対話データに基づく話者の個人特性を考慮したラポール推定の研究

抄録

本研究の長期的な目標は、対話中の「人と人とのつながりや調和の状態」を表すラポールを自動推定することで、オンラインレッスンの講師割り当てを含めた対話相手の最適マッチングを実現することである。この目的を達成するために、従来の音声・言語・視覚のマルチモーダル特徴量だけでなく、話者のBigFive尺度も利用する手法を提案する。 本研究では、同一話者の組み合わせによる複数の異なるテーマに基づく対話データに加え、対話後に集計した対話相手に対するラポールに関するアンケート結果、および話者の個人的特徴を測定するためのアンケート結果を用いる。 実験の結果、BigFIve尺度の内、「誠実さ」と「率直さ」のどちらか一方、または両方が含まれる場合で、含まれない場合よりも向上することを確認することができた。この実験は、ラポールや個人的特性が対人交流に与える影響について新たな知見を与えるものである。