2017年東海支部連合大会

1. 議論参加者の脳波による議論
の場の空気推定手法の検討
北川晃, 白松俊
名古屋工業大学

2. 研究背景
• 議論を通じた合意形成を支援する技術の研究
• Web上のCollagreeというシステムで社会実験がされている [伊美 15]
• ファシリテータの役割を重視
→ファシリテータエージェントを実現したい。
[伊美 15] 伊美裕麻, et al. "オンラインファシリテーション支援機構に基づく大規模意見集約システム COLLAGREE―名古屋市次期総合計画のため
の市民議論に向けた社会実装." 情報処理学会論文誌 56.10 (2015): 1996-2010.

3. 本研究の目的
• ファシリテータ自動化に必要な要素の１つ→場の空気を読み取る
• 参加者の緊張弛緩を推定できれば、
ファシリテータが場の空気を推定する手助けになる。
• Web上のテキストだけの議論だと推定できない
→目的 ： まずは対面の議論で脳波を測定して調査。

4. 関連研究（１）
• 心的負荷が脳波律動に及ぼす影響を調査 [平田 10]
• 12分間の音読を行い、α波を測定する。
• ある時間単位ごとに分割し、
計測したα波の平均値をリラックスの指標としている。
• 本研究でも同様に、
ある時間帯のα波の平均値を指標とする。
[平田 10]平田恵啓.北海学園大学大学院工学研究科紀要，10,pp，33-37, 2010

5. 関連研究（２）
• 共同作業者間の発話パターンと脳波変動の時系列解析によるフォ
ローの可視化による調査[大山 12]
• この研究では、α/β波は心的負荷によって下降し、
体のリラックスと共に快を感じる時に上昇するとしている。
• この研究では1秒間毎のα/β波の増減を指標としている。
• 本研究でも同様に、
ある時間帯のα/β波の増減を指標とする。
[大山 12]大山勝徳, 金子正人, and 武内惇. "J-023 共同作業者間の発話パターンと脳波変動の時系列解析によるフォローの可視化 (ヒューマ
ンコミュニケーション (3), J 分野: ヒューマンコミュニケーション & インタラクション)." 情報科学技術フォーラム講演論文集 11.3 (2012): 466-472.

6. 本研究でのアプローチ（予備実験）
• 脳波計はEmotiv社のEPOC+を使用
• 被験者が脳波計を装着して、議論の様子をビデオ撮影
• 被験者の緊張弛緩の状態に変化があるだろう時間帯をピックアップ
し、脳波と照らし合わせる。
• ピックアップ時間帯のα波の平均値、α/β波の増減を算出し、それら
を比較することで、緊張弛緩の推定を試みる。
• α波はO1,O2の2つの電極から算出、α/β波は全ての電極から算出

7. 予備実験の設定
• 既存研究のゲーム（Misrepresentation Game）を参考にして、
被験者2名、他の参加者2名の4名で騙し合いゲームを行う
• 参加者が、得点をつけた4つの物に関する選好を開示し、どれを貰うかを議論・交
渉する
• 参加者が、開示した選好に嘘をおりまぜ、より多く得点を得ようとし、嘘を暴くと得点
• 参加者が嘘を疑い疑われることで、緊張・弛緩が観測できるはず

8. 予備実験の結果（１）
• 動きによるノイズ
• 閾値を決め、それ以上の区間はマスク処理する
・ 個人差
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10 10.5
μV
時間
被験者B 動きによるノイズ
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10 10.5 11
μV
時間
被験者Aのα波
0
2
4
6
8
10
12
14
0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10 10.5 11
μV
時間
被験者Bのα波
-1
1
3
5
7
9
11
13
15
0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10 10.5
μV
時間
被験者B 動きによるノイズをマスク処理
マスク

9. 予備実験の結果（２）
参加者Ｂ
「嘘ついてんの？笑」
参加者Ａ
「嘘っぽいなこいつ笑」
被験者Ｂ
（疑われ中）

10. 予備実験の結果（３）
• 被験者Bのα波の比較
・ 被験者Bのα/β波の比較
0
1
2
3
4
5
0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10 10.5 11
μV 時間
実験終了時α/β波（弛緩状態）
0
2
4
6
8
10
12
14
0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
μV
時間
嘘を疑われている時α波（緊張状態）
α波 平均値
0
1
2
3
4
5
0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
μV
時間
嘘を疑われているα/β波（緊張状態）
0
2
4
6
8
10
12
14
0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10 10.5 11
μV
時間
実験終了時α波（弛緩状態）
α波 平均値
平均値4.45
若干減少傾向 分かりやすい結果は出なかった
＜平均値1.44

11. 考察
• 脳波の個人差
• 動きによるノイズや脳波の強さの閾値は被験者ごとに異なるので、
議論開始前に閾値を決めるための観測が必要
• α波の比較
• 疑いかつ疑われる緊張状態で平均値が小さくなり、実験後の弛緩状態で平均値が
大きくなった。期待通りの結果だがより多くのサンプルで検証する必要あり。
• α/β波の比較
• 想定したほどの変化は見られなかった。実験に用いる議題を再検討し、サンプルを
多く用意する必要がある。
• データを多く収集することで、脳波と言語表現の関係を分析したい。
• テキストだけの議論にも適用できるように。

12. まとめと今後の展望
• 目視の結果、α波の比較では期待通りの結果が得られたが、α/β波
では、想定したほど変化が見られなかった。
• より多くの議論実験を重ね、サンプルを多くとる必要がある。
• より正確に判定するため、自動判定手法を開発したい。
• 同研究室内で、音声と視覚の方面から場の空気を推定する手法検
討も行われている[幸浦 17,熊崎 17]
• 今後、これらの研究と合わせて、多角的な要素からより正確な空気推定を
目指していく。
• 「場の空気」の正確な定義がまだないため、今後検討していきたい
[幸浦 17] 幸浦弘昂、白松俊 韻律情報による議論の場の空気推定手法の検討 H29東海支部連合大会
[熊崎 17] 熊崎滉大,白松俊,一ノ瀬修吾 視線と表情を用いた議論の場の空気の推定手法の検討 H29東海支部連合大会