ムードエクスプローラー

社会心理学と神経科学は、感情状態が人間のコミュニケーション、知覚、社会行動、意思決定に大きな影響を与えることを確認しています。マイク、加速度計、GPS、その他のセンサーを備えたスマートフォンが広く普及しているため、スマートフォンのセンサリングを通じて自動感情検出の可能性を探る価値があります。特に、私たちはスマートフォンユーザーの複合的な感情（複数の次元の基本感情のセット）を検出しようとする新たな研究課題に焦点を当てています。ユーザーの自己報告された感情状態が、スマートフォンの使用パターンやセンサーデータと高い相関を持つことを観察しました。これらの観察に基づき、最も重要な特徴を見つけるために特徴抽出および選択アルゴリズムを活用します。さらに、特徴と感情ラベル間の相関を扱うためにファクターグラフモデルを採用し、スマートフォンのセンサーデータに基づく複合的な感情検出のための機械学習アルゴリズムを提案します。提案されたメカニズムは、Androidプラットフォーム上でムードエクスプローラーというアプリとして実装されます。30人の大学生から収集したスマートフォンデータに基づいた広範な実験により、ムードエクスプローラーはユーザーの複合的な感情を平均76.0%の正確度で認識できることが示されました。