JP2012523034A - 生理学的パラメータを用いてアイテムを選択するシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

アイテムを選択する方法であって、ユーザの生理学的パラメータの刺激前レベルを計測する工程２１と、ユーザプロファイル、および生理学的パラメータの刺激前レベルに基づいて、アイテムを選択する工程２２と、生理学的パラメータの刺激後レベルを計測する工程２３と、刺激後レベルと刺激前レベルとの差を計算することにより、刺激の影響を特定する工程２４と、生理学的パラメータに対する刺激前レベルの影響のモデルを用いて、刺激の影響を修正する工程２５と、修正された刺激の影響を用いて、ユーザプロファイルを更新する工程２６とを含む方法。この方法は、たとえば、音楽プレイヤーまたはデジタルテレビにおいて、メディアアイテムを選択するのに用いられ得る。

Description

本発明は、アイテムを選択する方法であって、ユーザの生理学的パラメータのレベルを計測する工程を含む方法に関するものである。本発明はさらに、コンテンツアイテム選択のためのシステム、および上記方法を実行するためのコンピュータプログラム製品に関するものである。

たとえば音楽プレイヤーにおいて、楽曲を選択するに際し、ユーザの感情的または生理学的状態を考慮に入れることが知られている。音楽プレイヤーの中には、気分によるアイテム選択を利用するものもある。より単純な形態では、ユーザは自分の現在の気分を音楽プレイヤーに知らせることができる。すると、気分をベースとするユーザプロファイルが、各楽曲につき、ユーザが現在そのような気分にあるときに再生するのに適した楽曲であるか否かを示す。その上で、音楽プレイヤーは、気分をベースとするプロファイル内の気分情報に基づいて、最も適した楽曲を選択するか、あるアイテムがランダムモードで選択される可能性を増大または低下させることができる。より高度な音楽プレイヤーは、ユーザの生理学的パラメータを計測する手段を含むものとされ得る。この生理学的パラメータは、大なり小なり、ユーザの気分を表すパラメータである。かかる音楽プレイヤーは、ユーザによる入力を要さずに、ユーザの気分を特定することができる。ユーザの気分を特定するのに関係する生理学的状態の例としては、心拍レート、皮膚温度および皮膚の伝導レベルが挙げられる。楽曲選択の前後に生理学的パラメータを特定すると、選択された楽曲が生理学的パラメータに与えた影響を特定することができる。この影響は、その後の楽曲選択がユーザのその時の気分によりよく合致したものとなるように、気分をベースとするユーザプロファイルのコンテンツを改良するために利用することができる。

生理学的パラメータを特定することに関する問題の１つは、生理学的信号は、その内在的性質としてノイズを多く含む点である。ユーザの精神状態の他にも、多くの要因が生理学的信号に影響を与える。生理学的信号は、ユーザの活動または変化する環境条件によっても影響を受ける。たとえば、立ち上がって歩いて行く動作は、心拍レートを増大させ得るし、日光に当たると、皮膚温度が増加し得る。ノイズが多いという生理学的信号の特性は、生理学的信号からユーザの精神状態を推測する処理に纏わる問題を多くする。

気分によるアイテム選択の方法であって、ノイズの影響が低減された生理学的信号の計測処理が可能であるような方法を提供することが望まれる。

上記の目的は、アイテムを選択する方法であって、ユーザの生理学的パラメータの刺激前レベルを計測する工程と、ユーザプロファイル、および生理学的パラメータの上記の刺激前レベルに基づいて、アイテムを選択する工程と、生理学的パラメータの刺激後レベルを計測する工程と、刺激後レベルと刺激前レベルとの差を計算することにより、刺激の影響を特定する工程と、生理学的パラメータに対する刺激前レベルの影響のモデルを用いて、上記の刺激の影響を修正する工程と、修正された上記の刺激の影響を用いて、ユーザプロファイルを更新する工程とを含むことを特徴とする方法を、提供することによって達成される。

本発明の発明者は、生理学的信号中のノイズは、これらの信号が安定状態に向かって移行しようとする傾向によって、多くの部分が引き起こされることを見出した。統計学では、この傾向は「平均状態への回帰」として知られている。たとえば、極めて高い心拍レートを有するユーザについては、選択される次のアイテムが心拍レートをさらに高める余地はほとんどない。非常に低い皮膚温度を有するユーザに対しては、後続のアイテム選択によって皮膚温度が上昇する余地は大いにある。それらの極端な状況においては、計測される生理学的パラメータに対するアイテムの影響の計測結果は、他の状況においてこのアイテムがユーザに及ぼす影響を代表するものではないかもしれない。本発明の発明者は、この平均状態への回帰が、生理学的パラメータに関しては、知覚されるノイズの重要な原因であることに気付いただけでなく、この影響を補償する方法を見出した。この目的のため、生理学的パラメータに対する刺激前レベルの影響のモデルが使用される。このモデルは、所与の刺激前レベルに対し、平均状態への回帰の影響を予測するものである。この予測される回帰の影響は、その後、刺激の影響（刺激後レベルと刺激前レベルとの差）を修正するために利用される。

具体的な生理学的モデルのための回帰モデルは、あらゆるユーザに適用可能な一般的モデルであってもよい。しかしながら、好ましい実施形態では、刺激の影響を修正するのに使用されるモデルは、ユーザに依存するモデルとされ、これによりモデルはさらに精確なものとなる。

本発明に係る方法は、生理学的パラメータの刺激前レベルに基づいて、ユーザの目標の生理学的状態を特定する工程をさらに含んでいてもよく、上記の選択する工程がさらに、目標の生理学的状態、および選択されるアイテムの刺激の予測影響に基づく工程とされてもよい。アイテムの刺激の影響を予測するために、ユーザプロファイルおよび回帰モデルが使用され得る。あるアイテムに対応する刺激の予測影響および刺激前レベルが、生理学的パラメータを目標状態に持って行くことが予想される場合に、そのアイテムが選択され得る。

本発明に係る方法は、たとえば、複数の楽曲、テレビ番組、写真または照明方式から、１つのアイテムを選択するのに用いることができる。また、たとえばサウンドレベル、光の色、光の強度、またはその他のアクチュエータ設定の選択も、アイテム選択であると捉えることができる。したがって、本発明に係る方法は、メディアアイテムの選択に限定されるものではない。

本発明の第２の側面によれば、上記の方法を実行するための、コンピュータプログラムが提供される。

本発明の第３の側面によれば、本発明に係る方法を実行するためのシステムが提供される。このシステムは、ユーザの生理学的パラメータのレベルを計測する手段と、ユーザプロファイルを格納する記憶手段と、本発明に係る方法を実行するように動作可能なプロセッサとを含むものとされる。

本発明の上記およびその他の側面は、以下で説明する実施形態を参照することにより明らかとなる。

本発明に係る音楽プレイヤーの概略図 本発明に係る方法のフローチャート 本発明に係る方法において用いられる回帰モデルを視覚化したグラフ

図１は、本発明に係る音楽プレイヤー１０を示している。この音楽プレイヤー１０は、単に一例として示したものである。本発明は、可能性として、多くの別のアプリケーションを有する。たとえば、選択対象のアイテムは、デジタルテレビのためのテレビ番組、フォトアルバム内の写真その他のイメージ、またはゲーム機器におけるビデオゲームであってもよい。本発明の別の興味深いアプリケーションとしては、生理学的パラメータに応じて照明方式が選択または生成されるような、インタラクティブな照明システムが挙げられる。たとえば、１つまたは複数の光源の強度、色および方向が、計測された生理学的パラメータに応じて決定されてもよい。１人または複数のユーザに適用された照明方式の影響が計測され、1人のユーザ用または複数のユーザ用のユーザプロファイルに保存されてもよい。照明システムに加えられる変更の予測が、照明方式をどのように適合化するかを特定するのに利用されてもよい。本発明に係る方法の他のアプリケーションも可能である。

以下で説明する音楽プレイヤー１０は、気分をベースとするユーザプロファイルを利用して、特定の気分にあるユーザに適した、音楽または他のオーディオコンテンツを選択する。音楽プレイヤー１０はさらに、生理学的パラメータの計測を通じて、アイテムがユーザの気分に及ぼす影響を間接的に特定する。音楽プレイヤー１０はさらに、目標の気分を特定し、アイテムがユーザの気分に及ぼす影響を予測し、それに従ってアイテムの選択を行うようにも適合化されている。本発明を適用する代替の音楽プレイヤーその他のデバイスは、必ずしも気分を特定しなくてもよい。たとえば、ランニング中に使用される音楽プレイヤーは、心拍レートを計測し、それに従って楽曲を選択し得る。かかる音楽プレイヤーでは、生理学的パラメータ自体が調整され、気分は特に役割を有さない。

図１の音楽プレイヤー１０は、ユーザプロファイルとオーディオトラックの集合とを格納するための、記憶手段１２を含んでいる。あるいは、ラジオ局のような外部供給源から、選択可能なオーディオが受信されてもよい。この目的のため、受信器１７が音楽プレイヤー１０に含まれていてもよい。ラジオ局の選択に際しては、オーディオコンテンツと共に送信されるメタデータが、ラジオ番組のジャンルまたはコンテンツを規定してもよい。その場合、適切な選択をするために、ユーザプロファイルがメタデータと比較される。再生されるべきオーディオコンテンツの選択は、音楽プレイヤー１０の記憶手段１２および出力部１５に接続されたプロセッサ１３により行われる。選択されたオーディオコンテンツを聴けるようにするため、ヘッドホン１４のようなサウンド生成ユニット、またはスピーカーシステムが、出力部１５に接続され得る。あるいは、出力部１５は、増幅器その他の音声処理装置に接続されてもよい。

ユーザの生理学的パラメータを計測するため、１つまたは複数のセンサ１１が、音楽プレイヤー１０の入力部１６に接続される。センサ１１により計測されたパラメータは、ユーザの気分を表す。計測されるパラメータの例としては、心拍レート、皮膚温度および皮膚の伝導レベルが挙げられる。これらのパラメータについては、気分とパラメータレベルとの間に既知の関係性がある。特定の生理学的パラメータのいくつかの範囲は、特定の気分に対応し得る。複数の生理学的パラメータが計測される場合には、パラメータ値の組合せが特定の気分に対応し得る。プロセッサ１３は、これら既知の関係性を利用して、ユーザの気分を特定する。これらの関係性はさらに、別の気分への転換を実現するためには、いずれの（１つまたは複数の）生理学的パラメータが調整されるべきかを、特定するのにも利用され得る。

生理学的パラメータに加えて、さらなる情報も利用してユーザの気分を特定してもよい点に留意されたい。たとえば、皮膚温度は、気分だけでなく、周囲環境の温度にも依存する。そのため、生理学的パラメータと気分との間の関係を規定するにあたり、周囲環境の温度その他の外的要因が利用されてもよい。

気分をベースとするユーザプロファイルは、ユーザがある特定の気分にあるときに、どのオーディオトラックがそのユーザに歓迎されそうかということに関する情報を提供する。そのため、プロセッサ１３は、気分をベースとするユーザプロファイルを用いて、ユーザの現在の気分に適したオーディオトラックを選択することができる。ここで、ユーザは、異なる気分のときは全く異なる音楽を好むかもしれない点に留意されたい。たとえば、ユーザは、非常に興奮しているときはアップテンポのパーティー音楽を好むかもしれないが、悲しい時にはそうした音楽は好まないかもしれない。

どのオーディオコンテンツを選択するかにつき、価値の高い決定をするため、プロセッサ１３は、ユーザの気分または関連する生理学的パラメータに対して、オーディオトラックが与える予測影響を計算するように設計されていることが好ましい。現在の気分に応じて、プロセッサ１３は、目標の気分を特定してもよい。目標の気分もまた、１日の中の時刻、１週間の中の曜日、天気等の、他の要因による影響を受けたり、それら他の要因により決定されたりするかもしれない。予測影響を計算するのに使用したモデルが、選択されたオーディオのユーザに対する実際の影響と比較されないと、予測影響はあまり精確でないかもしれない。したがって、単に予測影響を計算するだけでなく、オーディオトラックを選択したことの実際の影響を計測することが好ましい。この目的のため、（１つまたは複数の）生理学的値の、刺激前のレベル（アイテム選択前のレベル）と、刺激後のレベル（アイテム選択後のレベル）とが計測される。以下で説明するように、これらのレベルを利用して、アイテム選択の影響が精確に特定され、それに従って気分をベースとするユーザプロファイルが更新される。

図２は、本発明に係る方法のフローチャートを示している。最初の計測ステップ２１において、センサ１１を用いて、ユーザの少なくとも１つの生理学的パラメータ（たとえば心拍レート）の刺激前レベルが計測される。その後の選択ステップ２２では、記憶手段１２に格納された気分をベースとするユーザプロファイルからの情報に基づいて、オーディオトラックまたはラジオ局が選択される。選択されたオーディオコンテンツは、出力部１５に供給され、たとえばこの出力部に接続されたイヤホン１４により再生される。変更形態に係る装置では、他のアイテムが選択されてもよい。図２に示した方法は、たとえば、テレビ番組、写真、または照明システムの選択にも適している。

どのオーディオコンテンツを選択するかにつき、価値の高い決定をするため、プロセッサ１３は、ユーザの気分または関連する生理学的パラメータに対して、オーディオトラックが与える予測影響を計算するように設計されていることが好ましい。現在の気分に応じて、プロセッサ１３は、目標の気分を特定してもよい。目標の気分もまた、１日の中の時刻、１週間の中の曜日、天気等の、他の要因による影響を受けたり、それら他の要因により決定されたりするかもしれない。
オーディオトラックが生理学的パラメータに及ぼす予測影響は、記憶手段１２に格納されている、トラック固有の情報に依存する。本発明の発明者は、生理学的パラメータの現在のレベルも、予測影響の計算において重要な役割を果たし得ることに気付いた。以下、ステップ２５を参照して、現在の生理学的パラメータの値が予測影響にどのように影響を及ぼし得るかを説明する。選択ステップ２２において、プロセッサ１３は、ユーザを目標の気分になるべく近付けるようなオーディオトラックを選択し得る。しかしながら、好ましくは、オーディオトラックは、ある有利な予測影響を有するオーディオトラック群から、ランダムに選択される。オーディオトラックをランダムに選択する場合には、プロセッサ１３は、予測影響を利用して、選択可能な各トラックに対して確率を割り当ててもよい。一部ランダムなプロセスをオーディオの選択に利用することにより、何が選択されているかについて、十分なバリエーションを提供することが保障される。
選択ステップ２２の後、さらなる計測ステップ２３において、生理学的パラメータの刺激後レベルが計測される。この計測は、オーディオの再生中または再生直後に行われる。生理学的パラメータの刺激後レベルは、センサ１１を用いて計測される。たとえば、刺激後レベルは、選択されたオーディオの終了時点よりも予め決められた時間だけ前の時点において、計測されてもよい。好ましくは、刺激後レベルは、オーディオの選択の直後には計測されない。これは、選択されたオーディオがユーザの気分（および生理学的パラメータ）に影響を与えるには、まずいくらかの時間が必要なためである。

選択されたオーディオトラックが、ユーザの気分の転換を引き起こすと、上記の刺激後レベルは、刺激前レベルと異なることとなる。影響特定ステップ２４では、選択されたオーディオの刺激の影響を特定するため、刺激前レベルが、刺激後レベルと比較される。しかしながら、この比較の結果は、ノイズの影響を受けやすい。オーディオトラックは、計測される生理学的パラメータに影響を与え得る唯一の要因ではない。たとえば、個人の活動または変化する環境条件も、生理学的パラメータを変化させ得る。

本発明によれば、修正ステップ２５が、計測される生理学的パラメータに選択されたオーディオが与える影響を特定しようとする処理に対する、ノイズの影響を低減する。修正ステップ２５におけるノイズ低減処理のため、生理学的パラメータに対する刺激前レベルの影響につき、あるモデルが使用される。生理学的信号中のノイズは、これらの信号が安定状態に向かって移行しようとする傾向によって、多くの部分が引き起こされる。統計学では、この傾向は「平均状態への回帰」として知られている。極めてプラスの気分にあるユーザについては、選択される次のアイテムが気分をさらに改善する余地はほとんどない。極めてマイナスの気分にあるユーザに対しては、後続のアイテム選択によって気分を改善する余地は大いにある。それらの極端な状況においては、計測される生理学的パラメータに対するアイテムの影響の計測結果は、他の状況においてこのアイテムがユーザに及ぼす影響を代表するものではないかもしれない。ここで使用されるモデル（回帰モデルとも呼ぶ）は、所与の刺激前レベルに対し、平均状態への回帰の影響を予測するものである。この予測される回帰の影響は、刺激の影響を修正するのに使用される。この回帰モデルについては、以下において、図３を参照してさらに説明する。

更新ステップ２６では、修正された刺激の影響を用いて、気分をベースとするユーザプロファイルが更新される。オーディオトラックが選択される度に、新しい計測結果を用いて、そのオーディオトラックがユーザに与える修正された刺激の影響が特定される。あるオーディオトラックの選択頻度が高くなればなるほど、そのオーディオトラックの影響に関する情報はより精確になる。気分プロファイルのデータベース中にある、修正された刺激の影響の情報を用いて、選択ステップ２２において価値の高い選択が行われる。こうして、閉ループシステムが確立される。ユーザプロファイルおよび生理学的計測は、目標の状態の特定、および適切なアイテム若しくは他のアクチュエータ設定の選択に利用される。選択されたアイテムの影響が計測され、新たなアイテムが選択され得る。１つのオーディオトラックの影響が、時間と共に変化することもあり得る。ある年においてユーザを非常に幸福な気分にさせた楽曲が、何年後かには、ユーザの気分にそれほどよい影響を与えなかったり、あるいはマイナスの影響を与えたりすることすらあり得る。ユーザプロファイルを更新する際には、古い情報よりも、より最近の情報に重きが置かれてもよい。

図３は、本発明に係る方法において使用される回帰モデルを視覚化したグラフを示している。この図３には、以下のことが示されている。図３には、計測セッションｎにおける、楽曲ｋが生理学的パラメータに及ぼす影響がプロットされている。たとえば、各楽曲の最後の１分においてパラメータが計測され、この最後の１分に亘る平均値が、ｘ_ｋｎにより示される。生理学的パラメータは、全体の計測セッションｎにおいて、平均値μ_ｎおよび標準偏差σ_ｎを有する。横軸に沿って、以下の式（１）で与えられる、規格化されたパラメータ値ｚ_ｋｎがプロットされている。

縦軸に沿っては、楽曲ｋが生理学的パラメータに及ぼす影響を示す、デルタスコアΔｚ_ｋｎがプロットされている。

図中の点は、計測されたパラメータレベルを表している。線３１は、修正ステップ２５において使用される回帰モデルを表す、回帰ラインを示している。

ここで、ｗ_０およびｗ_１は、回帰ライン３１のパラメータである。ｗ_０およびｗ_１が評価されると、ｚ_{（ｋ−１）ｎ}における回帰ラインの値ｙ_ｋｎをデルタスコアΔｚ_ｋｎから差し引くことにより、修正された刺激の影響Δ'ｚ_ｋｎが計算される。

回帰ライン３１は人によって異なり得る。そのため、この関係性を、各ユーザについて個別に見積もることが好ましい。生理学的パラメータの各計測結果は、ユーザプロファイルに格納されてもよく、回帰モデルの精度を向上させるために利用されてもよい。回帰モデルを利用するデバイスは、予め決められた回帰モデルを伴って販売されてもよく、その予め決められた回帰モデルは、デバイスの使用中に導かれる情報を用いて、時間を経るうちに更新されてもよい。したがって、図３中の点は、販売されているデバイスの一部であるかもしれないし、使用中に特定された点であるかもしれない。回帰ライン３１はまた、異なる生理学的パラメータに対して異なるものであってもよい。そのため、異なる回帰ライン３１が、異なる生理学的パラメータに対して使用されてもよい。上記の例では、かなり単純な線形の回帰モデルを説明した点に留意されたい。しかしながら、回帰モデルは、もっと複雑な形態を採ってもよい。本発明はまた、本発明を実施するよう適合化されたコンピュータプログラム、とりわけ担体上または担体内に格納されたコンピュータプログラムにも拡張可能である点を理解されたい。プログラムは、ソースコードの形態、オブジェクトコードの形態、一部コンパイルされた形式等のコードが介在するソースならびにオブジェクトコードの形態、または本発明に係る方法の実施に用いるのに適した任意の他の形態とされ得る。また、かかるプログラムは、多くの異なるアーキテクチャ設計を有し得る点を理解されたい。たとえば、本発明に係る方法またはシステムの機能を実施するプログラムコードは、１つまたは複数のサブルーチンへと分割されてもよい。これらのサブルーチン間でどのように機能を分配するかについては、当業者には多くの異なる方法が明らかであろう。これらのサブルーチンは、１つの実行可能なファイルに一緒に格納されて、自己充足型のプログラムを形成してもよい。かかる実行可能なファイルは、コンピュータにより実行可能な命令、たとえばプロセッサ命令および／またはインタープリタ命令（たとえばＪａｖａインタープリタ命令）を含んでいてもよい。あるいは、それらサブルーチンのうちの１つ、複数またはすべてが、少なくとも１つの外部のライブラリファイルに格納されて、静的または動的に（たとえばランタイムにおいて）メインプログラムとリンクされてもよい。メインプログラムは、少なくとも１つのサブルーチンに対する少なくとも１つの呼出しを含む。また、それらのサブルーチンは、互いを呼び出す機能呼び出しを含んでいてもよい。コンピュータプログラム製品に関するある実施形態は、上記で説明した少なくとも１つの方法の処理ステップの各々に対応する、コンピュータにより実行可能な命令を含んでいる。これらの命令は、サブルーチンへと分割されてもよいし、かつ／または静的もしくは動的にリンクされる１つまたは複数のファイルに格納されてもよい。コンピュータプログラム製品に関する別の実施形態は、上記で説明したシステムおよび／または製品のうち少なくとも１つが有する手段の各々に対応する、コンピュータにより実行可能な命令を含んでいる。これらの命令は、サブルーチンへと分割されてもよいし、かつ／または静的もしくは動的にリンクされ得る１つまたは複数のファイルに格納されてもよい。

コンピュータプログラムの担体（キャリア）は、プログラムを担持することのできるものであれば、いかなる物またはデバイスであってもよい。たとえば、担体には、ＲＯＭのような記憶媒体（たとえばＣＤ ＲＯＭもしくは半導体ＲＯＭ）、または磁気記録媒体（たとえばフロッピーディスクもしくはハードディスク）が含まれ得る。さらに、担体は、電気信号または光信号のような、伝達性の担体であってもよく、これらの信号は、電気ケーブルもしくは光ケーブルにより、または無線その他の手段により搬送され得る。プログラムがかかる信号内に実装された場合、担体は、かかるケーブルまたはその他のデバイスもしくは手段により構成され得る。あるいは、担体は、プログラムが組み込まれた集積回路とされてもよく、その場合、集積回路は、関連する方法を実行する、または実行に利用されるのに適したものとされる。

上記で説明した実施形態は、本発明を限定するものではなく説明するためのもので、当業者においては、特許請求の範囲による本発明の技術的範囲から逸脱することなく、多くの変更実施形態を設計することができるであろう点に留意されたい。請求項中において、括弧内に配されたいずれの参照符号も、その請求項を限定するものと捉えられるべきではない。「含む」もしくは「備える」との動詞、またはその活用形の使用は、請求項中で述べた以外の要素または工程の存在を排除するものではない。ある要素に先行する「１つの」との冠詞は、かかる要素が複数存在することを排除するものではない。本発明は、いくつかの別個の要素を有するハードウェアによって実施されてもよいし、適切にプログラミングされたコンピュータによって実施されてもよい。いくつかの手段を列挙した装置発明の請求項においては、それら手段のうちのいくつかが、同一のハードウェア項目により実装されてもよい。特定の施策が単に互いに異なる従属請求項に記載されていることは、それらの施策の組合せは有利に用いることができないことを示すものではない。

Claims (7)

1. アイテムを選択する方法であって、
   ユーザの生理学的パラメータの刺激前レベルを計測する工程と、
   ユーザプロファイル、および前記生理学的パラメータの前記刺激前レベルに基づいて、アイテムを選択する工程と、
   前記生理学的パラメータの刺激後レベルを計測する工程と、
   前記刺激後レベルと前記刺激前レベルとの差を計算することにより、刺激の影響を特定する工程と、
   前記生理学的パラメータに対する前記刺激前レベルの影響のモデルを用いて、前記刺激の影響を修正する工程と、
   修正された前記刺激の影響を用いて、前記ユーザプロファイルを更新する工程とを含むことを特徴とする方法。
2. 前記モデルが、ユーザに依存するモデルであることを特徴とする請求項１記載のアイテムを選択する方法。
3. 前記生理学的パラメータの前記刺激前レベルに基づいて、前記ユーザの目標の生理学的状態を特定する工程をさらに含み、
   前記選択する工程がさらに、前記目標の生理学的状態、および選択される前記アイテムの刺激の予測影響に基づいており、前記刺激の予測影響が、前記ユーザプロファイルに基づいていることを特徴とする請求項１記載のアイテムを選択する方法。
4. 前記アイテムが、複数の楽曲、テレビ番組、写真または照明方式から選択されることを特徴とする請求項１記載のアイテムを選択する方法。
5. 前記選択する工程がさらに、前記ユーザの少なくとも１つのさらなる生理学的パラメータの刺激前レベルに基づいており、
   当該方法が、
   − 前記少なくとも１つのさらなる生理学的パラメータの刺激前レベルを計測する工程と、
   − 前記少なくとも１つのさらなる生理学的パラメータの刺激後レベルを計測する工程と、
   − 前記少なくとも１つのさらなる生理学的パラメータの前記刺激後レベルと前記刺激前レベルとの差を計算することにより、さらなる刺激の影響を特定する工程と、
   −前記少なくとも１つのさらなる生理学的パラメータに対する前記刺激前レベルの影響のモデルを用いて、前記さらなる刺激の影響を修正する工程と、
   − 修正された前記さらなる刺激の影響を用いて、前記ユーザプロファイルを更新する工程とをさらに含んでいることを特徴とする請求項１記載のアイテムを選択する方法。
6. 請求項１から５いずれか１項記載の方法をプロセッサに実行させるように動作可能な、コンピュータプログラム。
7. アイテムを選択するシステムであって、
   ユーザの生理学的パラメータのレベルを計測する手段と、
   ユーザプロファイルを格納する記憶手段と、
   プロセッサとを含み、
   前記プロセッサが、
   − 前記生理学的パラメータの刺激前レベルを計測し、
   − 前記ユーザプロファイル、および前記生理学的パラメータの前記刺激前レベルに基づいて、アイテムを選択し、
   − 前記生理学的パラメータの刺激後レベルを計測し、
   − 前記刺激後レベルと前記刺激前レベルとの差を計算することにより、刺激の影響を特定し、
   − 前記生理学的パラメータに対する前記刺激前レベルの影響のモデルを用いて、前記刺激の影響を修正し、
   − 修正された前記刺激の影響を用いて、前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能であることを特徴とするシステム。

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