JP7343504B2 - ユーザ固有ユーザインターフェースの生成 - Google Patents
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Description
本出願は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、2017年12月21日に出願されたオーストラリア仮特許出願第2017905135号からの優先権を主張する。
1つまたは複数のあらかじめ定義されたタスクをユーザに提示するステップであって、あらかじめ定義されたタスクは、あらかじめ定義されたタスク特徴を含む、ステップと、
あらかじめ定義されたタスクをユーザが完了する間、ユーザ対話特徴をキャプチャするステップと、
1つまたは複数のあらかじめ定義されたタスクに対する、ユーザによる決定を示すユーザ決定入力をキャプチャするステップと、
あらかじめ定義されたタスク特徴と、ユーザ対話特徴と、ユーザ決定入力との間の関係をモデル化するユーザ固有信用モデルを作成するステップとを含む学習フェーズと、
現在のタスク特徴におけるユーザ固有信用モデルを査定するステップと、
現在のタスク特徴におけるユーザ固有信用モデルを査定したことに基づいて、ユーザインターフェース要素をユーザインターフェース中に選択的に含め、そうすることによって、ユーザ固有ユーザインターフェースを生成するステップとを含む実行フェーズとを含む。
グラフィカルユーザインターフェース、
マシンまたはデバイスユーザインターフェース、および
オンラインショップインターフェースのうちの1つまたは複数を含み得る。
ユーザによって実施される第1のタスクに関連付けられた第1のタスクデータを受信するステップと、
第1のタスクデータに基づいて信頼性レベルを判断するステップと、
信頼性レベルに基づいて、ユーザ用の信頼性モデルを判断するステップと、
ユーザによって実施される第2のタスクに関連付けられた第2のタスクデータを受信するステップと、
信頼性モデルおよび第2のタスクデータに基づいて、ユーザの決定を予測するステップとを含む。
ユーザの予測される決定、
信頼性レベル、および
ユーザマシン性能のうちの1つまたは複数に基づいて変更され得る。
標準タスクのセット用のタスクパラメータ、
第1のタスクデータに基づくユーザ行動、
第1のタスクデータに基づくユーザ決定、および
第1のタスクデータに基づく信頼性レベルのうちの1つまたは複数を含み得る。
カテゴリ、
難易度、および
提示のうちの1つまたは複数を含み得る。
yes、
no、および
多分を含み得る。
比較的高い、および
比較的低い、を含み得る。
ユーザによって実施される第1のタスクに関連付けられた第1のタスクデータを受信し、
第1のタスクデータに基づいて信頼性レベルを判断し、
信頼性レベルに基づいて、ユーザ用の信頼性モデルを判断し、
ユーザによって実施される第2のタスクに関連付けられた第2のタスクデータを受信し、
信頼性モデルおよび第2のタスクデータに基づいて、ユーザの決定を予測するためのプロセッサを備える。
ユーザが最大時間を費やしたジューサー、
ユーザが最小時間を費やしたジューサー、および
上述したような、ジューサーについてのそれぞれの評価。
信用
人間とマシンの対話におけるユーザ信用を表すために、様々な定義が提案され得る。1つの定義は、「信用は、不確実性および脆弱性を特徴とする状況において、エージェントが、個人の目標を達成するのを助ける姿勢として定義され得る」ところである。
信頼性モデルは、行動およびタスクコンテキストに基づいてユーザの決定を予測するのに使うことができる。生理学的測定値の各々が、信頼性モデルへの入力になる。ユーザ決定は、これらの測定値に基づいて予測され得る。
マウスの動き、ボタンのクリックおよびマウススクローラのスクロール、
眼の動き、および視野の焦点、
タイムスタンプにより、マウスおよび眼の動作と整合されたGSR信号。
GSR信号ピーク、
GSR信号の谷間、
GSRピーク間距離、および
GSR立上り時間。
信用される内容、
信用されない内容。
機能に対する信用評価、
透明性に対する信用、
評判に対する信用、
社会的認識に対する信用、
最終的ユーザ決定。
{x,Y)=(x_{1},x_{2},x_{3},...,x_{k},Y)}
という形で記録されてよく、上式で、xは入力変数(入力特徴)であり、Yはユーザ決定(ラベル)である。したがって、入力特徴値(x1、x2、x3、x4)のベクトルが、所与のタスク向けの入力変数から構築され得る。
・リスト中のサンプルはすべて、同じクラスに属す。これが起こると、決定木用のリーフノードを単に作成し、そのクラスを選ばせる。
・特徴のうちのどれも、いかなる情報利得ももたらさない。この場合、C4.5は、クラスの期待値を使って、ツリーの中でより高い決定ノードを作成する。
・以前見られなかったクラスのインスタンスに遭遇する。再度、C4.5は、期待値を使って、ツリーの中でより高い決定ノードを作成する。
1)上記基本事例をチェックする。
2)各属性aについて、aにおける分裂から、正規化された情報利得比を見つける。
3)a_bestを、最も高い正規化情報利得をもつ属性とする。
4)a_bestにおいて分裂する決定ノードを作成する。
5)a_bestにおいて分裂することによって取得された部分集合に対して循環し、それらのノードを、ノードの子として追加する。
いくつかの出力が本明細書に記載されたが、他の出力も可能である。これらは、予測される信頼性または信用レベル、ユーザによる決定など、ユーザ対話の予測、予測されるユーザマシン性能を含む。出力は、特定のアクションを実施するように、またはコンピュータシステムにおけるプログラムコマンドなどのコマンドを実行するように、マシンを制御するためのトリガなどの制御用トリガも含み得る。
図1の信頼性モデル160は、入力としてのユーザ行動およびタスクパラメータと、出力としてのユーザ決定および信頼性レベルとの間の関係をモデル化する。したがって、システム110は、新規タスクのコンテキストにおいて、ユーザの行動について測定を行い、タスクパラメータと行動特徴の両方を信頼性モデルに入力することができる。新規タスクに対して、ユーザの行動およびタスクパラメータが入力として与えられると、信頼性モデルは、信頼性のユーザの知覚を予測または査定することができる。同様に、信頼性モデルは、同じ入力をもつユーザの決定、ならびに予測されるユーザマシン性能を予測することができる。
予測される信頼性レベル、
予測される決定、および
予測される性能。
信頼性レベルは、どのようなタイプまたは特性の情報またはデバイスが、信頼性のユーザの測度に影響することが可能であり、どれができないかを識別するのを支援する。信頼性レベルは、製品設計、情報伝搬および使いやすさのために使われ得る。信頼性レベルは、ユーザの視点からの、デバイスまたは製品の信頼性の量的測度である。
予測される決定は、ユーザエクスペリエンスを合理化するようにユーザインターフェースを変更するのに使うことができる。たとえば、システム110が、リンクが信頼できないのでユーザがそのリンクをクリックしないと予測する場合、そのリンクは、ユーザに対して表示されないか、または隠されてよい。こうすることにより、ユーザの時間を節約し、ユーザのエクスペリエンスを向上することができる。
・所与の新規タスク用に、ユーザの信用を査定するために、ユーザの行動およびタスクパラメータを入力としてとる、
・所与の新規タスク用に、ユーザの決定を予測するために、タスクパラメータを入力としてとる、
・所与の新規タスク用に、ユーザの実施を予測するために、ユーザの行動および/またはタスクパラメータを入力としてとる。
信頼性モデルは、ユーザとマシンがチームとしてどのように対話または協調し得るかを予測するのに使うことができる。これは、信頼性モデルが、どのようなタイプのマシンエラーがユーザによって許容され得るかを確かめることができることを意味する。たとえば、飛行機を操縦するパイロットであるユーザは、テイクオフおよび着陸フェーズにおける自動操縦エラーを許容する場合があり、それは、パイロットが、その時点で航空機の完全制御を有し、自動操縦が、自動化のためではなく情報提供として使われるからである。一方、航空機が高い高度で巡航している間のどの自動操縦エラーも許容されず、それは、自動操縦が、航空機のかなりの制御を有するからである(ただし、必要な場合は依然として手動でオーバーライドされ得る)。
構築されたモデルは、所与の特徴のうちのどれが、ユーザの信用レベルを差別化する際により有力であるかを判断することが可能である。つまり、モデルは、どの特徴がユーザの信用レベルに最も影響するかを判断するために検査され得る。その結果、モデルは、最も有効な特徴のセットを使って、たとえば、ユーザが興味をもつであろう所与のウェブサイトのセットについて、確度を有してユーザ決定を予測することが可能である。つまり、ユーザの操作が観察され得る場合、ユーザの最終的決定が予測され得る。
ユーザKは、新居用に新しいピザオーブンを買いたいが、これまでピザオーブンを使ってみたことがない。ユーザKは以前、多くの異なるタイプの電子レンジ、コンロ、電子レンジを使ったことがある。
ユーザとサービス/情報/デバイスとの間の正確な一致
信用の較正、およびデバイスが特定のユーザの信用を得ることができるかどうか、何らかの情報またはサービスが特定のユーザの信用プロファイルに適しているかを決定するための、信用モデルの適用。直接的影響は、情報配信機構が、異なるユーザのニーズに適合するようにカスタマイズされ得ることである。
所与のユーザに対して、信用プロファイルに基づいて、使用決定はどうにかして予測することができ、これは潜在的に、人間がコンピュータと対話するやり方を拡張するための有用なツールであり得、すなわち、決定実行効率が、自動的に大きく改善され得る。
この技術は、ユーザの信用を定量化することを目指し、異なるユーザの信用レベルの品質比較により、どの特徴が、ユーザのある特定のカテゴリの信用を強化するかについて、設計者が正確な決定を行うことができるという点で、製品設計を容易にする。
本明細書に記載される方法は、以下のアプリケーション用に使うことができる。
・ユーザ信用較正、信用モデル構築、信用測定およびユーザ決定/実績予測のための方法。
・信用モデル構築のためのフレームワークであって、重要な入力データは、ユーザの行動、ユーザが行った決定、タスクおよびコンテキストの特性、ならびにユーザの報告/観察された信用レベルを含む。
・所与のコンテキストにおける所与のタスクについて、どの程度の信用をユーザが所与の情報について、または協力パートナーに置き得るかを判断するのに、構築された信用モデルを使うための方法。
・所与のコンテキストにおける所与のタスクについて、検出された信用レベルに従って、どのような決定がユーザによって行われ得るかを予測するのに、構築された信用モデルを使うための方法。
・ユーザがマシンと団結するとき、チーム実績がどのようになるかを、獲得された信用知識に従って予測するのに、構築された信用モデルを使うための方法。
・オンライン情報にアクセスするときの、ユーザ向けの信用調査プラットフォーム:
現在のオンライン情報が、毎秒大量に作成および更新されるが、ユーザは、それらすべてを信用しなくてもよい。限られた時間が与えられると、ユーザは、オンラインコンテンツアクセスに費やす場合があり、本明細書において開示する方法は、ユーザによって信用される内容のみがユーザへ正しく送達されることを可能にする。
・サイバーセキュリティアプリケーションのための信用調査:
サイバーセキュリティは、信用が重要な構成要素である現在進行中の関心事である。開示する方法は、マルウェア、フィッシングeメールおよび他のフォーマットのサイバーセキュリティ攻撃にユーザが曝されるリスクを決定するための手段として、ユーザの信用レベルを測定する。
・ユーザ信用モデリングおよび定量化のための大規模データ収集:
ユーザの信用および意思決定手順の汎用モデルを構築するために、クラウドソーシングプラットフォーム、たとえばCrowdFlowerを使って、大規模のユーザデータを収集する。
・人間とマシンとの間の信用マッチング:
測定された信用レベルは、目標マシン、たとえば、特定のユーザについて、どのような種類の自動機械学習システム、オンライン探索システムのどの特性、またはどのようなカテゴリのマシンパートナーがユーザの信用プロファイルに合致し得るかにマッチングされてよい。
104 マウス
106 ディスプレイ
108 ビデオキャプチャデバイス
110 自動化システム、システム
112 外部サーバ、サーバ
203 心拍数モニタ、バンド
204 マウス
206 ディスプレイ
208 ビデオキャプチャデバイス
210 システム
224' 手の動きを測定するためのモジュール
224'' 眼の動きを測定するためのモジュール
224''' 心拍数を測定するためのモジュール
224'''' 呼吸数を測定するためのモジュール
700 コンピュータシステム
702 プロセッサ
704 バス
710 制御インターフェースデバイス
712 ネットワークインターフェースデバイス
714 眼球動作キャプチャインターフェースデバイス、アイキャプチャインターフェース
720 メモリ
722 ユーザモジュール
724 ネットワークモジュール
726 バイオメトリクスモジュール
727 モード構築モジュール
728 制御モジュール
750 マウスカーソル動き検出器
752 手の動きセンサー
754 心拍数センサー
756 体温センサー
758 指湿気センサー
760 アイキャプチャデバイス
Claims (14)
- ユーザ固有ユーザインターフェースを生成するための方法であって、
1つまたは複数のあらかじめ定義されたタスクをユーザに提示するステップであって、前記あらかじめ定義されたタスクは、あらかじめ定義されたタスク特徴を含む、ステップと、
前記あらかじめ定義されたタスクを前記ユーザが完了する間、第1の組のユーザ対話特徴をキャプチャするステップと、
前記1つまたは複数のあらかじめ定義されたタスクに対する、前記ユーザによる決定を示すユーザ決定入力をキャプチャするステップと、
前記ユーザが購入に興味があるユーザ固有項目を前記ユーザ決定入力に基づいて判断するステップと、
前記あらかじめ定義されたタスク特徴と、前記第1の組のユーザ対話特徴と、前記ユーザ決定入力と、前記ユーザ固有項目との間の関係をモデル化するユーザ固有信用モデルを作成するステップとを含む学習フェーズ、および
現在のタスクを前記ユーザが実施する間、第2の組のユーザ対話特徴をキャプチャするステップであって、前記現在のタスクは前記1つまたは複数のあらかじめ定義されたタスクとは異なり、前記ユーザ固有項目が前記現在のタスクの対象である、前記ステップと、
前記現在のタスクと前記第2の組のユーザ対話特徴とに関連付けられた現在のタスク特徴における前記ユーザ固有信用モデルを査定するステップと、
前記ユーザ固有信用モデルの査定に基づいて、ユーザインターフェース要素をユーザインターフェース中に選択的に含め、そうすることによって、前記ユーザ固有ユーザインターフェースを生成するステップとを含む実行フェーズを含む方法。 - 前記学習フェーズは、前記あらかじめ定義されたタスク特徴から重要特徴を判断するステップと、前記重要特徴と、前記ユーザ対話特徴と、前記ユーザ決定入力との間の関係をモデル化するユーザ固有信用モデルを作成するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記1つまたは複数のあらかじめ定義されたタスクは、第1のユーザインターフェースを通して前記ユーザに提示され、前記現在のタスク特徴は、第2のユーザインターフェースを通して提供され、
前記第1のユーザインターフェースは前記第2のユーザインターフェースとは異なる、請求項1または2に記載の方法。 - 前記第1のユーザインターフェースは第1のデバイスに関連付けられ、前記第2のユーザインターフェースは第2のデバイスに関連付けられ、前記第1のデバイスは前記第2のデバイスとは異なる、請求項3に記載の方法。
- 前記ユーザインターフェース要素は販売品、オプション、またはコントロールである、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
- ユーザの決定を予測するコンピュータ実装方法であって、
前記ユーザによって実施される第1のあらかじめ定義されたタスクに関連付けられたユーザ決定に基づいて前記ユーザが購入に興味があるユーザ固有項目に関連付けられた第1のタスクデータを受信するステップと、
前記第1のあらかじめ定義されたタスクを前記ユーザが実施する間、キャプチャされた第1の組のユーザ対話特徴を受信するステップと、
前記第1のタスクデータと前記第1の組のユーザ対話特徴とに基づいて信頼性レベルを判断するステップと、
前記信頼性レベルに基づいて、前記ユーザ用の信頼性モデルを判断するステップと、
前記ユーザによって実施される第2のタスクに関連付けられた第2のタスクデータを受信するステップであって、前記第2のタスクは前記第1のあらかじめ定義されたタスクとは異なり、前記第2のタスクの対象が前記ユーザ固有項目である、前記ステップと、
前記第2のタスクを前記ユーザが実施する間、キャプチャされた第2の組のユーザ対話特徴を受信するステップと、
前記信頼性モデルおよび前記第2のタスクデータおよび前記第2の組のユーザ対話特徴に基づいて、前記ユーザ固有項目に関連付けられた前記ユーザの決定を予測するステップとを含むコンピュータ実装方法。 - 前記ユーザの前記予測は、デバイスを制御するための前記ユーザの決定を予測することを含む、請求項6に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記信頼性レベルを予測し、ユーザマシン性能を予測するステップをさらに含み、コンピュータシステムの出力は、
前記ユーザの前記予測される決定、
前記信頼性レベル、および
前記ユーザマシン性能のうちの1つまたは複数に基づいて変更される、請求項6または7に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記コンピュータシステムの前記出力を変更することは、情報の流れを管理するようにユーザインターフェースを変更することを含む、請求項8に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記ユーザ用の前記信頼性モデルは、教師あり機械学習方法によって構築される、請求項6から9のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記信頼性モデルへの入力は、
標準タスクのセット用のタスクパラメータ、
前記第1のタスクデータに基づくユーザ行動、
前記第1のタスクデータに基づくユーザ決定、および
前記第1のタスクデータに基づく信頼性レベルのうちの1つまたは複数を含む、請求項10に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記ユーザの生理学的信号を表すデータを受信するステップをさらに含み、ユーザ行動は、生理学的信号を含む、請求項1から11のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
- コンピュータシステムによって実施されると、前記コンピュータシステムに、請求項1から12のいずれか一項に記載の方法を実施させるマシン可読命令であるソフトウェア。
- ユーザの決定を予測するためのコンピュータシステムであって、
前記ユーザによって実施される第1のあらかじめ定義されたタスクに関連付けられたユーザ決定に基づいて前記ユーザが購入に興味があるユーザ固有項目に関連付けられた第1のタスクデータを受信し、
前記第1のあらかじめ定義されたタスクを前記ユーザが実施する間、キャプチャされた第1の組のユーザ対話特徴を受信し、
前記第1のタスクデータと前記第1の組のユーザ対話特徴とに基づいて信頼性レベルを判断し、
前記信頼性レベルに基づいて、前記ユーザ用の信頼性モデルを判断し、
前記ユーザによって実施される第2のタスクに関連付けられた第2のタスクデータを受信し、前記第2のタスクは前記第1のあらかじめ定義されたタスクとは異なり、前記第2のタスクデータの対象が前記ユーザ固有項目であり、
前記第2のタスクを前記ユーザが実施する間、キャプチャされた第2の組のユーザ対話特徴を受信し、
前記信頼性モデルおよび前記第2のタスクデータおよび前記第2の組のユーザ対話特徴に基づいて、前記ユーザ固有項目に関連付けられた前記ユーザの決定を予測するためのプロセッサを備えるコンピュータシステム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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