JP2010237729A - Subjective evaluation value detection device, subjective evaluation value detection method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、人がその感覚に従ってスイッチを操作した情報から、その主観の程度を評定する主観評定値検出装置、主観評定値検出方法およびプログラムに関する。より詳しくは、人の活動の中で生じる閃きの程度の評定値を検出する主観評定値検出に関する。 The present invention relates to a subjective rating value detection apparatus, a subjective rating value detection method, and a program for rating the degree of subjectivity based on information that a person operates a switch according to his / her sense. More specifically, the present invention relates to subjective rating value detection that detects a rating value of the degree of flashing that occurs in human activity.
閃きとは、すばらしい考えなどが瞬間的に思い浮かぶ現象である。閃きが生じると、脳内では0.1秒ほどの短い間に神経細胞が一斉に活動し、ひらめいたことを留めようと活動する。また、その瞬間に、A10神経が活性化してドーパミンが放出され、快楽が得られることが知られている。しかし、閃きを留める神経細胞の活動は瞬間的な定着作用であるため、脳内の神経細胞での学習が十分でなく、ひらめいた内容を記憶できずすぐに忘れてしまうことも多い。 A flash is a phenomenon in which wonderful thoughts come to mind instantly. When the flash occurs, the nerve cells are activated all at once in the brain for a short time of about 0.1 seconds, and try to stop the inspiration. It is also known that at that moment, the A10 nerve is activated and dopamine is released, and pleasure is obtained. However, since the activity of nerve cells that stops flashing is a momentary fixing action, learning by nerve cells in the brain is not sufficient, and the inspirational contents cannot be memorized and are often forgotten immediately.
閃きなど、程度を含む主観情報を収集する手法として、4件法もしくは5件法と呼ばれる段階式の評定から選択する評定法、またはメータ式の評定の範囲から適切な程度を表す位置を決定させる評定法がとられることがある。 As a method of collecting subjective information including the degree of flashing, etc., a method of selecting a graded method called a four-method method or a five-method method, or a position representing an appropriate degree from the range of a meter-type rating is determined. A grading method may be used.
Webページを用いる閃き評定法に関しては、アンケート実施者は評定法の選択肢またはメータを含むWebページを作成し、回答者はネットワークを介して回答し、入力された回答はサーバに蓄積され、サーバが蓄積した回答の集計等の処理を自動的に行うことができるものが多く存在する。 Regarding the flash rating method using a web page, the surveyor creates a web page including rating method options or meters, the respondent answers via the network, the input answer is stored in the server, and the server There are many things that can automatically perform processing such as summing up the accumulated answers.
また,特にテレビジョン番組、展示会または講演会等において、アンケートに対する参加者からの回答データをリアルタイムで収集するものがある。回答データの収集に関連して、質問事項に対する回答の選択結果を入力するための複数のボタンを有する無線入力端末を用いて、リアルタイムに質問事項の回答を収集するシステムが開示されている(特許文献1参照)。 In particular, there are those that collect response data from participants in response to questionnaires in real time in television programs, exhibitions or lectures. In relation to the collection of answer data, a system is disclosed that collects answers to questions in real time using a wireless input terminal having a plurality of buttons for inputting results of selecting answers to the questions (patent) Reference 1).
特許文献1のアンケートデータ収集システムは、複数のスイッチを有するスイッチ部、および前記スイッチ部の各スイッチの操作情報を無線送信する送信部をそれぞれ備え、各送信部が複数の通信チャネルのうちの異なる通信チャネルを選択的に用いて送信する複数の操作端末装置と、前記複数の操作端末装置の各送信部からの信号を受信する受信装置と、前記受信装置で受信された前記各スイッチの操作情報を収集し且つ所定の処理を施して表示に供する収集処理手段と、を具備している。
The questionnaire data collection system of
音声認識に関して、特許文献2には、適応データ数が少ない場合も有効で、また計算量的な困難性を回避できる階層的固有空間抽出方法が記載されている。特許文献2の技術は、
多数話者の学習用話者データを話者モデル作成手段に入力し、話者モデルを作成する。話者モデルは階層的クラス固有空間抽出手段に入力され、直下の階層のノードあるいはリーフの話者性に基づく知識を抽出した固有空間をそれぞれのノード用に抽出する。
With respect to speech recognition,
Speaker data for learning of a large number of speakers is input to a speaker model creating means to create a speaker model. The speaker model is input to the hierarchical class eigenspace extracting means, and eigenspaces from which knowledge based on the speaker characteristics of the nodes or leaves in the immediately lower hierarchy is extracted are extracted for each node.
また、特許文献3には、ユーザのTV視聴のチャンネル遷移の履歴を記憶し、記憶データからユーザのチャンネル(番組)遷移に関する操作パターンを示すユーザプロファイルを作成することが記載されている。 Patent Document 3 describes that a user's TV viewing channel transition history is stored, and a user profile indicating an operation pattern related to the user's channel (program) transition is created from the stored data.
その他特許文献4には、登録人物毎に姿勢や照明等の変動がある場合であっても、2枚の顔画像に写っている人物が同一人物か否かを判定する技術が記載されている。特許文献4の技術は、正規化画像から姿勢や顔位置、大きさの異なる複数の変動画像を生成し、複数の変動画像から周波数特徴を抽出する。また、線形判別分析により得られた判別性の高い判別空間に周波数特徴を射影する。標準人物比較手段は、標準人物比較を行い判別性の高い特徴を抽出する。一方、照合画像について、特徴抽出手段および判別空間射影手段を用いて、判別特徴を抽出する。スコア算出手段は、登録画像から得られた判別軸と照合画像から得られた判別特徴とを用いて、照合スコアを出力する。照合判定手段は、照合スコアを閾値と比較することにより、同一人物か否かを判定する。
In addition,
閃きの程度を収集することに関して、関連する技術の質問紙やWebページを用いた評定法で生じる第一の問題点は、回答の評定値があらかじめ設定された段階および範囲であるため、回答者が自らの閃きの程度について、将来の事象を考慮して評定値に換算することが要求され、適切な評定値を回答することができない点である。第二の問題点は、回答者は紙面またはWebページに表示された質問事項および評定値を確認して、選択または記述する必要があり、瞬間的に生じた閃きを忘れるまえに回答するために、日常生活を行いながら、閃きが生じるたびに直ちに表示を確認して回答を行うことは回答者の生活に大きな負担が生じる点である。第三の問題点は、数日単位など一定期間ごとに過去の事象を振り返って回答を収集する方法では、記憶の曖昧さから、正確な評定値を収集することはできないことである。 Regarding the collection of the degree of flashing, the first problem that arises in the rating method using related technical questionnaires and web pages is the stage and range in which the rating value of the answer is set in advance. However, it is required to convert the flashing level into a rating value in consideration of future events, and an appropriate rating value cannot be answered. The second problem is that respondents need to check the questions and grades displayed on the paper or on the web page, select or describe them, and answer them before forgetting the flash that occurred instantaneously. In daily life, every time a flash occurs, immediately confirming the display and giving an answer is a point that causes a heavy burden on the respondent's life. The third problem is that an accurate rating value cannot be collected due to the ambiguity of memory in the method of collecting responses by looking back on past events at regular intervals such as several days.
一方、特許文献1では、リアルタイムに複数の回答者から評定値を収集できるものの、前記第一の問題点である、回答の評定値があらかじめ設定された段階および範囲であるため、回答者が将来の事象を考慮して瞬時に適切な評定値を回答することが要求され、
適切な評定値を回答することができない。
On the other hand, in
Appropriate rating values cannot be answered.
例えば、あらかじめ五段階の評定に設定し、さらに、回答者がある事象で評定「5」の程度の閃きであると回答した場合、その後の事象では、前記回答者が前記事象と差異がある、より程度の高い事象について、適切な値で回答することができない。 For example, when the rating is set in five stages in advance and the respondent responds that the event is a flash of grade “5” in an event, the respondent is different from the event in the subsequent event. It is not possible to answer with an appropriate value for a higher degree event.
本発明は上記のような事情に鑑みてなされたもので、人がその感覚に従ってスイッチを操作した情報から、その主観の程度を評定する主観評定値検出装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the circumstances as described above, and an object of the present invention is to provide a subjective rating value detection device that evaluates the degree of subjectivity from information that a person operates a switch according to the sense.
上記目的を達成するため、本発明の第1の観点に係る主観評定値検出装置は、
ユーザが所定の感覚についてその主観に従って直感的に入力操作できるスイッチと、
前記スイッチの入力操作からその所定の特徴量の組を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段で抽出した前記特徴量の組を蓄積する記憶手段と、
前記記憶手段に蓄積された前記特徴量の組に基づいて、そのユーザの前記入力操作の所定の特徴量の組の平均情報量(エントロピー)が最大になる評価軸を求めるプロファイル生成手段と、
前記入力操作の1つから抽出した前記所定の特徴量の組を、前記プロファイル生成手段で求めた評価軸に射影して得られる評定値を算出する評定手段と、
を備えることを特徴とする。
In order to achieve the above object, a subjective rating value detection apparatus according to the first aspect of the present invention provides:
A switch that allows a user to intuitively input a predetermined sense according to its subjectivity,
Feature extraction means for extracting a set of the predetermined feature values from the input operation of the switch;
Storage means for storing the set of feature quantities extracted by the feature extraction means;
Profile generation means for obtaining an evaluation axis that maximizes the average information amount (entropy) of the predetermined feature quantity set of the input operation of the user based on the feature quantity set accumulated in the storage means;
Rating means for calculating a rating value obtained by projecting the set of predetermined feature values extracted from one of the input operations onto the evaluation axis obtained by the profile generating means;
It is characterized by providing.
本発明の第2の観点に係る主観評定値検出方法は、
ユーザが所定の感覚についてその主観に従って直感的にスイッチを操作する入力を受け付けるステップと、
前記スイッチの入力操作からその所定の特徴量の組を抽出する特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出した前記特徴量の組を蓄積する記憶ステップと、
前記記憶ステップで蓄積された前記特徴量の組に基づいて、そのユーザの前記入力操作の所定の特徴量の組の平均情報量(エントロピー)が最大になる評価軸を求めるプロファイル生成ステップと、
前記入力操作の1つから抽出した前記所定の特徴量の組を、前記プロファイル生成ステップで求めた評価軸に射影して得られる評定値を算出する評定ステップと、
を備えることを特徴とする。
The subjective rating value detection method according to the second aspect of the present invention is:
A step of accepting an input for the user to operate the switch intuitively according to the subjectivity for a predetermined sense;
A feature extraction step of extracting the predetermined set of feature values from the input operation of the switch;
A storage step of storing the set of feature quantities extracted in the feature extraction step;
A profile generation step for obtaining an evaluation axis that maximizes an average information amount (entropy) of a predetermined feature amount set of the input operation of the user based on the feature amount set accumulated in the storage step;
A rating step for calculating a rating value obtained by projecting the set of predetermined feature values extracted from one of the input operations onto the evaluation axis obtained in the profile generation step;
It is characterized by providing.
本発明の第3の観点に係るプログラムは、コンピュータに、
ユーザが所定の感覚についてその主観に従って直感的にスイッチを操作する入力を受け付けるステップと、
前記スイッチの入力操作からその所定の特徴量の組を抽出する特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出した前記特徴量の組を蓄積する記憶ステップと、
前記記憶ステップで蓄積された前記特徴量の組に基づいて、そのユーザの前記入力操作の所定の特徴量の組の平均情報量(エントロピー)が最大になる評価軸を求めるプロファイル生成ステップと、
前記入力操作の1つから抽出した前記所定の特徴量の組を、前記プロファイル生成ステップで求めた評価軸に射影して得られる評定値を算出する評定ステップと、
を実行させることを特徴とする。
A program according to a third aspect of the present invention is stored in a computer.
A step of accepting an input for the user to operate the switch intuitively according to the subjectivity for a predetermined sense;
A feature extraction step of extracting the predetermined set of feature values from the input operation of the switch;
A storage step of storing the set of feature quantities extracted in the feature extraction step;
A profile generation step for obtaining an evaluation axis that maximizes an average information amount (entropy) of a predetermined feature amount set of the input operation of the user based on the feature amount set accumulated in the storage step;
A rating step for calculating a rating value obtained by projecting the set of predetermined feature values extracted from one of the input operations onto the evaluation axis obtained in the profile generation step;
Is executed.
本発明によれば、回答者がその主観に従ってスイッチを直感的に操作した情報から、回答者の感覚の評定値を算出することができる。その結果、感覚を評定値に換算する回答者自身の心理的負担を低減することができる。その理由は、回答の入力にあらかじめ設定した段階または範囲を用いずに、入力操作情報の変化の分析から自動的に評定値を算出するからである。 According to the present invention, the rating value of the respondent's sense can be calculated from the information that the respondent intuitively operated the switch according to the subjectivity. As a result, it is possible to reduce the psychological burden of the respondent himself who converts the feeling into the rating value. The reason is that the rating value is automatically calculated from the analysis of the change in the input operation information without using a preset stage or range for inputting the answer.
以下に、発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。なお図中、同一または相当部分には同じ符号を付す。 EMBODIMENT OF THE INVENTION Below, the form for inventing is demonstrated in detail with reference to drawings. In the drawings, the same or corresponding parts are denoted by the same reference numerals.
(実施の形態1)
図1は、本発明の実施の形態1に係る主観評定値検出装置の構成例を示すブロック図である。実施の形態1における主観評定値検出装置10は、スイッチ101、特徴量抽出部102、入力操作情報記憶部103、入力操作プロファイル情報生成部104、入力操作プロファイル情報記憶部105、評定値算出部106および評定値記憶部107を備える。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a subjective rating value detection apparatus according to
これらの手段は概略次のように動作する。スイッチ101は、回答者の所定の感覚についてその主観に従って直感的に操作される。主観評定値検出装置10は、さまざまな感覚を対象とすることができる。例えば、感興、楽しさ、おかしさ、悲しさ、怒り、痛み、美しさ、不快感等々、それに基づいてスイッチ101を操作しうる感覚を対象とする。
These means generally operate as follows. The
実施の形態1では、回答者は自身の閃きの程度を入力するために操作する。ここでは閃きとは、回答者自身が新たな発見または発明したと思った感覚を想定する。回答者は閃きの大きさ、深さ、斬新さ、鋭さ、想定される影響の広がり等々、閃いたと思った直感に従ってスイッチ101を操作する。スイッチ101は、回答者が意図的に操作の強度、継続時間、頻度などを変化させることができる操作部である。例えば、押しボタンなどオン/オフの二値情報が操作可能な手段でもよいし、加速度センサなど複数の実数値情報が操作可能な手段でもよい。スイッチ101は、押しボタン、モーメンタリレバースイッチ、ジョグダイアル、ジョイスティック、自動復帰回転式など、各種の形態のスイッチ101を用いることができる。回答者は、例えば、大きくゆっくり、速く小刻みに、速く大きく、素早い繰り返し、ゆっくり大きい繰り返しなど、その閃きの感覚に従ってスイッチ101を操作する。
In the first embodiment, the respondent operates to input the degree of flashing. Here, flashing is assumed to be the feeling that the respondent himself thought of having made a new discovery or invention. The respondent operates the
特徴量抽出部102は、スイッチ101が操作されることによって発生する信号を入力して、スイッチ操作の特徴量を抽出する。スイッチ操作の特徴量は、例えば、所定の時間以下の間隔でスイッチ101を操作した回数、所定の時間あたりにスイッチ101を操作した頻度、スイッチ101を操作して保持している時間、スイッチ101を操作する間隔、スイッチ101の操作の大きさ、スイッチ101を操作する速さ、スイッチ101を操作する力の大きさ、または、スイッチ101を操作するモーメントの大きさなどである。特徴量抽出部102は、上述のような特徴量の1つの組または2つ以上の組についてその量を抽出する。以下、特徴量の組を単に特徴量ということがある。スイッチ操作の特徴量の組をわかりやすく入力操作情報ともいう。
The feature
特徴量抽出部102は、スイッチ101の操作から抽出した特徴量を入力操作情報記憶部103に送る。特徴量抽出部102は、入力操作された時刻の情報を特徴量に付加してもよい。入力操作情報記憶部103は、受けとった操作情報を逐次記憶(蓄積)する。なお、スイッチ101が操作された信号の波形を、例えば適切なサンプリング周期でA−D変換したデータにして記憶してもよい。
The feature
入力操作プロファイル情報生成部104は、入力操作情報記憶部103に蓄積された入力操作情報(特徴量の組)に基づき、回答者の入力操作プロファイル情報を生成する。入力操作プロファイル情報は、入力操作の特徴量の組の平均情報量(エントロピー)が最大になる評価軸である。特徴量の組が1つの特徴量からなる1次元の場合は、評価軸は例えば、特徴量の分布の疎密を平均化するような変換、あるいは特徴量の分散を拡大するような変換である。特徴量の組が2つ以上の特徴量からなる場合は、例えば,次元縮約して特徴量の組をそれに射影した点の分布の疎密が平均化するような、あるいは、特徴量の組をそれに射影した点の分散を拡大するような評価軸を求める。
The input operation profile
次元縮約には、例えば、主成分分析法を用いることができる。評価軸は1次元とは限らず、2次元(平面)または3次元(立体)があり得る。例えば主成分分析法では、典型的には第1主成分を評価軸とするが、第2主成分および第3主成分を評価軸に加えてもよい。 For the dimension reduction, for example, a principal component analysis method can be used. The evaluation axis is not limited to one dimension, and may be two dimensions (plane) or three dimensions (solid). For example, in the principal component analysis method, the first principal component is typically used as the evaluation axis, but the second principal component and the third principal component may be added to the evaluation axis.
入力操作プロファイル情報生成部104は、生成した入力操作プロファイル情報を入力操作プロファイル情報記憶部105に送る。入力操作プロファイル情報記憶部105は、受け取った入力操作プロファイル情報を記憶する。なお、スイッチ101が操作された信号の波形を記憶しておいて、入力操作プロファイル情報を生成するときに、信号の波形から特徴量の組を抽出して用いてもよい。
The input operation profile
評定値算出部106は、入力操作プロファイル情報記憶部105に記憶された入力操作プロファイル情報を用いて、入力操作情報記憶部103に記憶された各入力操作情報の評定値を算出する。評定値は、入力操作情報を評価軸に射影した値である。入力操作情報が1次元の場合は、評定値は例えば、特徴量の分布の疎密を平均化するような変換である。入力操作情報が2次元以上の場合は、評定値は、各入力操作情報についての特徴量の組を、入力操作プロファイル情報の評価軸に射影することで得られる座標である。特に次元縮約した評価軸が1次元の場合は、評定値は1つの値である。
The rating
評定値記憶部107は、算出された評定値を記憶する。評定値に、入力操作情報の時刻(入力操作された時刻)を対応づけて記憶してもよい。
The rating
蓄積された入力操作情報から入力操作プロファイル情報を生成するタイミングは、入力操作情報が新たに記憶されるたびに行ってもよいし、評定値を外部利用する際に行ってもよい。同様に、入力操作情報から評定値を算出するタイミングは、入力操作情報が新たに記憶されるたびに行ってもよいし、入力操作プロファイル情報を生成するタイミングと同時でもよいし、プロファイル情報が評定値を外部利用する際に行ってもよい。 The timing for generating the input operation profile information from the accumulated input operation information may be performed every time the input operation information is newly stored, or may be performed when the rating value is used externally. Similarly, the timing for calculating the rating value from the input operation information may be performed every time input operation information is newly stored, or may be simultaneously with the timing for generating the input operation profile information, or the profile information may be evaluated. It may be performed when the value is used externally.
評定値算出部106で算出した評定値によって、着目する入力操作を行ったときの回答者の感覚を評価できる。例えば、入力操作情報の評価値の分布と、その中の着目する評価値をグラフ表示することによって、着目する入力操作を行ったときの回答者の感覚の位置づけを把握することができる。
Based on the rating value calculated by the rating
入力操作情報および評定値に、入力操作された時刻を関連付けることによって、他の情報、例えば、回答者の活動記録、回答者の音声、回答者の映像または回答者の生体情報などと時刻をキーにして対応させて、回答者の感覚に関する分析を行うことができる。 By associating the input operation information and the rating value with the time when the input operation was performed, other information such as the activity record of the respondent, the voice of the respondent, the video of the respondent, or the biometric information of the respondent is keyed. By doing so, it is possible to analyze the feelings of the respondents.
以下に、具体的な例を用いて本発明の実施の形態の動作を説明する。具体例として、スイッチ101に無線ネットワーク接続された押しボタン端末装置を用いて、閃きの評定値を自動的に算出する場合について説明する。
The operation of the embodiment of the present invention will be described below using a specific example. As a specific example, a case will be described in which a flash evaluation value is automatically calculated using a push button terminal device connected to the
回答者は日常生活のなかで閃きを感じた際に、閃きの感覚に従って直感的に押しボタンを操作する。押しボタン(スイッチ101)が操作されることによって発生する信号は、特徴量抽出部102に送られる。この例では、図2に示すように、押しボタンのオン/オフの二値情報が送られるものとする。
When respondents feel a flash in their daily lives, they operate the push buttons intuitively according to the flash. A signal generated by operating the push button (switch 101) is sent to the feature
特徴量抽出部102は、スイッチ101から入力される信号から特徴量の組を抽出する。図3は、スイッチ101が操作された信号から抽出する特徴量(入力操作情報)の例を示す。図3では、押下回数と平均押下時間を特徴量の組としている。ある時点t1での操作情報を起点とした場合、あらかじめ設定した入力操作時間間隔β以下の間隔で出現する入力操作情報を一つの継続操作とみなす。押下回数をN、N回の押下時間をそれぞれP1,P2,・・・,Pnとすると、平均押下時間は、(P1+P2+・・・+Pn)/Nで算出できる。
The feature
特徴量は、スイッチ101に用いる装置によって、自由に設定してよい。また、回答者の様々な操作の違いに対応するためには、独立な意味合いをもつような特徴量を多く用意しておくことが望ましい。
The feature amount may be freely set depending on the device used for the
特徴量抽出部102は、抽出した特徴量の組を入力操作情報記憶部103に送る。入力操作情報記憶部103は、特徴量抽出部102から送られた入力操作情報を、計時手段(図示せず)によって関連付けられた時刻情報と共に記憶する。
The feature
入力操作プロファイル情報生成部104は、あらかじめ設定した数の新規入力操作情報が得られた時点で、入力操作情報記憶部103に蓄積された入力操作情報を処理し、入力操作プロファイル情報を生成する。入力操作プロファイル情報の生成手順は、始めに、記録された各入力操作情報について、単一または数種類の特徴量Xiに関する値を抽出する。特徴量には、操作の強度、継続時間、頻度などを考慮したものを用いる。この例では、押しボタンの継続操作における押下回数X1、平均押下時間X2を特徴量として算出するものとする。
The input operation profile
抽出した特徴量の組を、操作情報の全体について平均が0、分散が1となるように正規化を行う。その後、正規化した各操作情報について次元縮約を行う。この例では主成分分析(PCA)を行う。 The extracted set of feature quantities is normalized so that the average is 0 and the variance is 1 for the entire operation information. Thereafter, dimension reduction is performed on each normalized operation information. In this example, principal component analysis (PCA) is performed.
主成分分析の結果として算出できる主成分ベクトルの第1主成分は図4に示すような、各入力操作情報の平均情報量(エントロピー)が最大になるような評価軸となる。図4では、第1主成分を太い実線で示す。第1主成分の矢印の向きが、評定値の正の方向を表す。第1主成分の太い実線に直角に細い実線が交わる点が評定値の基準点を示す。この第1主成分を回答者の入力操作プロファイル情報として入力操作プロファイル情報記憶部105に記憶する。入力操作プロファイル情報は、特徴量の組を座標系とする、第一主成分の関係式(直線)と、その直線上の基準点(評定値=0の点)の座標および直線上の単位長さである。
The first principal component of the principal component vector that can be calculated as a result of the principal component analysis is an evaluation axis that maximizes the average information amount (entropy) of each input operation information as shown in FIG. In FIG. 4, the first principal component is indicated by a thick solid line. The direction of the arrow of the first principal component represents the positive direction of the rating value. The point where the thin solid line intersects with the thick solid line of the first main component at right angles indicates the reference point of the rating value. The first principal component is stored in the input operation profile
評定値算出部106は、入力操作プロファイル情報記憶部105に記憶した入力操作プロファイル情報を用いて、評定値を算出する。評定値の算出は図4に示すように、各入力操作情報について抽出した特徴量を要素とするベクトルを、入力操作プロファイル情報として記憶した評価軸に射影することで算出される。
The rating
したがって、ユーザの平均的な入力操作情報の評定値は0である。第1主成分の正の方向(図4の太い実線で示す第1主成分の矢印の方向)に、平均より押下回数が多くかつ平均押下時間が短い入力操作ほど評定値が正値となる。基準点より第1主成分の負の方向に位置する入力操作情報が負値で算出される。算出した評定値は、入力操作時刻と共に評定値記憶部107に記憶する。図3を例とすると、記憶する入力操作時刻は、一連の操作と判断した入力操作情報の開始時間t1としてもよいし、入力操作時間の中間(t1+Tc_1/2)としてもよい。
Therefore, the average value of the user's average input operation information is zero. In the positive direction of the first principal component (in the direction of the arrow of the first principal component shown by the thick solid line in FIG. 4), the rating value becomes positive as the input operation has a greater number of pressings than the average and a shorter average pressing time. Input operation information located in the negative direction of the first principal component from the reference point is calculated as a negative value. The calculated rating value is stored in the rating
図5は、実施の形態1の入力操作プロファイル情報を生成する動作の一例を示すフローチャートである。フローチャートには記載していないが、入力操作プロファイル情報生成は、起動したときにカウンタTaを0にセットする。 FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of an operation for generating input operation profile information according to the first embodiment. Although not described in the flowchart, the input operation profile information generation sets the counter Ta to 0 when activated.
主観評定値検出装置10は、スイッチ101の入力操作が行われることを待機する(ステップS11、ステップS12;NO)。回答者が閃きを認識して閃きの程度についてスイッチ101を直感的に操作すると(ステップS12;YES)、入力操作の信号は特徴量抽出部102が受信し、入力操作の信号から所定の特徴量の組(入力操作情報)を抽出する(ステップS13)。このとき同時に入力操作の時刻を計時して入力操作情報に関連付ける(ステップS14)。
The subjective rating
特徴量抽出部102は、抽出した特徴量の組(入力操作情報)を入力操作情報記憶部103に蓄積する(ステップS15)。特徴量抽出部102は、カウンタTaに1を加算する(ステップS16)。Taが所定の回数α未満であれば(ステップS17;NO)、ステップS11に戻ってスイッチ操作入力から繰り返す。こうして、スイッチ101が操作されるごとに、入力操作情報を抽出しては操作時刻と共に入力操作情報記憶部103に記憶する。
The feature
新規記憶数Taが所定の数αとなった場合に(ステップS17;YES)、入力操作プロファイル情報生成部104は蓄積した入力操作情報に基づき、主成分分析法など次元縮約手法を用いて、入力操作情報の組の平均情報量(エントロピー)が最大になるような一次元の評価軸を算出する(ステップS18)。算出した評価軸を回答者の入力操作プロファイル情報とし、入力操作プロファイル情報記憶部105に記憶する(ステップS19)。入力操作プロファイル情報を記憶した後はカウンタTaを0にセットして(ステップS20)、ステップS11から同様の処理を繰り返す。
When the new storage number Ta reaches the predetermined number α (step S17; YES), the input operation profile
図6は、実施の形態1に係る主観評定値検出装置10の評定値を算出する動作の一例を示すフローチャートである。評定値算出部106は、入力操作情報記憶部103に蓄積された入力操作情報のうち、着目する入力操作情報を入力する(ステップS21)。着目する入力操作情報は、最新に抽出された入力操作情報の場合もあるし、過去の入力操作情報から選択された1つかもしれない。
FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of an operation for calculating a rating value of the subjective rating
評定値算出部106は、入力プロファイル情報記憶部105から、入力操作プロファイル情報を呼び出す(ステップS22)。入力操作プロファイル情報は時間の経過にしたがって複数記憶されている場合がある。その場合は、着目する入力操作情報の時刻に対応する入力操作プロファイル情報を呼び出す。そして、入力操作プロファイル情報である評価軸を用いて、特徴量を次元とする各入力操作情報のベクトルを評価軸上に射影して、射影した後の各ベクトルの座標値を評定値として算出する(ステップS23)。最後に、算出した評定値を評定値記憶部107に記憶する(ステップS24)。
The rating
以上説明したように、本実施の形態1の主観評定値検出装置10によれば、回答者が所定の感覚、特に閃きについてその主観に従って直感的に入力操作した情報から、評定値を算出することができる。回答者は、閃き(主観的感覚)に対する評定値を入力する際に、どの程度の事象かという回答者自身の以前の回答との厳密な整合性などを判断する必要がない。
As described above, according to the subjective rating
本実施の形態によれば、人の活動中に生じた閃きについての評定値の回答について、回答者はあらかじめ設定された段階および範囲に換算して回答する必要がなく、閃きの程度を入力装置の直感的操作から入力することが可能で、さらに入力操作情報から回答者の閃きの評定値を自動的に算出することができる。 According to the present embodiment, it is not necessary for the respondent to reply to the rating value for the flash that occurred during the activity of the person by converting it to a preset stage and range, and the degree of the flash is input to the input device. It is possible to input from the intuitive operation, and it is possible to automatically calculate the flash value of the respondent's flash from the input operation information.
(実施の形態2)
図7は、本発明の実施の形態2に係る主観評定値検出装置10の構成例を示すブロック図である。実施の形態2の主観評定値検出装置10は、回答者が感覚の程度を操作によって入力し、入力操作情報を記録する回答入力端末装置100と、回答入力端末装置100から受信する入力操作情報から評定値を算出する評定値算出装置200と、がネットワーク30に接続され、構成されている。
(Embodiment 2)
FIG. 7 is a block diagram showing a configuration example of the subjective rating
回答入力端末装置100は、スイッチ101、特徴量抽出部102、入力操作情報記憶部103および送信部108を備える。評定値算出装置200は、受信部201、入力操作プロファイル情報生成部204、入力操作プロファイル情報記憶部205、評定値算出部206および評定値記憶部207を備える。
The answer
実施の形態2においても、閃きを回答者が回答する所定の感覚としてとりあげて説明する。スイッチ101は、回答者が閃きの程度を直感的に入力するために操作する。特徴量抽出部102は、スイッチ101の操作によって生成される信号から、所定の特徴量の組である入力操作情報を抽出する。また入力操作情報に時刻情報を関連付けてもよい。入力操作情報記憶部103は、時刻情報が関連付けられた入力操作情報を逐次記憶(蓄積)する。送信部108は、蓄積した入力操作情報をネットワーク30を経由して、評定値算出装置200に送信する。
Also in the second embodiment, the flash will be described as a predetermined feeling that the respondent answers. The
評定値算出装置200の受信部201は、ネットワーク30を介して、回答入力端末装置100から入力操作情報を受信する。入力操作プロファイル情報生成部204は、受信した入力操作情報に基づき、回答者の入力操作プロファイル情報を生成する。入力操作プロファイル情報記憶部205は、生成された入力操作プロファイル情報を記憶する。
The receiving
評定値算出部206は、入力操作プロファイル情報記憶部205に記憶された入力操作プロファイル情報を用いて、各入力操作情報の評定値を算出する。評定値記憶部207は、算出された評定値を記憶する。
The rating
なお、評定値算出装置200に複数の回答入力端末装置100を接続することができる。その場合、評定値算出装置200は、回答者(回答入力端末装置100)ごとに入力操作プロファイル情報を生成する。また、回答者(回答入力端末装置100)ごとに、それぞれの入力操作プロファイル情報を用いて、入力操作の評定値を算出する。
Note that a plurality of answer
図8は、実施の形態2の回答入力端末装置100の動作の一例を示すフローチャートである。図8のフローチャートの動作において、スイッチ操作(ステップS31)から入力操作情報記憶(ステップS35)までは、図5のステップS11ないしステップS15と同様である。
FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of the operation of the answer
回答入力端末装置100は、スイッチ101の入力操作が行われることを待機する(ステップS31、ステップS32;NO)。回答者が閃きを認識して閃きの程度についてスイッチ101を直感的に操作すると(ステップS32;YES)、入力操作の信号は特徴量抽出部102が受信し、入力操作の信号から所定の特徴量の組(入力操作情報)を抽出する(ステップS33)。このとき同時に入力操作の時刻を計時して入力操作情報に関連付ける(ステップS34)。特徴量抽出部102は、抽出した特徴量の組(入力操作情報)を入力操作情報記憶部103に蓄積する(ステップS35)。
The answer
ネットワーク30に接続していなければ(ステップS36;NO)、ステップS31に戻ってスイッチ操作入力から繰り返す。ネットワーク30に接続していれば(ステップS36;YES)、送信部108は、それまでに記憶している未送信の入力操作情報を評定値算出装置200に送信する(ステップS37)。入力操作情報を送信した後は、ステップS31から同様の処理を繰り返す。
If not connected to the network 30 (step S36; NO), the process returns to step S31 and is repeated from the switch operation input. If connected to the network 30 (step S36; YES), the
図9は、実施の形態2における入力操作プロファイル情報生成の動作の一例を示すフローチャートである。評定値算出装置200は、回答入力端末装置100から入力操作情報が送信されるのを待機する(ステップS41;NO)。受信部201で入力操作情報を受信すると(ステップS41;YES)、入力操作プロファイル情報生成部204は、回答入力端末装置100から入力操作情報の集合を取得する(ステップS42)。入力操作プロファイル情報生成部204は、入力操作情報から入力操作プロファイル情報を生成し(ステップS43)、入力操作プロファイル情報記憶部205に記憶する(ステップS44)。
FIG. 9 is a flowchart showing an example of the operation of generating input operation profile information in the second embodiment. The rating
生成した入力操作プロファイル情報を用いて入力操作情報の評定値を算出し記憶する動作は、実施の形態1の動作と同様である(図6)。 The operation of calculating and storing the rating value of the input operation information using the generated input operation profile information is the same as the operation of the first embodiment (FIG. 6).
以上説明したように、本発明の実施の形態2では、入力操作情報の分析を行う入力操作プロファイル装置および評定値算出装置200が、回答者の回答入力端末装置100と分離するように構成されているため、回答者の端末装置を小型化して操作の負担を軽減することができる。
As described above, in the second embodiment of the present invention, the input operation profile device that analyzes input operation information and the rating
図10は、本発明の実施の形態に係る主観評定値検出装置10の物理的な構成例を示すブロック図である。実施の形態2の主観評定値検出装置10の場合は、回答入力端末装置100および評定値算出装置200のそれぞれが、図10に示すような構成である。
FIG. 10 is a block diagram illustrating a physical configuration example of the subjective rating
主観評定値検出装置10は、図10に示すように、制御部21、主記憶部22、外部記憶部23、操作部24、表示部25および送受信部26を備える。実施の形態1の場合は、送受信部26を備えなくてもよい。主記憶部22、外部記憶部23、操作部24、表示部25および送受信部26はいずれも内部バス20を介して制御部21に接続されている。
As shown in FIG. 10, the subjective rating
制御部21はCPU(Central Processing Unit)等から構成され、外部記憶部23に記憶されている制御プログラム29に従って、前述の主観評定値検出の処理、回答入力送信または入力操作プロファイル生成および評定値算出の処理を実行する。
The
主記憶部22はRAM(Random-Access Memory)等から構成され、外部記憶部23に記憶されている制御プログラム29をロードし、制御部21の作業領域として用いられる。
The
外部記憶部23は、フラッシュメモリ、ハードディスク、DVD−RAM(Digital Versatile Disc Random-Access Memory)、DVD−RW(Digital Versatile Disc ReWritable)等の不揮発性メモリから構成され、上述の処理を制御部21に行わせるための制御プログラム29を予め記憶し、また、制御部21の指示に従って、この制御プログラム29が記憶するデータを制御部21に供給し、制御部21から供給されたデータを記憶する。
The
操作部24はキーボードおよびマウスなどのポインティングデバイス等と、キーボードおよびポインティングデバイス等を内部バスに接続するインタフェース装置から構成されている。操作部24を介して、回答者の操作が入力され、制御部21に供給される。
The
表示部25は、CRT(Cathode Ray Tube)またはLCD(Liquid Crystal Display)などから構成され、入力操作情報、入力操作プロファイル情報または評定値などを表示する。
The
送受信部26は、無線送受信機、無線モデムまたは網終端装置、およびそれらと接続するシリアルインタフェースまたはLAN(Local Area Network)インタフェースから構成されている。送受信部26を介して、入力操作情報の送受信を行う。すなわち、回答入力端末装置100は、送受信部26を介して、入力操作情報を送信し、評定値算出装置200は、送受信部26を介して、入力操作情報を受信する。実施の形態1の主観評定値検出装置10の場合は、送受信部26を介して、入力操作情報および評定値をサーバ(図示せず)に送信することができる。
The transmission /
主観評定値検出装置10の特徴量抽出部102、入力操作プロファイル情報生成部104、204、評定値算出部106、206、送信部108および受信部201の処理は、制御プログラム29が、制御部21、主記憶部22、外部記憶部23、操作部24、表示部25および送受信部26などを資源として用いて処理することによって実行する。
The processing of the feature
その他、本発明の好適な変形として、以下の構成が含まれる。 Other suitable modifications of the present invention include the following configurations.
本発明の第1の観点に係る主観評定値検出装置について、
好ましくは、前記プロファイル生成手段は、所定の次元縮約手法を用いて前記入力操作の所定の2つ以上の特徴量について抽出した値の組の平均情報量(エントロピー)が最大になる一次元の評価軸を算出する。
About the subjective rating value detection apparatus according to the first aspect of the present invention,
Preferably, the profile generation means is a one-dimensional unit that maximizes an average information amount (entropy) of a set of values extracted for two or more predetermined feature amounts of the input operation using a predetermined dimensional reduction method. Calculate the evaluation axis.
好ましくは、前記入力操作の所定の特徴量は、所定の時間以下の間隔で前記スイッチを操作した回数、所定の時間あたりに前記スイッチを操作した頻度、前記スイッチを操作している時間、前記スイッチを操作する間隔、前記スイッチの操作の大きさ、前記スイッチを操作する速さ、前記スイッチを操作する力の大きさ、もしくは、前記スイッチを操作するモーメントの大きさ、またはそれらの組み合わせを含むことを特徴とする。 Preferably, the predetermined feature amount of the input operation includes the number of times the switch is operated at intervals of a predetermined time or less, the frequency of operating the switch per predetermined time, the time during which the switch is operated, The interval of operating the switch, the magnitude of the operation of the switch, the speed of operating the switch, the magnitude of the force operating the switch, the magnitude of the moment operating the switch, or a combination thereof It is characterized by.
好ましくは、前記所定の感覚は、ユーザの思考の閃き度合いを表すことを特徴とする。 Preferably, the predetermined sensation represents a flashing level of a user's thought.
本発明の実施の形態2に係る主観評定値検出方法について、
好ましくは、前記プロファイル生成ステップは、所定の次元縮約手法を用いて前記入力操作の所定の2つ以上の特徴量について抽出した値の組の平均情報量(エントロピー)が最大になる一次元の評価軸を算出する。
About the subjective rating value detection method according to
Preferably, in the profile generation step, a one-dimensional value that maximizes an average information amount (entropy) of a set of values extracted for two or more predetermined feature amounts of the input operation using a predetermined dimensional reduction method. Calculate the evaluation axis.
好ましくは、前記特徴抽出ステップは、所定の時間以下の間隔で前記スイッチを操作した回数、所定の時間あたりに前記スイッチを操作した頻度、前記スイッチを操作している時間、前記スイッチを操作する間隔、前記スイッチの操作の大きさ、前記スイッチを操作する速さ、前記スイッチを操作する力の大きさ、もしくは、前記スイッチを操作するモーメントの大きさ、のいずれか2つ以上を含む組み合わせを前記所定の特徴量として、前記入力操作情報から抽出することを特徴とする。 Preferably, in the feature extraction step, the number of times the switch is operated at an interval equal to or less than a predetermined time, the frequency of operating the switch per predetermined time, the time during which the switch is operated, and the interval at which the switch is operated A combination including any two or more of the magnitude of the operation of the switch, the speed at which the switch is operated, the magnitude of the force to operate the switch, or the magnitude of the moment to operate the switch The predetermined feature amount is extracted from the input operation information.
好ましくは、前記所定の感覚は、ユーザの思考の閃き度合いを表すことを特徴とする。 Preferably, the predetermined sensation represents a flashing level of a user's thought.
その他、前記のハードウエア構成やフローチャートは一例であり、任意に変更および修正が可能である。 In addition, the above-described hardware configuration and flowchart are examples, and can be arbitrarily changed and modified.
制御部21、主記憶部22、外部記憶部23、操作部24、内部バス20などから構成される機器制御処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。たとえば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体(フレキシブルディスク、CD−ROM、DVD−ROM等)に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行する主観評定値検出装置10を構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバ装置が有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することで主観評定値検出装置10を構成してもよい。
A central part that performs device control processing including the
また、主観評定値検出装置10の機能を、OS(オペレーティングシステム)とアプリケーションプログラムの分担、またはOSとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合などには、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。
Further, when the function of the subjective rating
また、搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板(BBS, Bulletin Board System)に前記コンピュータプログラムを掲示し、ネットワークを介して前記コンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、OSの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。 It is also possible to superimpose a computer program on a carrier wave and distribute it via a communication network. For example, the computer program may be posted on a bulletin board (BBS, Bulletin Board System) on a communication network, and the computer program distributed via the network. The computer program may be started and executed in the same manner as other application programs under the control of the OS, so that the above-described processing may be executed.
本発明によれば、個人の閃き評定値を長期的かつリアルタイムに収集し続ける情報収集装置や、情報収集装置をコンピュータに実現するためのプログラムといった用途に適用できる。また、回答者の入力に無意識的に現れる操作の変化を評定値に反映する主観情報の評価実験の回答端末といった用途にも適用可能である。 INDUSTRIAL APPLICABILITY According to the present invention, the present invention can be applied to uses such as an information collection device that continuously collects personal flash rating values in a long time and in real time, and a program for realizing the information collection device on a computer. Further, the present invention can be applied to an application such as a reply terminal for subjective information evaluation experiments in which a change in operation that appears unconsciously in the input of the respondent is reflected in the rating value.
10 主観評定値検出装置
21 制御部
22 主記憶部
23 外部記憶部
24 操作部
25 表示部
26 送受信部
29 制御プログラム
100 回答入力端末装置
101 スイッチ
102 特徴量抽出部
103 入力操作情報記憶部
104 入力操作プロファイル情報生成部
105 入力操作プロファイル情報記憶部
106 評定値算出部
107 評定値記憶部
108 送信部
200 評定値算出装置
201 受信部
204 入力操作プロファイル情報生成部
205 入力操作プロファイル情報記憶部
206 評定値算出部
207 評定値記憶部
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記スイッチの入力操作からその所定の特徴量の組を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段で抽出した前記特徴量の組を蓄積する記憶手段と、
前記記憶手段に蓄積された前記特徴量の組に基づいて、そのユーザの前記入力操作の所定の特徴量の組の平均情報量(エントロピー)が最大になる評価軸を求めるプロファイル生成手段と、
前記入力操作の1つから抽出した前記所定の特徴量の組を、前記プロファイル生成手段で求めた評価軸に射影して得られる評定値を算出する評定手段と、
を備えることを特徴とする主観評定値検出装置。 A switch that allows a user to intuitively input a predetermined sense according to its subjectivity,
Feature extraction means for extracting a set of the predetermined feature values from the input operation of the switch;
Storage means for storing the set of feature quantities extracted by the feature extraction means;
Profile generation means for obtaining an evaluation axis that maximizes the average information amount (entropy) of the predetermined feature quantity set of the input operation of the user based on the feature quantity set accumulated in the storage means;
Rating means for calculating a rating value obtained by projecting the set of predetermined feature values extracted from one of the input operations onto the evaluation axis obtained by the profile generating means;
A subjective rating value detection apparatus comprising:
前記スイッチの入力操作からその所定の特徴量の組を抽出する特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出した前記特徴量の組を蓄積する記憶ステップと、
前記記憶ステップで蓄積された前記特徴量の組に基づいて、そのユーザの前記入力操作の所定の特徴量の組の平均情報量(エントロピー)が最大になる評価軸を求めるプロファイル生成ステップと、
前記入力操作の1つから抽出した前記所定の特徴量の組を、前記プロファイル生成ステップで求めた評価軸に射影して得られる評定値を算出する評定ステップと、
を備えることを特徴とする主観評定値検出方法。 A step of accepting an input for the user to operate the switch intuitively according to the subjectivity for a predetermined sense;
A feature extraction step of extracting the predetermined set of feature values from the input operation of the switch;
A storage step of storing the set of feature quantities extracted in the feature extraction step;
A profile generation step for obtaining an evaluation axis that maximizes an average information amount (entropy) of a predetermined feature amount set of the input operation of the user based on the feature amount set accumulated in the storage step;
A rating step for calculating a rating value obtained by projecting the set of predetermined feature values extracted from one of the input operations onto the evaluation axis obtained in the profile generation step;
A subjective rating value detection method characterized by comprising:
ユーザが所定の感覚についてその主観に従って直感的にスイッチを操作する入力を受け付けるステップと、
前記スイッチの入力操作からその所定の特徴量の組を抽出する特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出した前記特徴量の組を蓄積する記憶ステップと、
前記記憶ステップで蓄積された前記特徴量の組に基づいて、そのユーザの前記入力操作の所定の特徴量の組の平均情報量(エントロピー)が最大になる評価軸を求めるプロファイル生成ステップと、
前記入力操作の1つから抽出した前記所定の特徴量の組を、前記プロファイル生成ステップで求めた評価軸に射影して得られる評定値を算出する評定ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。 On the computer,
A step of accepting an input for the user to operate the switch intuitively according to the subjectivity for a predetermined sense;
A feature extraction step of extracting the predetermined set of feature values from the input operation of the switch;
A storage step of storing the set of feature quantities extracted in the feature extraction step;
A profile generation step for obtaining an evaluation axis that maximizes an average information amount (entropy) of a predetermined feature amount set of the input operation of the user based on the feature amount set accumulated in the storage step;
A rating step for calculating a rating value obtained by projecting the set of predetermined feature values extracted from one of the input operations onto the evaluation axis obtained in the profile generation step;
A program characterized by having executed.
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017145970A1 (en) * | 2016-02-26 | 2017-08-31 | 日本電気株式会社 | Information processing device, information processing method, and program storage medium |
JP2018097426A (en) * | 2016-12-08 | 2018-06-21 | 富士ゼロックス株式会社 | Evaluating apparatus, terminal device, evaluation program and reply program |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH04256087A (en) * | 1991-02-07 | 1992-09-10 | Nec Corp | Pattern recognition device |
JP2001034410A (en) * | 1999-07-26 | 2001-02-09 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Sensitivity inputting device and sensitivity estimating method |
JP2003050965A (en) * | 2001-08-07 | 2003-02-21 | Konami Co Ltd | Psychological analysis program, medium with the recorded psychological analysis program, device and method for psychological analysis, and multistory game program |
WO2004072883A1 (en) * | 2003-02-12 | 2004-08-26 | Hitachi, Ltd. | Usability evaluation support method and system |
-
2009
- 2009-03-30 JP JP2009081748A patent/JP5316945B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH04256087A (en) * | 1991-02-07 | 1992-09-10 | Nec Corp | Pattern recognition device |
JP2001034410A (en) * | 1999-07-26 | 2001-02-09 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Sensitivity inputting device and sensitivity estimating method |
JP2003050965A (en) * | 2001-08-07 | 2003-02-21 | Konami Co Ltd | Psychological analysis program, medium with the recorded psychological analysis program, device and method for psychological analysis, and multistory game program |
WO2004072883A1 (en) * | 2003-02-12 | 2004-08-26 | Hitachi, Ltd. | Usability evaluation support method and system |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017145970A1 (en) * | 2016-02-26 | 2017-08-31 | 日本電気株式会社 | Information processing device, information processing method, and program storage medium |
JPWO2017145970A1 (en) * | 2016-02-26 | 2019-01-17 | 日本電気株式会社 | Information processing apparatus, information processing method, and program storage medium |
JP2018097426A (en) * | 2016-12-08 | 2018-06-21 | 富士ゼロックス株式会社 | Evaluating apparatus, terminal device, evaluation program and reply program |
US11106351B2 (en) | 2016-12-08 | 2021-08-31 | Fujifilm Business Innovation Corp. | Evaluating apparatus and terminal device |
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