慶應義塾大学学術情報リポジトリ(KOARA)KeiO Associated Repository of Academic resources

慶應義塾大学学術情報リポジトリ(KOARA)

ホーム  »»  アイテム一覧  »»  アイテム詳細

アイテム詳細

アイテムタイプ Article
ID
KO12003001-20220003-0022  
プレビュー
画像
thumbnail  
キャプション  
本文
KO12003001-20220003-0022.pdf
Type :application/pdf Download
Size :129.7 KB
Last updated :Nov 30, 2023
Downloads : 59

Total downloads since Nov 30, 2023 : 59
 
本文公開日
 
タイトル
タイトル 人と描画AIエージェントのインタラクションに関する大規模Web実験  
カナ ヒト ト ビョウガ AI エージェント ノ インタラクション ニ カンスル ダイキボ Web ジッケン  
ローマ字 Hito to byōga AI ējento no intarakushon ni kansuru daikibo Web jikken  
別タイトル
名前 Large-scale web-based experiments on the interaction between human and drawing AI agent  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 村田, 真悟  
カナ ムラタ, シンゴ  
ローマ字 Murata, Shingo  
所属 慶應義塾大学理工学部  
所属(翻訳)  
役割 Research team head  
外部リンク  
 
出版地
 
出版者
名前 福澤基金運営委員会  
カナ フクザワ キキン ウンエイ イインカイ  
ローマ字 Fukuzawa kikin un'ei iinkai  
日付
出版年(from:yyyy) 2023  
出版年(to:yyyy)  
作成日(yyyy-mm-dd)  
更新日(yyyy-mm-dd)  
記録日(yyyy-mm-dd)  
形態
1 p.  
上位タイトル
名前 福澤諭吉記念慶應義塾学事振興基金事業報告集  
翻訳  
 
 
2022  
 
開始ページ  
終了ページ  
ISSN
 
ISBN
 
DOI
URI
JaLCDOI
NII論文ID
 
医中誌ID
 
その他ID
 
博士論文情報
学位授与番号  
学位授与年月日  
学位名  
学位授与機関  
抄録
本研究は,他者とのインタラクション様式と発達・精神障害傾向の関係性理解を目指すものである.特に,インタラクションの一例として協調描画タスクをデザインし,人と描画AIエージェントのインタラクションに関する大規模Web実験を実施する.そして,インタラクションダイナミクスの解析結果と発達・精神障害傾向との関係性を探索的に調査する.
本研究は2年間の計画であり,1年目は主に人と描画AIエージェントのインタラクション実験基盤の構築を行った.2年目は主に1年目に構築した実験基盤を用いて大規模Web実験を実施し,そこで得られたデータの解析を行なった.以下,2年目の研究成果実績の概要を述べる.
1年目に構築したインタラクション実験基盤を用いて参加者数993名の大規模Web実験を実施した.実験参加者は,深層学習ベースの描画AIエージェントとの協調描画インタラクションタスク(160試行)を行なった.また,認知・性格特性を評価するため,統合失調型パーソナリティ障害,強迫性障害,うつ,特性不安,自閉スペクトラム症,注意欠陥・多動性障害,アルコール依存,社会経済状況,摂食態度,DSM-5に関する10種の質問紙(計226項目)にも回答した.
Web実験で取得したエージェントと実験参加者それぞれの2次元平面上での描画軌道を用いて,エージェントから実験参加者,実験参加者からエージェントへの輸送エントロピーをそれぞれ算出した.その際,軌道の曲率を利用することで2次元データを1次元データに圧縮した.算出されたそれぞれの輸送エントロピーと各質問紙の合計スコアとの相関関係を分析した結果,両者間には有意な相関がないことがわかった.これまでの研究において,複数質問紙の回答から抽出された因子と描画様式に相関があることはわかっているため,今後は同様の手法を本実験で得られたデータにも適用し,さらなる分析を行う予定である.
This study aims to understand the relationship between interaction styles with others and (developmental) psychiatric symptoms. In particular, we design a cooperative drawing task as an example of interaction and conduct a large-scale web experiment on the interaction between a human and a drawing AI agent. The relationship between the results of analysis on interaction dynamics and developmental and psychiatric symptoms is exploratory investigated.
This research is a two-year project. In the first year, we mainly developed an experimental platform for interaction between a human and a drawing AI agent. In the second year, we conducted a large-scale web-based experiment by using the experimental platform built in the first year. The following is an overview of the results of the second year's research activity.
We conducted a large-scale web-based experiment with 993 participants using the interaction experimental platform built in the first year. Participants performed a collaborative drawing interaction task (160 trials) with a deep learning-based drawing AI agent. In addition, they answered 10 questionnaires (total of 226 items) related cognitive/personality traits including schizotypal personality disorder, obsessive-compulsive disorder, depression, trait anxiety, autism spectrum disorder, attention-deficit/hyperactivity disorder, alcohol dependence, socio-economic status, eating attitudes, and DSM-5.
Using the drawing trajectories of both the agent and participants on a 2D space obtained from the experiment, we computed the transfer entropy from the agent to the participant and from the participant to the agent with respect to each participant. For this computation, the original 2D data were compressed to 1D using the curvature of the trajectories. Analyzing the correlation between the computed transfer entropy and the total scores of each questionnaire, we found no significant correlation between them. Our previous studies have shown a correlation between drawing styles and factors extracted from multiple questionnaires, so we plan to apply a similar method to the data obtained in this experiment and conduct further analysis in the future.
 
目次

 
キーワード
 
NDC
 
注記
申請種類 : 福澤基金研究補助
 
言語
日本語  

英語  
資源タイプ
text  
ジャンル
Research Paper  
著者版フラグ
publisher  
関連DOI
アクセス条件

 
最終更新日
Nov 30, 2023 10:32:02  
作成日
Nov 30, 2023 10:32:02  
所有者
mediacenter
 
更新履歴
Nov 30, 2023    インデックス を変更
 
インデックス
/ Public / 塾内助成報告書 / 福澤諭吉記念慶應義塾学事振興基金事業報告集 / 2022年度
 
関連アイテム
 

ランキング

最も多く閲覧されたアイテム
1位 「危険の予見可能... (734) 1st
2位 19世紀フランスに... (702)
3位 新自由主義に抗す... (534)
4位 故意犯と過失犯の... (472)
5位 731部隊と細菌戦 ... (425)

最も多くダウンロードされたアイテム
1位 「彼女たち」の近... (3501) 1st
2位 アセトアニリドの... (1350)
3位 インフルエンサー... (805)
4位 731部隊と細菌戦 ... (684)
5位 パッケージ・デザ... (517)

LINK

慶應義塾ホームページへ
慶應義塾大学メディアセンターデジタルコレクション
慶應義塾大学メディアセンター本部
慶應義塾研究者情報データベース