顔文字に対する読み手の印象と読み手が推測する顔文字使用者の感情を相互に変換する手法の提案

熊本 忠彦  
(FIT2018推薦論文)

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J102-D   No.12   pp.854-864
発行日: 2019/12/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 10.14923/transinfj.2019JDT0001
論文種別: 論文
専門分野: 感性情報処理
キーワード: 
ツイッター,  顔文字,  印象,  感情,  重回帰分析,  

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あらまし: 
テキストベースのメッセージ交換では,相手の表情や仕草を見たり,声を聴いたりすることができないため,メッセージの意図(主にメッセージの感性的側面)を正確に捉えることができないことも多い.このような問題を回避するために,顔文字のような非言語表現が用いられることもあるが,その用法は直感的であり,顔文字自体の感性的側面に関して不明な点も多い.そこで本論文では,Twitter上での投稿/閲覧を想定して,読み手(顔文字を見た人)が感じた顔文字の印象と読み手が顔文字を見て推測する書き手(顔文字を入力した人)の感情を定量化し,分析することで,印象どうし,感情どうし,印象と感情の間にどのような関係があるかを明らかにするとともに,読み手の印象と読み手が推測する書き手の感情の依存関係を定式化することで,相互に変換可能な手法を提案する.なお,本論文で対象とする感情には,国語学者の中村明が提唱した10種類の感情分類をベースに「喜び,好き,安心,悲しい,嫌い,怖れ,怒り,恥ずかしい,高揚,驚き」を採用し,印象には,著者らが提案している8種類の基本印象「攻撃的/不愉快,ネガティブ,感じの良い,楽しい/愉快,ポジティブ,ほのぼの,鬱陶しい,怖い」を採用する.