ウェブ検索クエリとモバイルセンサデータを用いた大規模な人々のムードの推定

合理性状態に密接に関係している感情状態に着目し,(1) スマートフォンに搭載されている各種センサから得られる値,(2) Experience Sampling Method(ESM)を通じてユーザが回答する主観データ,(3) ユーザが検索エンジンに入力する検索キーワードの3つのデータを組み合わせることによって,ユーザの検索キーワードから感情状態(ムードスコア)を推定する機械学習モデルを構築しました.これらのデータは約90日間の400人に及ぶ大規模実験を実施することによって収集されました.そして実際に構築された感情状態推定モデルを約1100万ユーザの蓄積された検索キーワードデータに適用し,推定モデルの評価を行いました.

研究成果

  • Sasaki, W., Kawase, H., Miyahara, S., Tsubouchi, K., & Okoshi, T. (2021). Nation-wide Mood: Large-scale Estimation of People’s Mood from Web Search Query and Mobile Sensor Data. arXiv preprint arXiv:2111.05537. https://doi.org/10.48550/arXiv.2111.05537

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