[論文レビュー] FVA: Modeling Perceived Friendliness of Virtual Agents Using Movement Characteristics

Tanmay Randhavane, Aniket Bera+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 30, 2019

Virtual Reality Applications and Impacts被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、視線、歩行、ジェスチャーを制御することで、ARにおけるリアリスティックで社会的に魅力的な仮想エージェント（FVA）を生成するデータ駆動型フレンドリー性モデルを提示する。行動有限状態機械とHoloLensを用いた検証により、FVAは非フレンドリーなエージェントと比較して、 perceived friendliness を 5.71%、社会的プレゼンスを 4.03% 向上させた。

ABSTRACT

We present a new approach for improving the friendliness and warmth of a virtual agent in an AR environment by generating appropriate movement characteristics. Our algorithm is based on a novel data-driven friendliness model that is computed using a user-study and psychological characteristics. We use our model to control the movements corresponding to the gaits, gestures, and gazing of friendly virtual agents (FVAs) as they interact with the user's avatar and other agents in the environment. We have integrated FVA agents with an AR environment using with a Microsoft HoloLens. Our algorithm can generate plausible movements at interactive rates to increase the social presence. We also investigate the perception of a user in an AR setting and observe that an FVA has a statistically significant improvement in terms of the perceived friendliness and social presence of a user compared to an agent without the friendliness modeling. We observe an increment of 5.71% in the mean responses to a friendliness measure and an improvement of 4.03% in the mean responses to a social presence measure.

研究の動機と目的

• AR環境における仮想エージェントの受動的フレンドリー性と社会的プレゼンスを向上させること。
• 非言語的動きの手がかり（歩行、ジェスチャー、視線）を受動的フレンドリー性にマッピングするデータ駆動型モデルの開発。
• HoloLensを用いたAR研究により、モデルのユーザーへの影響を検証すること。
• 動きの特性が仮想エージェントにおける人間関係的信頼や社会認知に与える影響を調査すること。
• ミックスドリアリティ環境でリアルタイムかつインタラクティブにフレンドリーな仮想エージェント行動を生成すること。

提案手法

• ユーザー研究により、心理的および知覚的データを収集し、動きの特性を受動的フレンドリー性にマッピングする。
• 行動有限状態機械（BFSM）は、フレンドリー性モデルに基づいて歩行、ジェスチャー（うなずき、手を振る）、視線行動を統合的に制御する。
• 動きのパラメータは、人間関係的温かさと非言語的コミュニケーションの心理学的原則に基づく。
• モデルは、ARにおけるリアリスティックなナビゲーションを実現するため、グローバルパスプランニングと衝突回避を統合する。
• ウェブベースの検証研究により、動きの手がかりを通じたフレンドリー性モデルの知覚的妥当性が確認された。
• Microsoft HoloLensを用いたAR検証研究により、FVAの性能が現実世界のミックスドリアリティ環境で評価された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 特定の動きの特性（歩行、ジェスチャー、視線）が仮想エージェントの受動的フレンドリー性にどのように影響を与えるか？
• RQ2 データ駆動型モデルは、仮想エージェントにおける非言語的手がかりを受動的フレンドリー性に効果的にマッピングできるか？
• RQ3 フレンドリーな動きの行動を用いることで、ARにおけるユーザーの社会的プレゼンスが向上するか？
• RQ4 受動的フレンドリー性が、ユーザーがエージェントの能力や影響力についての信頼に与える影響の程度はどの程度か？
• RQ5 自然なAR環境で、ユーザーがフレンドリーな仮想エージェントと対話する際、行動的および知覚的にどのように反応するか？

主な発見

• FVAは、デフォルトのエージェントと比較して、平均受動的フレンドリー性が統計的に有意に 5.71% 向上した。
• FVAは平均社会的プレゼンスを 4.03% 向上させ、テンプルプレゼンスインvent（TPI）の有意水準 p=0.046 を達成した。
• 空間的プレゼンスは有意に向上（p=0.013）したが、社会的豊かさと関与度は有意差に達しなかった。
• 参加者たちは頻繁にFVAが仮想であるのを忘れ、自然に（例：手を振る）反応するなど、強い社会的プレゼンスを示した。
• モデルは受動的能力（p=0.862（センシング）、p=0.732（影響力））に有意な影響を与えず、フレンドリーさと能力は別次元であることが示唆された。
• FVAモデルは、リアルタイムで妥当性があり、インタラクティブな動きを効果的に生成でき、ARにおける動的な社会的相互作用を可能にした。