WO2021060245A1

WO2021060245A1 - 心理評価装置、心理評価方法、プログラム、加速度測定システムおよび加速度測定方法

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Publication number: WO2021060245A1
Application number: PCT/JP2020/035701
Authority: WO
Inventors: 統太水野; 直明板倉; 知里天田; 信彦堀江; 健花田; 太陽中島
Original assignee: 国立大学法人電気通信大学; 株式会社コアミックス
Priority date: 2019-09-24
Filing date: 2020-09-23
Publication date: 2021-04-01
Also published as: JPWO2021060245A1; US11761979B2; US20220349915A1

Abstract

被験者が保持した端末１００と一体に利用されるコンテンツの、被験者の興味を推定する。端末１００に内蔵された加速度センサで得られた加速度データを取得し、取得した加速度データを周波数解析して端末の重力方向の加速度を得る。端末の重力方向の加速度を得ることで、例えば、周波数解析で得られた重力方向の加速度の各周波数成分の積分値から、被験者のコンテンツに対する興味を推定することができる。

Description

心理評価装置、心理評価方法、プログラム、加速度測定システムおよび加速度測定方法

　本発明は、コンテンツを閲覧しているユーザの嗜好などを評価する心理評価装置、心理評価方法、プログラム、加速度測定システムおよび加速度測定方法に関する。

　従来、スマートフォンやタブレット端末などの電子デバイスの普及に伴って、コンテンツの電子化が進んでいる。電子コンテンツの増加により、ユーザは、様々なコンテンツを電子デバイスのディスプレイに表示して、閲覧する機会が増えている。電子コンテンツとしては、例えば、書籍、漫画、各種動画などが含まれ、これらの電子コンテンツがスマートフォン等のディスプレイに表示されて、ユーザの閲覧に供せられる。

　スマートフォンで電子コンテンツを閲覧する場合、ユーザは、電子コンテンツを提供（販売）するサイトにアクセスして、サイトが提供している電子コンテンツのリストなどから、所望の電子コンテンツを選んで、サイトからの配信を受けることになる。

　ここで、電子コンテンツを提供するサイトでは、ユーザの過去のダウンロード履歴や閲覧履歴などに基づいて、ユーザが好むコンテンツの傾向を判断して、ユーザの嗜好に一致すると思われる電子コンテンツを推薦することが行われている。

　例えば特許文献１には、ネットワークを介して配信されるコンテンツの閲覧回数に基づいて、推薦するコンテンツを決定する処理が記載されている。
　また、非特許文献１には、スマートフォンに内蔵された３軸加速度センサを用いてコンテンツ閲覧時の加速度波形を読み取り、閲覧時の振る舞いによるスマートフォン自体の３次元加速度とコンテンツの興味の関連性を評価する手法が記載されている。すなわち、非特許文献１には、関連性を評価する具体例として、ユーザにとって興味がある可能性が低いコンテンツのとき、３次元加速度をフーリエ変換した周波数成分の分布が分散するのに対し、ユーザにとって興味が高いコンテンツのとき、３次元加速度をフーリエ変換した周波数成分の分布が低周波成分の領域に集中することが記載されている。

特開２０１９－１０６０３３号公報

顔洪、ユーザの振る舞いに基づく興味推定によるコンテンツ閲覧支援手法に関する研究、九州大学学習情報リポジトリ、２０１５年

　非特許文献１に記載されるように、コンテンツを閲覧する際に、スマートフォンに内蔵された３軸加速度センサの加速度データを使って、ユーザの閲覧コンテンツの興味を推定できることは、従来から知られている。しかしながら、従来の手法で、スマートフォンに内蔵された３軸加速度センサを用いて正確な評価を行うためには、ユーザがスマートフォンを手で持つ際の姿勢を、常に一定の状態とする必要がある。具体的には、スマートフォンを持った際のユーザの姿勢が変わるだけで、３軸加速度センサで取得される加速度波形が変化してしまい、正確な評価ができなくなってしまう。

　したがって、非特許文献１に記載された従来手法では、ユーザの興味を推定するために、予め決められた姿勢でユーザにスマートフォンを持たせる必要があり、汎用性の高い興味の推定方法とは言えないという問題がある。つまり、従来手法では、通常の使用状態とは異なる形態でユーザにスマートフォンを保持させる必要があるため、スマートフォンを日常的に使用した状態で、そのスマートフォンで表示したコンテンツに対するユーザの興味を推定することは困難であった。

　本発明は、スマートフォンなどの端末を日常的に使用した状態で、的確にユーザの興味を評価することができる、心理評価装置、心理評価方法およびプログラムを提供することを目的とする。また本発明は、かかる心理評価に適用が可能な加速度測定システムおよび加速度測定方法を提供することを目的とする。

　本発明の心理評価装置は、被験者が保持する端末と一体に利用されるコンテンツに対する被験者の興味を推定する心理評価装置であって、端末に内蔵された加速度センサで得られた加速度データを取得する加速度成分取得部と、加速度成分取得部で得られた加速度データを周波数解析する周波数解析部と、周波数解析部での周波数解析で得られた各周波数成分について、所定時間ごとの平均を算出する平均算出部と、端末が特定のコンテンツを表示する際に平均算出部で算出された各周波数成分の平均の積分値が、端末が特定のコンテンツ以外を表示する際の平均の積分値よりも低い値であるとき、被験者の特定のコンテンツに対する興味が高いと推定する評価部と、を備える。

　また、本発明の心理評価方法は、被験者が保持する端末と一体に利用されるコンテンツに対する被験者の興味を推定する心理評価方法であって、端末に内蔵された加速度センサで得られた加速度データを取得する加速度成分取得処理と、加速度成分取得処理により得られた加速度データを周波数解析する周波数解析処理と、周波数解析処理による周波数解析で得られた各周波数成分について、所定時間ごとの平均を算出する平均算出処理と、端末が特定のコンテンツを表示する際に平均算出処理で算出された各周波数成分の平均の積分値が、端末が特定のコンテンツ以外を表示する際の平均の積分値よりも低い値であるとき、被験者の特定のコンテンツに対する興味が高いと推定する評価処理と、を含む。

　また、本発明のプログラムは、上述した心理評価方法の各処理を実行する手順を、コンピュータに実装して実行させるものである。

　本発明によると、被験者の生理的振戦によって生じる振動を簡単な構成で的確に検出して、被験者のコンテンツに対する興味を的確に推定することが可能になる。

本発明の第１の実施の形態例による心理評価装置の適用例を示す図である。本発明の第１の実施の形態例による装置の構成例を示すブロック図である。本発明の第１の実施の形態例による心理評価装置の機能構成を示すブロック図である。本発明の第１の実施の形態例による加速度センサから得られる加速度データの例を示す図である。本発明の第１の実施の形態例による加速度センサから得られる加速度データの直流成分と交流成分を分離した例を示す図である。本発明の第１の実施の形態例による心理評価処理の流れを示すフローチャートである。本発明の第２の実施の形態例による心理評価装置の適用例を示す図である。本発明の第２の実施の形態例による装置の構成例を示すブロック図である。本発明の第２の実施の形態例による心理評価処理の流れを示すフローチャートである。本発明の第１及び第２の実施の形態例を適用して計測したコンテンツ閲覧時の周波数ごとの振幅の例を示す図である。本発明の第１及び第２の実施の形態例を適用して計測した作品の面白さと振幅積分値の相関関係の例を示す図である。本発明の第２の実施の形態例を適用して計測した2.5Hz～3.5Hzにおける振幅積分値の例を示す図である。本発明の第２の実施の形態例を適用して計測した際のアンケート評価値の例を示す図である。本発明の第３の実施の形態例によるコンテンツ閲覧時と非閲覧時の周波数解析結果を比較した図である。本発明の第３の実施の形態例による計測時の姿勢の例を示す図である。本発明の第３の実施の形態例による特定の被験者（被験者Ａ）による興味の有無による周波数解析結果を比較した図である。本発明の第３の実施の形態例による特定の被験者（被験者Ｂ）による興味の有無による周波数解析結果を比較した図である。

＜１．第１の実施の形態例＞
　以下、本発明の第１の実施の形態例を、図１～図６を参照して説明する。
［１－１．心理評価装置の適用例］
　図１は、本実施の形態例の心理評価装置の適用例を示す。
　本実施の形態例では、ユーザ（被験者）が片手で保持した端末１００（スマートフォン）に、コンテンツ（電子漫画など）を表示させて、ユーザが閲覧中のコンテンツに対する興味を推測する心理評価を、端末１００（又はサーバ２００）で行うものである。

　すなわち、端末１００は、コンテンツを配信するサーバ２００とインターネットＮを経由して通信を行い、サーバ２００から配信されたコンテンツ（例えば電子漫画）を端末１００の表示部１０１（図２）の画面１０１ａが表示する。スマートフォンである端末１００には、端末１００を心理評価装置として機能させるためのアプリケーションプログラムが実装されている。

　ここでは、端末１００は、ユーザａの手ｂで保持されているものとする。
　端末１００には、３軸加速度センサ１０５（図２）が内蔵されており、端末１００は、手ｂで持った際の３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）の加速度を検出することができる。図１に示すように、端末１００に内蔵された３軸加速度センサ１０５で検出される加速度（ベクトル）のｙ軸は画面１０１ａの縦方向（垂直方向）であり、ｘ軸は画面１０１ａの横方向（水平方向）であり、ｚ軸は、画面１０１ａと直交する方向である。
　なお、ここでは説明を簡単にするために、画面１０１ａの向きを基準にした３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）を設定するようにしたが、相互に直交するｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の３軸は、重力方向などのその他の向きを基準にして設定してもよい。例えば、重力方向（垂直方向）をｙ軸とし、重力方向と直交する２軸をｘ軸およびｚ軸に設定してもよい。これらの直交するｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の３軸は、３軸加速度センサ１０５によって設定される。
　本実施の形態例では、端末１００に内蔵される３軸加速度センサ１０５により、ユーザａの手ｂの生理的振戦と称される振動が検出される。

　生理的振戦は、筋肉の収縮と弛緩が繰り返されて起こる振動であり、健常者であっても発生し、何らかの病気や障害に起因した振戦とは異なる。但し、生理的振戦は、非常に微小な振動であり、通常、健常者が生理的振戦を意識することはない。
　生理的振戦の周波数は、例えば１０Ｈｚ程度の低い周波数であることが知られているが、身体の部位によって変化する。例えば、手首より先の手では、生理的振戦による重力方向の振動の主要周波数が、２．５Ｈｚから３．５Ｈｚの範囲内にある。

［１－２．装置構成の例］
　図２は、図１に示す端末１００とサーバ２００のハードウェア構成の例を示す。
　端末（スマートフォン）１００は、表示部１０１、中央制御ユニット(ＣＰＵ：Central Processing Unit)１０２、ＲＯＭ(read only memory)１０３、ＲＡＭ(random access memory)１０４、３軸加速度センサ１０５、及び無線通信部１０６を備え、それぞれがバスラインでデータ転送可能に接続されている。

　表示部１０１には、端末１００内で生成した画像や外部からダウンロードした画像などが表示される。表示部１０１にはタッチパネルが配置され、表示部１０１は、このタッチパネルを通してユーザからの操作を受け付ける。
　ＣＰＵ１０２は、端末１００が実行するプログラムのコードをＲＯＭ１０３から読み出して実行する演算処理部である。
　ＲＯＭ１０３には、端末１００で実行されるアプリケーションなどのプログラムが記憶されている。本実施の形態例で説明する、閲覧中のコンテンツに対する興味を推測する心理評価処理を行うプログラムも、ＲＯＭ１０３に記憶されている。
　ＲＡＭ１０４には、演算処理の途中に発生した変数やパラメータ等が一時的に書き込まれる。

　３軸加速度センサ１０５は、端末１００に加わる加速度を、直交する３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）ごとに検出する。
　無線通信部１０６は、無線電話回線や無線ＬＡＮ(local area network)などで無線通信を行う回路である。例えば、端末１００は、無線通信部１０６による無線通信でインターネットＮを経由してサーバ２００にアクセスすることができる。

　サーバ２００は、ネットワークインタフェース２０１、ユーザ管理部２０２、及びコンテンツ記憶部２０３を備える。
　ネットワークインタフェース２０１は、インターネットＮを介してアクセスされた端末１００と通信を行う。
　ユーザ管理部２０２は、アクセスがあった端末１００ごとに登録されたユーザを認識し、認識したユーザの管理処理を行う。ユーザ管理部２０２が行うユーザに対する管理処理の一つとして、例えばユーザごとの過去のアクセス履歴や心理評価処理で推定した嗜好に応じて、該当するユーザに適切なコンテンツを推薦する処理がある。また、ユーザ管理部２０２は、アクセスされた端末１００内で行われた心理評価処理の結果のデータを取得して、保持する。

　コンテンツ記憶部２０３には、サーバ２００が提供するコンテンツ（例えば電子漫画や電子書籍）が記憶される。コンテンツ記憶部２０３に記憶されたコンテンツは、サーバ２００にアクセスした端末１００からの指示により、ユーザ管理部２０２によって読み出されて、端末１００に転送される。

［１－３．心理評価処理を行う構成の例］
　図３は、端末１００が心理評価処理を行うための構成を示す機能ブロック図である。この図３に示す各処理部の構成と機能は、図２に示す端末１００が備えるＣＰＵ１０２が、ＲＯＭ１０３からプログラムを読み出して実行することで得られるものである。
　図３に示すように、端末１００が心理評価処理を行うための構成として、加速度データ取得部１１１、低周波成分取得部１１２、高周波成分取得部１１３、重力成分取得部１１４、周波数解析部１１５、平均算出部１１６、及び評価部１１７を備える。

　加速度データ取得部１１１は、３軸加速度センサ１０５で検出された３軸の加速度データを取得する（加速度データ取得処理）。加速度データ取得部１１１は、例えば３軸加速度センサ１０５が出力する３軸の加速度を所定のサンプリング周波数（例えば５０Ｈｚ）でサンプリングして、加速度の瞬時値を取得する。
　低周波成分取得部１１２は、加速度データ取得部１１１で取得された３軸の加速度の瞬時値から、移動平均法を用いて高周波成分を遮断して３軸ごとに低周波成分を取得する。例えば、遮断周波数１Ｈｚ、移動平均点数を２３点として、１Ｈｚ以下の低周波成分を取得する。
　高周波成分取得部１１３は、加速度データ取得部１１１で取得された３軸の加速度データから、低周波成分取得部１１２で得られた低周波成分を減算して、遮断周波数（１Ｈｚ）より高い周波数の高周波成分を３軸ごとに取得する。

　重力成分取得部１１４は、３軸それぞれの重力成分を取得し、取得した３軸の重力成分を合成する（重力成分取得処理）。
　重力成分取得部１１４での重力成分の取得は、例えば次の［数１］式により行われる。

　ここで、ｆＨは、高周波成分取得部１１３で取得される高周波成分、ｆＬは低周波成分取得部１１２で取得される低周波成分である。［数１］式で低周波成分を９．８で割るのは、重力加速度が９．８ｍ／ｓ^２であることに基づく。
　そして、重力成分取得部１１４は、３軸の重力成分Ｘ_Ｇ、Ｙ_Ｇ、Ｚ_Ｇを合成する。すなわち、重力成分取得部１１４は、３軸の重力成分の加算値［Ｘ_Ｇ＋Ｙ_Ｇ＋Ｚ_Ｇ］を得る。

　このようにして、加速度データ取得部１１１で取得された３軸の加速度データから、重力成分を取得することは、３軸の加速度データに含まれる直流成分（静加速度）と交流成分（動加速度）を分解して、重力方向の交流成分を取得することに相当する。
　すなわち、３軸加速度センサ１０５で検出される加速度データｄ_ｘを図４及び図５に示す。図４に示す加速度データｄ_ｘは、図５に示すように、直流成分ｄ_ＤＣと交流成分ｄ_ＡＣに分解することができる。交流成分ｄ_ＡＣは、３軸加速度センサ１０５で検出される加速度データｄ_ｘから、重力成分取得部１１４で取得された重力成分である直流成分ｄ_ＤＣを除去することで得られる。

　直流成分ｄ_ＤＣは重力加速度に相当し、交流成分ｄ_ＡＣは端末１００が動いた加速度に相当する。ここでは、重力成分取得部１１４は、重力方向（垂直方向）の交流成分ｄ_ＡＣを取得し、その重力方向の交流成分ｄ_ＡＣを以下に説明するユーザの興味の解析処理に使用する。
　このようにして、加速度データ取得部１１１で取得された３軸の加速度データから、直流成分ｄ_ＤＣと交流成分ｄ_ＡＣに分解することで、３軸加速度センサ１０５の出力から、端末１００が動いた加速度に相当する交流成分を簡単且つ的確に検出することができる。この端末１００が動いた加速度に相当する交流成分は、以下に説明するように、ユーザの身体状態である生理的振戦を正確に検出したものであり、コンテンツを閲覧中のユーザの興味の推定などの各種推定に適用が可能である。
　なお、３軸加速度センサ１０５としては、０Ｈｚの直流成分を無視するものと、０Ｈｚの直流成分を無視しないものがあるが、本実施の形態例の端末（スマートフォン）１００では、０Ｈｚの直流成分を無視しない３軸加速度センサ１０５が使用される。

　図３の説明に戻ると、周波数解析部１１５は、３軸の重力成分の加算値［Ｘ_Ｇ＋Ｙ_Ｇ＋Ｚ_Ｇ］を高速フーリエ変換して周波数解析して、周波数ごとの成分を取得する（周波数解析処理）。ここでは、周波数解析部１１５は、例えば計算点数を５１２点として高速フーリエ変換を行っている。高速フーリエ変換で周波数解析を行い、重力方向（垂直方向）の交流成分ｄ_ＡＣに相当する高い周波数成分の解析結果を得ることで、加速度データの交流成分ｄ_ＡＣの周波数解析結果を得ることになる。
　平均算出部１１６は、周波数解析部１１５で周波数解析された結果を、周波数ごとに所定時間の平均値を取得する（平均算出処理）。ここでは、平均算出部１１６は、アンサンブル平均を取得する処理を行い、５０％オーバーラップさせながら、所定時間ごとの平均値を取得する。

　評価部１１７は、平均算出部１１６で得られた平均値について、２Ｈｚ～５Ｈｚの間の第１ピークの周波数（最も高いピークが得られる周波数）の成分を、一定期間（例えばコンテンツの閲覧期間）積分して、その積分値からコンテンツを閲覧中のユーザの興味を推定する（評価処理）。

［１－４．心理評価処理の流れの例］
　図６は、端末１００が心理評価処理を行う流れを示すフローチャートである。
　この図６のフローチャートに示す心理評価処理は、図３に示す各処理部で実行される。
　まず、加速度データ取得部１１１は、３軸加速度センサ１０５で検出された３軸の加速度データを、所定のサンプリング周波数（例えば５０Ｈｚ）でサンプリングして取得する（ステップＳ１１）。

　次に、低周波成分取得部１１２は、加速度データ取得部１１１で取得された３軸の加速度から所定周波数以下（例えば１Ｈｚ以下）の低周波成分を３軸ごとに取得する（ステップＳ１２）。さらに、高周波成分取得部１１３は、加速度データ取得部１１１で取得された３軸の加速度データから、低周波成分取得部１１２で得られた低周波成分を減算して、遮断周波数（１Ｈｚ）より高い高周波成分を３軸ごとに取得する（ステップＳ１３）。

　その後、重力成分取得部１１４は、３軸それぞれの重力成分を取得し（ステップＳ１４）、取得した３軸の重力成分を合成する（ステップＳ１５）。
　そして、周波数解析部１１５は、３軸の重力成分の合成値（［数１］式で得た加算値［Ｘ_Ｇ＋Ｙ_Ｇ＋Ｚ_Ｇ］）を高速フーリエ変換して周波数解析する（ステップＳ１６）。

　さらに、平均算出部１１６は、周波数解析部１１５で周波数解析された結果の、周波数ごとの所定時間の平均値（５０％オーバーラップさせたアンサンブル平均）を取得する（ステップＳ１７）。
　そして、評価部１１７は、平均算出部１１６で得られた平均値について、２Ｈｚ～５Ｈｚの間の第１ピークとなる周波数を、一定期間積分して、その積分値からコンテンツを閲覧中のユーザの興味を推定する（ステップＳ１８）。

　なお、本実施の形態によるユーザの興味の推定処理の具体的な評価の例については、後述する第２の実施の形態例の説明の後に、各実施の形態例を比較して説明する。

＜２．第２の実施の形態例＞
　次に、本発明の第２の実施の形態例を、図７～図９を参照して説明する。
　図７～図９において、第１の実施の形態例で説明した図１～図６に対応する箇所には同一符号を付し、重複説明は省略する。

［２－１．心理評価装置の適用例］
　図７は、第２の実施の形態例の心理評価装置の適用例を示す。
　第２の実施の形態例でも、第１の実施の形態例と同様に、ユーザ（被験者）が片手で保持した端末１００（スマートフォン）に、コンテンツ（電子漫画など）を表示させて、ユーザが閲覧中のコンテンツに対する興味を推測する心理評価を、端末１００又はサーバ２００で行う。
　また、端末１００が、サーバ２００とインターネットＮを経由して通信を行い、端末１００の表示部１０１の画面１０１ａに、サーバ２００から配信されたコンテンツが表示される点も、第１の実施の形態例と同じである。

　そして、第２の実施の形態例の場合には、図６に示すように、ユーザの腕ｃに、スマートウォッチと称される補助端末３００が装着される。ここで、腕ｃは、端末１００を保持する側の腕である。補助端末（スマートウォッチ）３００は、腕時計に類似した形状であり、表示部３０１の画面３０１ａには、各種情報が表示される。
　すなわち、補助端末３００には、脈拍などのユーザの状態を計測する各種センサが内蔵され、画面３０１ａに計測した脈拍数などが表示される。また、補助端末３００は、端末１００と近距離無線通信を行う機能を有し、端末１００での電話やメールの着信を通知することもできる。さらに、補助端末３００には、３軸加速度センサ３０５（図８）が内蔵されている。

　そして、端末１００は、ユーザａの手ｂの生理的振戦と称される振動を、端末１００に内蔵された３軸加速度センサ１０５と、補助端末３００に内蔵された３軸加速度センサ３０５を使って検出する。端末１００では、コンテンツを閲覧中のユーザの振動状態に基づいて、ユーザのコンテンツに対する興味を推定する（心理評価）。
　なお、図７に示すように、端末１００に内蔵された３軸加速度センサ１０５で検出される３軸の座標軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）と、補助端末３００に内蔵された３軸加速度センサ３０５で検出される３軸の座標軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）は、それぞれの端末１００、３００の向きに対応したローカル座標軸であり、一致していない。

［２－２．装置構成の例］
　図８は、図７に示す端末１００とサーバ２００と補助端末３００のハードウェア構成の例を示す。
　端末（スマートフォン）１００とサーバ２００の構成については、第１の実施の形態例で図２に示した構成と基本的に同じである。但し、第２の実施の形態例の端末１００は、補助端末３００と通信を行うための近距離無線通信部１０７を備える点で、図２に示す端末１００と相違する。

　補助端末（スマートウォッチ）３００は、表示部３０１、ＣＰＵ３０２、ＲＯＭ３０３、ＲＡＭ３０４、３軸加速度センサ３０５、及び近距離無線通信部３０６を備え、それぞれがバスラインでデータ転送可能に接続されている。

　表示部３０１には、補助端末３００内で生成したメッセージなどを含む画像が表示される。
　ＣＰＵ３０２は、補助端末３００が実行するプログラムのコードをＲＯＭ３０３から読み出して実行する演算処理部である。
　ＲＯＭ３０３には、補助端末３００で実行されるアプリケーションなどのプログラムが記憶されている。
　ＲＡＭ４０４には、演算処理の途中に発生した変数やパラメータ等が一時的に書き込まれる。

　３軸加速度センサ３０５は、補助端末３００に加わる加速度を、直交する３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）ごとに検出する。
　近距離無線通信部３０６は、端末１００と無線通信を行う。近距離無線通信部３０６は、例えばBluetooth(ブルートゥース：登録商標)と称される近距離無線通信規格で、端末１００側の近距離無線通信部１０７と無線通信を行う。

［２－３．心理評価処理の流れの例］
　図９は、端末（スマートフォン）１００と補助端末（スマートウォッチ）３００を使って、心理評価処理を行う流れを示すフローチャートである。
　図９において、ステップＳ１１～Ｓ１８に示す処理は、端末１００で行われる処理と同じであり、第１の実施の形態例の図６で説明したので省略する。

　補助端末３００では、ＣＰＵ３０２がＲＯＭ３０３に用意されたプログラムを実行することにより、３軸加速度センサ３０５で検出された３軸の加速度データを、所定のサンプリング周波数（例えば５０Ｈｚ）でサンプリングして取得する（ステップＳ２１）。そして、補助端末３００は、ＣＰＵ３０２の制御により、３軸加速度センサ３０５により取得した３軸の加速度から、所定周波数以下（例えば１Ｈｚ以下）の低周波成分を３軸ごとに取得する（ステップＳ２２）と共に、遮断周波数（１Ｈｚ）より高い高周波成分を３軸ごとに取得する（ステップＳ２３）。

　さらに、補助端末３００は、ＣＰＵ３０２の制御により、３軸の加速度の高周波成分から、３軸それぞれの重力成分を取得し（ステップＳ２４）、取得した３軸の重力成分を合成する（ステップＳ２５）。ステップＳ２５で得られた３軸の重力成分の合成値（加算値）は、近距離無線通信部３０６から端末１００に送信される。

　端末１００では、補助端末３００から伝送された３軸の重力成分の合成値を、近距離無線通信部１０７が受信し、ステップＳ１５で算出した端末１００側の３軸の重力成分の合成値と、ステップＳ２５で得られた３軸の重力成分の合成値との差分が算出される（ステップＳ２６）。この差分の算出は、例えば図３に示す端末１００の重力成分取得部１１４で行われる。

　そして、ステップＳ２６で得られた端末１００と補助端末３００との３軸の重力成分の合成値の差分が、周波数解析部１１５に送られ、３軸の重力成分の合成値の差分の高速フーリエ変換で、周波数解析が行われる（ステップＳ１６）。以下、図６のフローチャートの処理と同様に、ステップＳ１７の処理とステップＳ１８の処理が、平均算出部１１６と評価部１１７で行われる。

＜３．第１及び第２の実施の形態例による評価の例＞
　次に、ここまで説明した第１及び第２の実施の形態例による、コンテンツの閲覧時のユーザの興味を推定する評価処理の具体例と、効果について説明する。
　図１０は、ユーザが端末（スマートフォン）１００でコンテンツ（ここでは電子漫画）を閲覧中に発生する、ユーザの持つ端末の加速度データの周波数に対する垂直成分（重力方向の成分）の振幅を示したものである。

　図１０の横軸は周波数、縦軸は加速度の振幅であり、横軸は１Ｈｚから２５Ｈｚまでの周波数範囲を示す。振幅は、コンテンツを閲覧中の加速度データの平均の積分値である。図１０に示す特性Ｗ１は、端末（スマートフォン）１００の３軸加速度センサ１０５で検出した加速度データによる周波数ごとの振幅である。この特性Ｗ１は、第１の実施の形態例で算出された値に相当する。

　また、特性Ｗ２は、補助端末（スマートウォッチ）３００の３軸加速度センサ３０５で検出した加速度データによる周波数ごとの振幅であり、特性Ｗ３は、端末１００の３軸加速度センサ１０５の出力と、補助端末３００の３軸加速度センサ３０５の出力との差分データによる周波数ごとの振幅である。この特性Ｗ３は、第２の実施の形態例で算出された値に相当する。
　なお、図１０に示す差分データは、周波数信号の差分を解析したものであるため、各加速度データの位相によって、差分の振幅Ｗ３の方が、元の信号の振幅Ｗ１，Ｗ２よりも大きくなる場合がある。

　図１０の特性Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３を見ると分かるように、２Ｈｚよりも低い帯域では、端末１００を持った手や腕の動きに基づいた非常に大きな振幅となっているが、２Ｈｚから５Ｈｚの帯域では、約３Ｈｚにピークを持ったそれなりの振幅が検出されている。特に、端末１００の３軸加速度センサ１０５の出力に基づいた振幅特性Ｗ１と、差分の振幅特性Ｗ３については、明確なピークが検出される山なりの特性となっている。
　また、５Ｈｚよりも高い帯域では、２Ｈｚから５Ｈｚの帯域よりも検出される振幅が小さくなり、検出される振幅値が非常に小さい。

　図１０に示す振幅特性の内で、２Ｈｚから５Ｈｚの帯域で検出されている振幅は、ユーザの生理的振戦によって生じる振動の成分に相当する。ユーザの生理的振戦は、筋肉の収縮と弛緩が繰り返されて起こる振動であり、通常、健常者が生理的振戦による振動を意識することはない。生理的振戦によって生じる振動の周波数は、身体の部位によって変化するが、例えば手指の生理的振戦は、１０Ｈｚと２５Ｈｚに主要周波数を持つことが知られている。但し、これらの周波数は、手指が何も持っていない状態での周波数である。

　ユーザの生理的振戦による振動状態は、ユーザの興味によって変化することが知られている。
　すなわち、ユーザが手で端末１００を持った状態で、その端末１００に表示された電子漫画などのコンテンツを閲覧したとき、そのコンテンツに興味があるとき（コンテンツが面白いと思ったとき）、生理的振戦による手の振動が少なくなり、コンテンツに興味がないとき（コンテンツが面白くないとき）、生理的振戦による手の振動が多くなることが知られている。

　図１０に示す端末１００の３軸加速度センサ１０５の出力に基づく特性Ｗ１や、端末１００と補助端末３００の差分データに基づく特性Ｗ３の２Ｈｚから５Ｈｚの帯域で検出される振幅のピーク値は、生理的振戦による手の振動の成分を検出したものであり、ユーザが閲覧したコンテンツの興味に反映して変化する。図６及び図９のフローチャートのステップＳ１８でのコンテンツの興味の評価処理では、振幅のピーク値が低いとき、そのとき閲覧したコンテンツに対する興味が高いと推定し、振幅のピーク値が高いとき、そのとき閲覧したコンテンツに対する興味が低いと推定する。

　図１１は、ある１つのコンテンツをユーザが閲覧した場合の、そのコンテンツの面白さと各周波数帯の振幅積分値との相関関係の一例を示す。
　図１１では、１Ｈｚから２Ｈｚ、２Ｈｚから３Ｈｚ、３Ｈｚから４Ｈｚ、４Ｈｚから５Ｈｚの４つの周波数帯域について、端末（スマートフォン）１００の３軸加速度センサ１０５の出力の振幅積分値と、端末１００と補助端末３００の差分の出力の振幅積分値の平均と分散を示している。

　端末１００単体で検出された振幅積分値の場合には、３Ｈｚから４Ｈｚの帯域の振幅積分値の平均が最も高い値なので、この３Ｈｚから４Ｈｚの帯域の振幅積分値の平均と分散を使って、興味の評価処理を行うことができる。

　端末１００と補助端末３００の差分の出力の振幅積分値の場合には、２Ｈｚから３Ｈｚの帯域の振幅積分値の平均が最も高い値なので、差分出力を利用する場合には、この２Ｈｚから３Ｈｚの帯域の振幅積分値の平均と分散を使って、興味の評価処理を行うことができる。

　図１２は、三人の被験者［１］、［２］、［３］に、作品Ａ、Ｂ、Ｃの３つのコンテンツを端末１００で一定時間ずつ閲覧したときの、その閲覧中の振幅の積分値を示す。図１３は、同じく三人の被験者［１］、［２］、［３］に、作品Ａ、Ｂ、Ｃの３つのコンテンツを端末１００で一定時間ずつ閲覧した際の、作品閲覧後に各被験者［１］、［２］、［３］が行ったアンケート結果を示す。アンケート結果では、各作品Ａ、Ｂ、Ｃが面白かったか否かを、１０段階で評価（値１０が最も高い評価、値１が最も低い評価）した例を示す。
　図１２に示す振幅の積分値は、端末１００と補助端末３００の差分の出力の振幅積分値である。

　被験者［１］の場合、図１２に示すように、作品Ａと作品Ｃの振幅積分値が比較的低く、作品Ｂの振幅積分値が作品Ａと作品Ｃの振幅積分値よりも高くなっている。一方、図１３に示すアンケート結果では、作品Ｂが最も評価値が低い「５」であり、作品Ａはそれよりも高い「６」であり、作品Ｃはさらに高い「７」である。したがって、振幅積分値が被験者［１］の作品Ａ、Ｂ、Ｃの興味をほぼ反映していることが分かる。

　被験者［２］の場合、図１２に示すように、作品Ａ、Ｂ、Ｃの振幅積分値はほぼ同じである。一方、図１３に示すアンケート結果では、作品Ａが「７」、作品Ｂが「８」、作品Ｃが「７」であり、３つの作品の興味にほとんど変化がない。したがって、被験者［２］の場合にも、振幅積分値が作品Ａ、Ｂ、Ｃの興味をほぼ反映していることが分かる。

　被験者［３］の場合、図１２に示すように、作品Ａの振幅積分値が比較的高く、作品Ｂと作品Ｃの振幅積分値がそれよりも低くなっている。一方、図１３に示すアンケート結果では、作品Ａが最も評価値が低い「４」であり、作品Ｂはそれよりも高い「７」であり、作品Ｃはさらに高い「９」である。したがって、被験者［３］の場合にも、振幅積分値が作品Ａ，Ｂ，Ｃの興味をほぼ反映していることが分かる。
　このように、作品（コンテンツ）に対する興味と振幅積分値には明確な相関関係がある。
　なお、図１２の例は、第２の実施の形態例による振幅積分値であるが、図１に示すように端末（スマートフォン）１００単体で計測した振幅積分値の場合にも、３Ｈｚ付近にピークがあり、そのピーク成分から同様に作品に対する興味の推定が可能である。

　このように、本発明の第１および第２の実施の形態例によると、ユーザが手で持った端末１００に何らかのコンテンツ（電子漫画、書籍、雑誌、動画など）を表示させて閲覧させたとき、閲覧中の加速度センサが検出した加速度データに基づいて、生理的振戦に相当する振動成分の積分値を得るようにしたことで、その積分値の大小から、ユーザの興味を推定することができる。
　したがって、例えば端末１００で得られた興味の推定値を、コンテンツを配信した業者側に送ることで、端末１００を所持したユーザが興味を持つコンテンツの傾向などを取得でき、それぞれのユーザが興味を持つコンテンツを推薦できるようになる。

　この場合、本発明の第１および第２の実施の形態例では、端末１００に内蔵された３軸加速度センサの出力から、重力方向の交流成分を取り出し、その交流成分を周波数解析するようにしたので、端末１００を持つ手がどのような状態であっても（すなわち興味の判定用に手を特別に固定することなく）、良好に興味を推定できるようになり、ユーザによるコンテンツの日常的な閲覧時に、簡単に興味を推定できるようになる。

　また、第２の実施の形態例の場合には、端末（スマートフォン）１００と補助端末（スマートウォッチ）３００とを使って、両者に内蔵された３軸加速度センサの出力の差を周波数解析するようにしたので、振幅積分値から腕の振動成分が除去されることになり、より高い精度での興味の推定が可能になる。但し、図１２及び図１３で説明したように、端末（スマートフォン）１００のみを使用した第１の実施の形態例であっても、演算値から興味を推定することは可能であり、補助端末（スマートウォッチ）３００が必須ではない。

＜４．第３の実施の形態例＞
　次に、本発明の第３の実施の形態例を、図１４～図１７を参照して説明する。
　既に説明した第１および第２の実施の形態例では、複数のユーザが所持した端末１００や補助端末３００を使って、コンテンツに対する興味が高いユーザを推定するようにした。これに対して、本発明の第３の実施の形態例では、一人のユーザが所持した端末１００や補助端末３００に内蔵された３軸加速度センサの出力から周波数解析することで、その所持したユーザのコンテンツに対する興味の有無を推定するようにしている。

　本発明の第３の実施の形態例では、第２の実施の形態例と同様に、端末（スマートフォン）１００と補助端末（スマートウォッチ）３００とを使って、両者に内蔵された３軸加速度センサの出力の差を周波数解析するようにした。３軸加速度センサの出力の差を周波数解析する処理は、既に第２の実施の形態例で説明した処理と同じである。本発明の第３の実施の形態例では、得られた周波数解析結果を評価する処理が第２の実施の形態例と異なる。

　図１４は、本発明の第３の実施の形態例で、ユーザが手で持った端末１００に、興味のある特定のコンテンツを表示させたときの周波数解析結果（ｄ_１２）と、特定のコンテンツ以外の興味がないコンテンツを表示させたときの周波数解析結果（ｄ_１１）とを比較したものである。
　この図１４の周波数解析結果は、ユーザが図１５に示す状態で計測したものである。すなわち、ユーザは、座った状態で手ｂにより端末（スマートフォン）１００に保持すると共に、腕ｃに補助端末（スマートウォッチ）３００を装着し、その腕ｃの肘を机４００の上に置いた状態で、端末１００でコンテンツを閲覧する。この図１５に示すような姿勢で閲覧したとき、端末１００や補助端末３００には、主として机４００の上に置かれた肘を支点として、その机４００と手ｂとの間の距離αの変動に相当する振動が生じる。図１４の周波数解析結果では、３Ｈｚ～５Ｈｚ程度の周波数帯が、高い振幅値となっている。

　図１４に示す周波数の解析結果（ｄ_１１、ｄ_１２）は、このような周波数成分を解析した結果であり、興味のある特定のコンテンツを表示させたときの周波数解析結果（ｄ_１２）の振幅は、興味のないコンテンツを表示させたときの周波数解析結果（ｄ_１１）の振幅よりも大幅に高くなっている。
　つまり、［興味のあるコンテンツを閲覧しているときの振幅］＞［興味のないコンテンツを閲覧しているときの振幅］との関係が成り立つ。これは、興味のあるコンテンツを閲覧しているとき、企図振戦と称される振動が発生していることを示すものである。

　なお、３Ｈｚ～５Ｈｚ程度の周波数帯に企図振戦の影響が現れるのは、図１５に示す状態で端末１００を保持した場合であり、ユーザの姿勢によって、企図振戦の影響が現れる周波数帯は異なる。
　図１６と図１７は、企図振戦の影響が現れる周波数帯の例を示すものである。
　図１６に示す解析結果（ｄ_２１、ｄ_２２）は、ユーザが図１５に示すように肘を机４００に接触させた状態で、手のひら全体で持った端末１００にコンテンツを表示させた場合における、興味があるコンテンツを表示したときの周波数解析結果（ｄ_２２）と、興味がないコンテンツを表示したときの周波数解析結果（ｄ_２１）とを示す。この図１６の例の場合には、図１４の例と同様に、ほぼ３Ｈｚ～５Ｈｚ程度の周波数帯で、振幅値に大きな変化が生じている。

　図１７に示す解析結果（ｄ_３１、ｄ_３２）は、座ったユーザが指だけで端末１００を支えて持った状態で、その端末１００にコンテンツを表示させた場合における、興味があるコンテンツを表示したときの周波数解析結果（ｄ_３２）と、興味がないコンテンツを表示したときの周波数解析結果（ｄ_３１）とを示す。この図１７の例の場合には、３Ｈｚ～２０Ｈｚの範囲の周波数帯で、振幅値に大きな変化が生じている。特に、３Ｈｚ～２０Ｈｚの中の７Ｈｚ～１１Ｈｚでは、興味があるコンテンツを表示したときの周波数解析結果（ｄ_３２）に大きな振幅値が発生し、企図振戦が７Ｈｚ～１１Ｈｚの範囲で大きく現れている。

　また、図示していないが、ユーザが立った状態で端末１００を持った状態では、１Ｈｚの近傍の周波数帯に企図振戦が現れ、１Ｈｚの付近で、興味があるコンテンツを表示したときの周波数解析結果と、興味がないコンテンツを表示したときの周波数解析結果とで比較的大きな変化が生じる。
　これらの様々な姿勢を考慮すると、本実施の形態例の場合、１Ｈｚ～２０Ｈｚの周波数帯で振幅に変化があるのを判別して、興味の有無を推定するのが好ましい。

　以上説明したように、本発明の第３の実施の形態例によると、端末１００に表示された特定のコンテンツに対する興味の推定が、他のコンテンツを表示したときとの企図振戦の相違に基づいて良好に行うことができる。
　なお、ユーザ自身の興味の有無を推定する図１４，図１６，図１７の周波数解析例は、いずれも端末１００と補助端末３００とを使って行った場合であり、端末１００で検出される周波数と補助端末３００で検出される周波数との差分を取った例である。このように端末１００と補助端末３００とを使うのが好ましいが、第１の実施の形態例で説明した端末１００だけを使用した例の場合にも、同様の周波数解析結果を取得することができる。

＜５．変形例＞
　なお、上述した各実施の形態例では、端末１００としてスマートフォンとし、補助端末３００としてスマートウォッチを適用したが、タブレット端末など、３軸加速度センサを内蔵したその他の端末に適用してもよい。

　また、上述した各実施の形態例では、端末１００内で加速度データから評価のためのデータ処理を全て行うようにしたが、加速度データの取得処理から評価処理までの処理の内の一部又は全てを、サーバ２００などの外部で行うようにしてもよい。例えば、端末１００では加速度データの周波数解析や平均値の算出までを行い、その算出した平均値の積分値は、サーバ２００に送信し、サーバ２００側で評価処理を行うようにしてもよい。

　また、上述した各実施の形態例では、周波数解析した結果を、アンサンブル平均して得られた平均値を積分して、振幅積分値を得るようにした。これに対して、その他の平均値を得るようにしてもよい。また、周波数ごとの平均の振幅積分値を得る際には、コンテンツを閲覧期間の積分値を得るようにしたが、例えば、コンテンツを閲覧して間の決められた一定時間（例えば１分間や３分間などの決められた時間）に積分した値としてもよい。

　また、上述した各実施の形態例で説明した処理は、端末１００などに実装するプログラムで実行されるものであり、該当する処理を実行するプログラムを用意して、既存のスマートフォンなどの端末などに実装することで、各実施の形態例で説明した心理評価装置として構成することができる。端末に実装するプログラムは、各種記録媒体やネットワークを経由して、端末に送ることができる。

　また、上述した各実施の形態例では、端末１００の表示部１０１が画面に表示した電子コンテンツ（電子漫画や電子書籍など）に対する興味の評価処理を行うようにした。これに対して、例えば、端末１００と一体に利用されるその他のコンテンツを利用者が見ている際の興味の評価処理を行うようにしてもよい。例えば、端末１００の上に載せた紙媒体の書籍（漫画、雑誌、その他の書籍など）を閲覧する際の興味の評価処理を、端末１００に内蔵された加速度センサ１０５（及び補助端末（スマートウォッチ）３００）の出力に基づいて行うようにしてもよい。
　また、紙媒体の書籍の閲覧時に適用する場合には、端末１００を書籍に挟むことが可能な程度の小型形状として、紙媒体の書籍（コンテンツ）と端末１００とが一体に利用されるようにしてもよい。

　１００…端末（スマートフォン）、１０１…表示部、１０１ａ…画面、１０２…中央制御ユニット（ＣＰＵ）、１０３…ＲＯＭ、１０４…ＲＡＭ、１０５…３軸加速度センサ、１０６…無線通信部、１０７…近距離無線通信部、１１１…加速度データ取得部、１１２…低周波成分取得部、１１３…高周波成分取得部、１１４…重力成分取得部、１１５…周波数解析部、１１６…平均算出部、１１７…評価部、２００…サーバ、２０１…ネットワークインタフェース、２０２…ユーザ管理部、２０３…コンテンツ記憶部、３００…補助端末（スマートウォッチ）、３０１…表示部、３０１ａ…画面、３０２…中央制御ユニット（ＣＰＵ）、３０３…ＲＯＭ、３０４…ＲＡＭ、３０５…３軸加速度センサ、３０６…近距離無線通信部

Claims

　被験者が保持する端末と一体に利用されるコンテンツに対する前記被験者の興味を推定する心理評価装置であって、
　前記端末に内蔵された加速度センサで得られた加速度データを取得する加速度データ取得部と、
　前記加速度データ取得部で得られた加速度データを周波数解析する周波数解析部と、
　前記周波数解析部での周波数解析で得られた各周波数成分について、所定時間ごとの平均を算出する平均算出部と、
　前記端末が特定のコンテンツを表示する際に、前記平均算出部で算出された各周波数成分の平均の積分値が、前記端末が前記特定のコンテンツ以外を表示する際の平均の積分値よりも低い値であるとき、前記被験者の前記特定のコンテンツに対する興味が高いと推定する評価部と、を備える
　心理評価装置。
　前記加速度データ取得部は、前記端末に内蔵された加速度センサで得られた加速度データの他に、前記被験者の腕に装着された補助端末に内蔵された加速度センサで得られた加速度データも取得し、両低周波数データの差分データを得、
　前記周波数解析部は、前記差分データを周波数解析する
　請求項１に記載の心理評価装置。
　前記加速度データ取得部が取得する加速度データは、前記加速度センサで得られた加速度データの内の重力方向の交流成分であり、前記周波数解析部は、少なくとも１Ｈｚから２０Ｈｚの帯域を周波数解析する
　請求項１又は２に記載の心理評価装置。
　前記評価部は、各周波数成分の平均の積分値の内で、ピークとなる積分値が小さな値であるとき、前記コンテンツに対する興味が高いと推定し、ピークとなる積分値が大きな値であるとき、前記コンテンツに対する興味が低いと推定する
　請求項１～３のいずれか１項に記載の心理評価装置。
　被験者が保持する端末と一体に利用されるコンテンツに対する前記被験者の興味を推定する心理評価方法であって、
　前記端末に内蔵された加速度センサで得られた加速度データを取得する加速度データ取得処理と、
　前記加速度データ取得処理により得られた加速度データを周波数解析する周波数解析処理と、
　前記周波数解析処理による周波数解析で得られた各周波数成分について、所定時間ごとの平均を算出する平均算出処理と、
　前記端末が特定のコンテンツを表示する際に、前記平均算出処理で算出された各周波数成分の平均の積分値が、前記端末が前記特定のコンテンツ以外を表示する際の平均の積分値よりも低い値であるとき、前記被験者の前記特定のコンテンツに対する興味が高いと推定する評価処理と、を含む
　心理評価方法。
　前記加速度データ取得処理では、前記端末に内蔵された加速度センサで得られた加速度データの他に、前記被験者の腕に装着された補助端末に内蔵された加速度センサで得られた加速度データも取得し、両低周波数成分の差分データを得、
　前記周波数解析処理では、前記差分データを周波数解析する
　請求項５に記載の心理評価方法。
　コンピュータに、被験者が保持する端末と一体に利用されるコンテンツに対する前記被験者の興味を推定する心理評価を実行させるプログラムであって、
　前記端末に内蔵された加速度センサで得られた加速度データを取得する加速度データ取得手順と、
　前記加速度データ取得手順により得られた加速度データを周波数解析する周波数解析手順と、
　前記周波数解析手順による周波数解析で得られた各周波数成分について、所定時間ごとの平均を算出する平均算出手順と、
　前記端末が特定のコンテンツを表示する際に、前記平均算出手順で算出された各周波数成分の平均の積分値が、前記端末が前記特定のコンテンツ以外を表示する際の平均の積分値よりも低い値であるとき、前記被験者の前記特定のコンテンツに対する興味が高いと推定する評価手順と、を前記コンピュータに実行させる
　プログラム。
　前記加速度データ取得手順では、前記端末に内蔵された加速度センサで得られた加速度データの他に、前記被験者の腕に装着された補助端末に内蔵された加速度センサで得られた加速度データも取得し、両加速度データの差分データを得、
　前記周波数解析手順では、前記差分データの周波数解析する
　請求項７に記載のプログラム。
　被験者が保持する端末に加わる加速度を検出する加速度測定システムであって、
　前記端末に内蔵された加速度センサが出力する加速度データから、重力方向の直流成分と交流成分に分解する重力成分取得部と、
　前記重力成分取得部で分解された成分の内の交流成分を周波数解析して、前記端末の重力方向の加速度を得る周波数解析部と、を備える
　加速度測定システム。
　被験者が保持する端末に加わる加速度を検出する加速度測定方法であって、
　前記端末に内蔵された加速度センサが出力する加速度データから、重力方向の直流成分と交流成分に分解する重力成分取得処理と、
　前記重力成分取得処理で分解された成分の内の交流成分を周波数解析して、前記端末の重力方向の加速度を得る周波数解析処理と、を含む
　加速度測定方法。
　コンピュータに、被験者が保持する端末に加わる加速度を検出する処理を実行させるプログラムであって、
　前記端末に内蔵された加速度センサが出力する加速度データから、重力方向の直流成分と交流成分に分解する重力成分の取得手順と、
　前記重力成分の取得手順で分解された成分の内の交流成分を周波数解析して、前記端末の重力方向の加速度を得る周波数解析手順と、を前記コンピュータに実行させる
　プログラム。