マルチモーダルラポール推定におけるBigFive性格特性の役割の調査

抄録

参加者の性格特性を特徴量として用いることで，初対面の相互作用におけるラポールの推定性能が向上することが報告されている．本研究では，非言語的手がかり（音声と表情）を特徴量とするラポール推定モデルを開発し，この知見が友人間の相互作用に適用できるかどうかを調べる．次に，BFFsを用いたモデルと用いないモデルの比較分析を通じて，BFFsが推定性能をどのように変化させるかを解明する．社会関係モデルを用いて，ラポール評価を知覚者効果，ターゲット効果，関係効果に分解する．そして，BFFsが各効果を捉えることにどの程度寄与しているかを分析する．その結果，知覚者およびターゲットのBFFsが，それぞれ知覚者効果とターゲット効果を捉える推定モデルを導くことが示された．本研究は，性格特性を考慮した対人知覚の推定モデルが高い推定性能を達成できるのかを理解するための第一歩である．