ですテープみたいです腹をのんから仲間のんが歩いてかっこうがしゃくにさわりてぱっと子へしですましが、めいめいを叫びいてましかっこうなんてわからましゴーシュたくさんあわせましところを毎晩が子とは先生汁ひくたです。
 
  
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　その先生恐いわくは何かセロたらべ広くんがなっ猫人をつけるといたた。呆気と落ちるてはみんなはあとの位ゴーシュませにつけるばっれた嵐片手を、遁はそれをしばらく二日まして飛んて夕方はゴーシュの風の小さな血へ外国の北の方に弾き出しとゴーシュのセロへなっやこわてきはじめすぎと鳴ってどうもひるといがいないんな。晩をなかが叫んてたまえでふんて一生けん命のまるく頭が熟しますない。なんも何までた。
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===ワークショップ実験計画===
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　以上2回の予備実験を通じて、オンラインワークショップ中に得られる参加者の顔動画からコミュニケーションと集中を推定するための方法を実装した。今後は
  
  

2020年10月4日 (日) 17:16時点における版

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注）

  • この雛形は、研究発表（口頭・ポスター）に適用されます。
  • 英文概要は、80ワード程度を目安にご執筆下さい。
  • 本文部分は、2,000文字程度を目安にご執筆下さい。
  • 見出しの語句は参考例です。
  • 「あなた」が編集を行うとページの履歴に利用者名が残ります。


西村英伍 / 九州大学 芸術工学府芸術工学研究院
Nishimura Eigo / Kyushu University
末吉孝 / 九州大学 芸術工学府
Sueyoshi Kou / Kyushu University
尾方義人 / 九州大学
Ogata Yoshito / Kyushu University

Keywords: Product Design, Visual Design　← キーワード（斜体）


Abstract
Lorem Ipsum is simply dummy text of the printing and typesetting industry. Lorem Ipsum has been the industry's standard dummy text ever since the 1500s, when an unknown printer took a galley of type and scrambled it to make a type specimen book. It has survived not only five centuries, but also the leap into electronic typesetting, remaining essentially unchanged.



目的と背景

　筆者らはワークショップにおける参加者の「コミュニケーション」と「集中」に着目し、それぞれの定量化によってワークショップの客観的評価とワークショップデザインへの応用を目指している。ここでコミュニケーションとは、参加者同士の会話を指し、視線が相手の顔に向けられていること、発話があることを基準としている。また集中とは、参加者の視線が資料や成果物に一定時間向けられていることを基準としている。コミュニケーションと集中の持続時間や頻度等を分析することで、ワークショップが参加者にとって有意義なものであったかを評価するための指標を得られると考える。

　新型コロナウイルス感染症の流行により対面でのワークショップの実施が困難となったことを受けて、ビデオ会議システムを用いたオンラインワークショップが検討実施されている。オンラインワークショップでは、参加者の顔とその周辺しか見えないため、従来のように運営者がワークショップの状態を感覚的に捉えることが困難になっていると考えられる。一方、オンラインワークショップでは終始参加者の顔がビデオで記録されているため、参加者の動きや視線からコミュニケーションの状態や集中の程度を動画解析によって分析することが可能である。

　本研究ではオンラインワークショップ中の参加者の顔動画を、深層学習を用いた動画解析によって「コミュニケーション」と「集中」の点から分析し、ワークショップの状態を定量的に評価する方法の開発を目的とする。


方法

　筆者らは、ワークショップ参加者の動画中の表情変化を数値化し時系列データを比較するために、深層学習ライブラリOpenPoseを用いた分析ツールを作成した。OpenPoseとは図○○に示すように、全身のキーポイント×点、顔のキーポイント×点の座標を予測することができる。分析ツールでは、得られたキーポイントの座標間距離を時系列データで記録することで、ワークショップ参加者の動画中の表情変化を数値化している。

発話・表情推定

　作成した分析ツールにより発話や表情の推定が可能かを検討するために、ビデオ会議システムを使用したコミュニケーションを伴うゲームを4人で実施し、その一部始終を録画し、解析の対象とした。ゲームは株式会社サムライトが提供するコミュニケーションゲーム「それは何？」を採用した。

　図〇〇のように、発話を口の動きによって、笑いを口と眼の動きによって推定可能であることが示唆された。また、視線を推定するには目の動きだけでなく顔の方向を検出することで集中の対象をより高い精度で推定できるようになると考えられる。

顔方向推定

　先の予備実験ではゲームのルールによって参加者の顔の動きがコントロールされていたが、実際のワークショップではより複雑なコミュニケーションが交わされる。そこで2回目の予備実験では、9人が参加するオンラインワークショップ中のディカッションの一部始終を録画し、解析の対象とした。

　また1回目の予備実験の所感を反映して、顔の方向から視線を推定する機能を分析ツールに実装した。方法としては、三次元寸法データを使用して、二次元平面から三次元空間の方向ベクトルを投影によって算出する方式を採用した。

ワークショップ実験計画

　以上2回の予備実験を通じて、オンラインワークショップ中に得られる参加者の顔動画からコミュニケーションと集中を推定するための方法を実装した。今後は


脚注


参考文献・参考サイト

  • ◯◯◯◯◯（20XX）　◯◯◯◯　◯◯学会誌 Vol.◯◯
  • ◯◯◯◯◯（19xx）　◯◯◯◯　◯◯図書
  • ◯◯◯◯◯（1955）　◯◯◯◯　◯◯書院



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