[論文レビュー] Dialogue Design and Management for Multi-Session Casual Conversation with Older Adults

Seyedeh Zahra Razavi, Lenhart K. Schubert+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 20, 2019

Social Robot Interaction and HRI参考文献 18被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、高齢者の社会的コミュニケーションスキルを向上させるために、複数回にわたる会話を行うように設計された仮想アシスタント「LISSA」の自動音声対話マネージャーを提示する。非言語的フィードバックとトピックの進行を用いて、システムは高品質で自然な対話を実現し、ウィザードによる会話と同等またはそれ以上の評価を得た。パイロット研究において8名の参加者を対象に実施された実験で、高い使いやすさと関与度が確認された。

ABSTRACT

We address the problem of designing a conversational avatar capable of a sequence of casual conversations with older adults. Users at risk of loneliness, social anxiety or a sense of ennui may benefit from practicing such conversations in private, at their convenience. We describe an automatic spoken dialogue manager for LISSA, an on-screen virtual agent that can keep older users involved in conversations over several sessions, each lasting 10-20 minutes. The idea behind LISSA is to improve users' communication skills by providing feedback on their non-verbal behavior at certain points in the course of the conversations. In this paper, we analyze the dialogues collected from the first session between LISSA and each of 8 participants. We examine the quality of the conversations by comparing the transcripts with those collected in a WOZ setting. LISSA's contributions to the conversations were judged by research assistants who rated the extent to which the contributions were "natural", "on track", "encouraging", "understanding", "relevant", and "polite". The results show that the automatic dialogue manager was able to handle conversation with the users smoothly and naturally.

研究の動機と目的

• 高齢者が複数回にわたる会話の中で社会的コミュニケーションスキルを練習できる会話型仮想アシスタントを設計すること。
• 高齢ユーザーと自然で魅力的で文脈的に適切な会話を継続できる自動対話マネージャーを開発すること。
• 非言語的行動（例：視線、笑顔）と感情の正負の値についてリアルタイムでフィードバックを提供し、ユーザーの会話効果を向上させること。
• 高齢者を対象とした複数回にわたる自宅での研究において、システムの会話品質と使いやすさを評価すること。
• 繰り返しの対話において、ユーザーの会話の長さ、自己開示、感情の変化を理解すること。

提案手法

• 対話マネージャーは、計画的および予期される出来事のための柔軟なスキーマを用い、10回の会話で30のトピックをカバーする中で、構造的ではあるが適応可能な会話フローを実現する。
• 階層的なパターン変換により「要約節」の解釈と応答が生成され、文脈的に適切な返答を導き出すことができる。
• 視線、頭の動き、笑顔、および発話の感情的正負の値をリアルタイムで分析し、会話の2つの遷移点と各会話の終了時にフィードバックを提供する。
• トピックは感情的開放度が低めのものから高めのものへと進行し、高齢者の認知的および感情的ニーズに適合するように、geriatric care専門家と共同で設計された。
• ベースラインの会話品質を確立するためにウィザード・オブ・オズ（WOZ）研究が実施され、その後、完全に自動化されたシステムのパフォーマンスと比較された。
• ユーザーの会話は、ラボ（初回および最終回）と自宅（中間の会話）で実施され、研究補佐員が会話の品質評価のためのトランスクリプトを分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高齢者にとって自然さ、関連性、関与度という観点から、自動対話とウィザードによる対話の品質は、どのように比較されるか？
• RQ2 対話マネージャーは、複数回の会話にわたって、会話の流れとユーザーの関与度をどの程度維持できるか？
• RQ3 ユーザーの会話の長さ、自己開示、感情は、仮想アシスタントとの繰り返しの対話においてどのように変化するか？
• RQ4 複数回の会話の文脈において、ユーザーの非言語的行動と感じられる会話品質の関係は何か？
• RQ5 ユーザーは、システムの使いやすさと、コミュニケーションスキルの向上に役立つと感じているか？

主な発見

• 自動対話マネージャーが生成した会話は、非常に自然で、的確で、励ましの効いた、理解しやすい、関連性のある、礼儀正しいと評価され、ウィザードによる会話と同等またはわずかに優れた品質を示した。
• 研究補佐員は、WOZ条件の会話の貢献よりも、自動システムの会話の貢献を平均して有意に高く評価した。これは、会話品質が非常に高いことを示している。
• ユーザーは、システムが使いやすく、直感的であると報告した。多くのユーザーが、会話をしていると自宅に訪問者が来たような体験をしたと述べた。
• 参加者たちは、関連性の高いトピック、アバターの落ち着いた雰囲気、非言語的行動に関するフィードバックを高く評価し、より深く、より内省的な会話が促されたと感じた。
• 少数のユーザーが、会話の時間を延長してほしいと要望しており、今後のバージョンで会話時間の延長を検討する余地があると考えられる。
• 予備的な洞察では、会話の長さ、自己開示、感情はトピックやユーザーの性格に応じて変化する可能性があり、自宅での会話のASRトランスクリプトを用いて今後さらに分析が進められている。