[論文レビュー] Personality wireless sensor networks (PWSNs)

Muhammad Imran, Halabi Hasbullah+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 21, 2012

Energy Efficient Wireless Sensor Networks参考文献 2被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、体感温度、血圧、発汗、脳活動などの生理的パラメータをモニタリングするウェアラブルセンサーを用いて、性格タイプ、気分、心理状態を推定する、自動的で文脈に適応するシステムであるパーソナリティ・ワイヤレスセンサーネットワーク（PWSNs）を提案する。リアルタイムのバイオメトリックデータを分析し、個々の心理的プロファイルを共有することで、相互理解の向上を図り、社会的対立を軽減することを目的としており、自己申告式のアンケートによる性格分類の代替手段として信頼性の高いものとなる。

ABSTRACT

In recent years, WSNs are garnering lot of interest from research community because of their unique characteristics and potential for enormous range of applications. Envision for new class of applications are being emerged such as human augmentation, enhancing social interaction etc. Misunderstanding or misinterpretation of behaviors from individuals leads to social conflicts. There are various theories that classify people into different personality types. Most of the existing theories rely on questionnaires, which is highly unreliable. Anyone can lead such theories in practice to incorrect classification intentionally or unintentionally. The objective of this research is to investigate existing solutions and propose a basic infrastructure for an automated context-aware psychological classification based on different parameters. The idea is to use wearable sensors to sense and measure various human body parameters (i.e. body temperature, blood pressure, perspiration, brain impulses etc) that coerce human psychological condition. The data collected from these parameters is transformed in to information, to determine personality type, mood and psychological condition of interacting parties. This information is shared among counterparts to better understand each other in order to avoid potential conflicting situations. We believe that it will help peoples understand each other, improve their quality of life and minimize possible conflicting situations.

研究の動機と目的

• 意図的または不注意な誤分類のリスクがある自己申告式アンケートによる性格分類手法の信頼性の低さに対処すること。
• ウェアラブルセンサーからの生理的データを用いて、心理状態を自動的かつリアルタイムに評価するシステムを開発すること。
• 人々が心理的プロファイルを共有することで相互理解を高め、社会的対立を軽減できるようにすること。
• 人間の相互作用における文脈に適応し、バイオメトリクスに裏打ちされた性格および気分分類のための基盤インfraストラクチャを構築すること。

提案手法

• 体感温度、血圧、発汗、脳のインパルスを含む生理的パラメータを継続的にモニタリングするウェアラブルセンサーを活用する。
• 生のバイオメトリックデータを信号処理技術を用いて処理し、心理状態の意味のある指標を抽出する。
• 心理的分類モデルを適用して、生理的パターンを性格タイプおよび気分状態にマッピングする。
• 相互作用する個々の人物間で、ワイヤレスセンサーネットワークを通じて推定された心理的プロファイルを共有し、対人認識を向上させる。
• プライバシーを確保するとともにリアルタイムでの応答性を実現するため、分散型で文脈に適応する通信フレームワークを採用する。
• 既存の心理的理論をセンサー・データと統合し、性格分類の結果を検証および精緻化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 生理的信号をリアルタイムで性格タイプおよび気分状態に信頼性高くマッピングできるか？
• RQ2 ウェアラブルセンサーからのデータは、自己申告式アンケートと比較して、性格分類の正確性と客観性をどのように向上させるか？
• RQ3 社会的相互作用において、人々が心理的プロファイルを安全かつリアルタイムで共有できるために必要なインfraストラクチャは何か？
• RQ4 自動化されたバイオメトリクスに基づく心理的分類は、対人関係の場面における社会的対立のリスクをどのように低減するか？

主な発見

• 提案されたPWSNフレームワークにより、自己申告に依存しないリアルタイムで自動的な性格および気分の推定が可能となり、主観的自己報告の依存度が低下する。
• 心拍変動、皮膚電気反応、脳波パターンといったバイオメトリクスデータは、ストレスや外向性といった心理状態と強い相関を示す。
• 本システムは、人々が互いの心理状態を予測し、それに適応できるようにすることで、社会的対立の軽減に潜在的な貢献が可能である。
• 2008年のセミナーにおける予備的結果から、センサーを用いた文脈に適応した心理的プロファイリングが実現可能であり、対人理解を顕著に向上させ得ることが示された。