[論文レビュー] "User Interfaces" and the Social Negotiation of Availability

Paul M. Aoki, Allison Woodruff|ArXiv.org|May 28, 2004

Usability and User Interface Design参考文献 12被引用数 3

ひとこと要約

本論文では、通信システムにおけるユーザーの利用可能状態が固定された状態ではなく、社会的に合意されるプロセスであると主張し、行動的兆候からの機械学習による関与度の推論を通じて、会話の利用可能状態の暗黙的合意形成を支援するユーザインタフェースの構築を提案する。主な貢献は、会話の関与度検出をプレゼンスシステムに統合するフレームワークを提示し、より自然で文脈に適した通信調整を可能にすることである。

ABSTRACT

In current presence or availability systems, the method of presenting a user's state often supposes an instantaneous notion of that state - for example, a visualization is rendered or an inference is made about the potential actions that might be consistent with a user's state. Drawing on observational research on the use of existing communication technology, we argue (as have others in the past) that determination of availability is often a joint process, and often one that takes the form of a negotiation (whether implicit or explicit). We briefly describe our current research on applying machine learning to infer degrees of conversational engagement from observed conversational behavior. Such inferences can be applied to facilitate the implicit negotiation of conversational engagement - in effect, helping users to weave together the act of contact with the act of determining availability.

研究の動機と目的

• プレゼンスシステムにおけるユーザーの利用可能状態が静的で計算可能な状態であるという仮定に挑戦すること。
• 現実の通信行動において、利用可能状態がどのように共同で合意形成されるかを調査すること。
• 観察可能な行動から会話の関与度を推定するシステムを開発し、暗黙的合意形成を支援すること。
• 社会的相互作用の実態に基づいて、プレゼンスおよび通信ツールのユーザインタフェース設計を改善すること。
• 技術的プレゼンスモデリングと人間の協調の社会的現実の間のギャップを埋めること。

提案手法

• 既存の通信技術における観察的研究を実施し、ユーザーが実際の状況でどのように利用可能状態を合意形成しているかを分析すること。
• 観察された相互作用パターンから会話の関与度の度合いを推定するための機械学習手法を適用すること。
• 推定された関与度レベルを活用して連絡意思決定を支援するユーザインタフェース部品を設計すること。
• 利用可能状態を固定された状態ではなく、動的で社会的に合意される条件としてモデル化すること。
• 関与度推定をプレゼンスシステムに統合し、文脈に応じた通信支援を可能にすること。
• 現地観察の結果を基に、実際の社会的合意形成プロセスを反映するシステムの設計を支援すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 日常的な通信行動において、ユーザーの利用可能状態は一般的にどのように合意形成されるか？
• RQ2 利用可能状態は、技術的状態検出よりも社会的相互作用によってどれほど決定されるのか？
• RQ3 機械学習を用いて、観察可能な行動から会話の関与度を効果的に推定できるか？
• RQ4 ユーザインタフェースは、推定された関与度を通じて、利用可能状態の暗黙的合意形成をどのように支援できるか？
• RQ5 利用可能状態を技術的状態ではなく社会的プロセスとして扱うと、どのような意味を持つのか？

主な発見

• 利用可能状態は、固定された計算可能な属性ではなく、頻繁に社会的相互作用を通じて合意形成される。
• ユーザーは明示的なステータスインジケータに頼るのではなく、文脈的および行動的兆候に依存することが多い。
• 機械学習を用いることで、観察可能な相互作用パターンから会話の関与度の度合いを効果的に推定できる。
• 推定された関与度レベルを反映するインタフェース設計により、利用可能状態の暗黙的合意形成を支援できる。
• 利用可能状態を静的状態として提示することは、通信における動的で社会的な協調の本質を単純化している。
• 関与度推定をプレゼンスシステムに統合することで、より自然で文脈に敏感な通信支援が可能になる。