[論文レビュー] Sensing Emotions in Text Messages: An Application and Deployment Study of EmotionPush

Shih Ming Wang, Chun Hui Li+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2016

Emotion and Mood Recognition参考文献 28被引用数 2

ひとこと要約

EmotionPushは、テキストメッセージ内の感情を自動的に検出するとともに、Androidデバイスの色付きプッシュ通知を通じてそれを伝える、最新の感情分類器を活用したモバイルシステムである。Facebook Messengerに導入された本システムにより、ユーザーは感情的コンテンツに基づいてメッセージの優先順位を付けることができ、デジタルコミュニケーションにおける文脈認識が向上する。

ABSTRACT

Instant messaging and push notifications play important roles in modern digital life. To enable robust sense-making and rich context awareness in computer mediated communications, we introduce EmotionPush, a system that automatically conveys the emotion of received text with a colored push notification on mobile devices. EmotionPush is powered by state-of-the-art emotion classifiers and is deployed for Facebook Messenger clients on Android. The study showed that the system is able to help users prioritize interactions.

研究の動機と目的

• テキストメッセージ内の感情を検出することで、コンピュータ支援通信における文脈認識を向上させること。
• テキストによる感情をモバイルのプッシュ通知を用いて視覚フィードバックに変換する実世界のシステムを開発すること。
• 感情に配慮した通知がメッセージアプリにおけるユーザーのインタラクションの優先順位付けを改善するかどうかを評価すること。
• Android環境における生産環境での感情分類の影響を導入し、その影響を調査すること。

提案手法

• EmotionPushは、テキスト入力を用いてトレーニングされた最新の感情分類器を用い、受信メッセージ内の感情状態を検出する。
• 検出された感情は、プッシュ通知における視覚的表現のための特定の色にマッピングされる。
• 感情分類は、リアルタイム処理を可能にするためにFacebook MessengerのAndroidクライアントに統合されている。
• システムはバックグラウンドで動作し、ユーザーの操作なしにメッセージの内容を分析する。
• 色分けされた通知は、デバイスのロック画面およびお知らせシェードに表示され、感情のトーンを伝える。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 テキストメッセージ内の自動感情検出は、ユーザーのメッセージ優先順位付け能力を向上させることができるか？
• RQ2 色分けされたプッシュ通知システムは、感情的コンテンツを効果的に伝えることができるか？
• RQ3 生産環境におけるモバイルメッセージング環境での感情分類の実世界でのパフォーマンスはいかほどか？
• RQ4 ユーザーは日常のコミュニケーションにおいて、感情に配慮した通知をどのように認識し、反応するか？

主な発見

• 本システムは、低遅延で生産環境のAndroidメッセージング環境に感情分類を成功して導入した。
• 色分けされた通知によって感情的コンテンツが視覚的に示された場合、ユーザーはメッセージの優先順位付けをより効果的に行えるようになった。
• 感情分類器は、テキストからの感情状態の検出において高い正確性を達成しており、信頼性のある通知の色分けを可能にした。
• プッシュ通知への感情検出の統合により、デジタルコミュニケーションにおける状況認識が向上した。