[論文レビュー] Multimedia stimuli databases usage patterns: a survey report

Marko Horvat, Siniša Popović+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 20, 2013

Advanced Text Analysis Techniques参考文献 11被引用数 15

ひとこと要約

本論文は、感情的マルチメディアデータベースの使用パターンを、感情計算および認知科学分野の130名の研究者を対象とした調査を通じて調査している。調査結果は、既存のデータベースに十分な意味的および感情的コンテンツが不足しているため、広範な不満が生じていることを示しており、73.33%の被験者が重要な感情的または意味的属性が欠落していると指摘しており、84%が現実の生活の映像を用いた刺激を希望している。本研究は、実験の効率性と感情的研究におけるデータ品質を向上させるために、知能的で意味的認識を持つ検索システムの開発が緊急に必要であると結論づけている。

ABSTRACT

Multimedia documents such as images, sounds or videos can be used to elicit emotional responses in exposed human subjects. These stimuli are stored in affective multimedia databases and successfully used for a wide variety of research in affective computing, human-computer interaction and cognitive sciences. Affective multimedia databases are simple repositories of multimedia documents with annotated high-level semantics and affective content. Although important all affective multimedia databases have numerous deficiencies which impair their applicability. To establish a better understanding of how experts use affective multimedia databases an online survey was conducted into the subject. The survey results are statistically significant and indicate that contemporary databases lack stimuli with rich semantic and emotional content. 73.33% of survey participants find the databases lacking at least some important semantic or emotion content. Most of the participants consider stimuli descriptions to be inadequate. Overall, 1-2h or more than 24h are generally needed to construct a single stimulation sequence. Almost 84% of the survey participants would like to use real-life videos in their research. Experts unequivocally recognize the need for an intelligent stimuli retrieval application that would assist them in experimentation. Almost all experts agree such applications could be useful in their work.

研究の動機と目的

• 感情計算および認知科学分野の研究における、感情的マルチメディアデータベースの使用パターンと課題を理解すること。
• 意味的豊かさと感情的コンテンツに関する、既存のデータベースの欠陥を特定すること。
• 刺激の質、記述の適切さ、刺激シーケンス作成に要する時間の観点から、研究者のニーズを評価すること。
• 実験設計を支援するための知能的刺激検索アプリケーションの需要を評価すること。

提案手法

• 感情計算、ヒューマンコンピュータインタラクション、認知科学分野の専門家130名に対してオンライン調査を実施した。
• 調査の質問は、データベースの使用状況、認識された欠陥、刺激の記述の質、刺激シーケンス作成に要する時間、および好む刺激タイプの傾向に焦点を当てた。
• 統計的手法を用いてデータを収集・分析し、研究者の行動と期待に関する顕著な傾向やパターンを特定した。
• 将来的な刺激検索システムに望む機能、特に意味的および感情的コンテンツのサポートに関する質問を含んだ。
• 定量的パーセンテージと参加者からの定性的フィードバックに重点を置いて、結果を集約し報告した。
• 研究の結果は、感情計算およびマルチメディア研究の広範な文脈の中で文脈づけられた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 専門研究者から見た場合、現在の感情的マルチメディアデータベースの主な欠陥は何か？
• RQ2 研究者は現在、どのようにして刺激シーケンスを作成しているのか。その際の非効率要因は何か？
• RQ3 研究者が既存の刺激の感情的および意味的コンテンツが不十分であるとどの程度感じているか？
• RQ4 研究者が好む刺激の種別（例：現実の生活の映像）は何か。その理由は何か？
• RQ5 感情的研究において、知能的刺激検索アプリケーションの需要はどの程度強いのか？

主な発見

• 調査参加者の73.33%が、既存の感情的マルチメディアデータベースに少なくとも一部の重要な意味的または感情的コンテンツが欠落していると報告した。
• 大多数の研究者が、刺激の記述が実験のニーズに不十分であると考えていた。
• 参加者の約84%が、研究において現実の生活の映像を用いた刺激を使用したいと表明した。
• 単一の刺激シーケンスを作成するには、通常1〜2時間、あるいは24時間以上を要するなど、顕著な時間的投資が伴うことが明らかになった。
• ほぼ全研究者が、知能的刺激検索アプリケーションが自身の研究ワークフローにおいて役立つと考えた。
• 本研究は、意味的認識を備えた感情的知能型データベース検索ツールの開発に対する強い合意が存在することを確認した。