中野 有紀子

説得力は、他者とのコミュニケーションにおいて重要なスキルである。本研究は、グループディスカッションにおける参加者の説得力を推定することを目的とする。まず、グループディスカッションにおける4人の参加者それぞれについて、人手によるアノテーションを行い、説得力の程度を評価した。次に、GRUベースのニューラルネットワークを用いて、音声、言語、視覚（頭部ポーズ）特徴を用いて各参加者の説得力を推定するマルチモーダルおよびマルチパーティモデルを作成した。実験の結果、マルチモーダルモデルとマルチパーティモデルは、ユニモーダルモデルやシングルパーソンモデルに比べて優れていることがわかった。最も性能の良いマルチモーダル・マルチパーティモデルは、説得力の高低の2値分類において80%の精度を達成し、グループ内で最も説得力のある参加者を77%の精度で予測することができる。

Eye gaze has been used broadly in interactive intelligent systems. The research area has grown in recent years to cover emerging topics that go beyond the traditional focus on interaction between a single user and an interactive system. This special issue presents five articles that explore new directions of gaze-based interactive intelligent systems, ranging from communication robots in dyadic and multiparty conversations to a driving simulator that uses eye gaze evidence to critique learners' behavior.