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「それはあなたについてではなく、私についてです」-特急でいちゃつくことを検出して知覚する

Habréのエクスプレス日付（ speed-dates ）についてはすでに書いています。 要するに、参加者のグループが集まり、約5分間ペアで話し、その後対話者を変えます。 各パートナーについての各参加者は、彼がどれだけ彼を好きだったかを記録します。 共感が相互的なものであることが判明した場合、主催者は互いの連絡先を伝えます。

スタンフォード大学の研究者グループは、人間の対話の分析に従事しており、話者の意図と聞き手による発話の知覚の両方を認識しようとしています。 暗示されたものと知覚されたものとの不一致は、自然な音声の自然な特徴です。 分析のために、明示的な日付からの転写物を使用し、その上で各側がパートナーの「いちゃつく」を評価し、それ自体を書き留めました。 いちゃつくの自動認識の構築されたシステムは、ケースの71.5％で話者の意図を正しく決定することができました。 これは、明示的な日付の参加者の推定値の精度を上回りました。 判明したように、人々は彼のスピーチを分析するよりも対話者に自分の感情を投影する可能性が高くなります。


実験


2005年、ボランティアの学生が3つの特急セッションを実施し、各参加者がレコーダーを保持しました。 約1,100の4分の日付の記録が収集されました。 会議は自然な環境で行われたため、録音には強いバックグラウンドノイズが含まれていたため、音声テキストの自動認識ができませんでした。 テキストは手動で認識され、各文について、音声記録の開始時刻と終了時刻が記録されたため、発話のペースと音色が自動的に決定されました。

サウンドレコーディングに加えて、各参加者は10ポイントスケール（1 =なし、10 =絶えず）で評価しました：「対談者はどのくらいの頻度でこのように振る舞いましたか？」（浮気、ぎこちない、おかしい、強引など）昨年あなたが発行した論文では、研究者はいちゃつく評価のみを分析しました。 別々に、彼らのいちゃつくの表現は、参加者と参加者によって考慮され、別々に-参加者と参加者による彼らの対談者のいちゃつくの認識。 したがって、会話の録音とそのトランスクリプトの両方を使用して、4つの音声アナライザが構築されました。

アナライザーは、音声、対話、および使用される語彙のイントネーションを特徴付ける数十の数値パラメーターを決定しました。 イントネーションパラメータには、音声の高さ（基本周波数、F0）、音量（RMS）、およびテンポ（単語/分）が含まれます。 ダイアログパラメーターは、特別に構成された正規表現によってトランスクリプトから取得されました。 次のイベントがカウントされました。使用された語彙は、この研究のために特別に編集された10のカテゴリーに属することにより分析されました：過去時制の使用数も計算されました（研究者によると、対話でのその使用は、対話者の一人が独白に移行することを意味します）、および実験への参照の数（ 会議、アンケート、フォーム、研究 ）。

選択したオプションは、短い会話では十分に表現されない場合があります。 著者は、会話で使用される単語と各パラメーターをリンクする統計モデルを構築し、会話で使用される単語の統計的に最も可能性の高い値を考慮して、各パラメーターの観測値の「平滑化」を実行しました。

結果


認識精度：
いちゃつくいちゃつく知覚
MFMF
明示的なパラメータ付き61.5％70.0％77.0％59.5％
スムージングあり69.0％71.5％79.5％68.0％
男62.2％56.2％
興味深いのは、提案されたシステムが、若者と少女のいちゃつくことを等しく正確に認識している一方で、若者ではなく少女の対談者をいちゃつくことに対する反応を認識していることです。 もう1つの興味深い結果は、若い人にとって統計的に有意であることが判明したのは23のパラメーターであるのに対し、女の子の場合は31であるということです。 したがって、女の子はより予測可能でしたが、表現力豊かな手段で豊かでした。

結局のところ、いちゃつく学生はより多くの質問をし、 あなたと私たちはより頻繁に使用し、もっと笑い、「怒り」、「不満」、「性別」のカテゴリーからより多くの言葉を使用します。 彼らのスピーチはより速く、より高い音ですが、静かです。 相手のいちゃつくことを示す対話者の反応：笑い、虐待、性的語彙、ペースと調子の増加。

女子学生は、いちゃつくとき、より広い範囲のピッチを使用します。 彼らは笑っています。 より頻繁に私は言うが ; 彼らはしばしば再び尋ねますが、他の質問はしません。 より性的な語彙を使用し、支持と同意を少なくします。 彼らの申し出はより長く、より少ない頻度になっています。 この場合、対談者はあなたをより頻繁に使用し、より多くの質問をし、静かに速く話します。

さらに、どのケースで相手がいちゃつくと信じているかを知ることができました。 人々の間の誤解は、話し手が何らかの表現手段を使用し、聞き手が他の人に注意を引くという事実によってしばしば引き起こされます。 したがって、「彼/彼女がいちゃつく」と「彼/彼女についていちゃつく」と示すパラメータはほとんど同じですが、重要な違いがあります。 統計的にこれらのパラメーターは若い男の意図を示していないが、承認を使用する頻度が少なく、中断する頻度が少ないと、対談者が浮気すると信じている。 さらに、少女たちは、若者が尋ねた質問の重要性と、彼のスピーチの速さを誇張しています。 それどころか、若者は対談者の笑い声、質問、長い文章を十分に重視していません。

いちゃつく学生と女子学生の行動を比較することは興味深い。 共通の特徴は、彼らがもっと笑い、より速く話し、声のトーンを上げることです。 違いがあります。若者が浮気するとき、彼らはいつもより多くの質問をします。 女の子がいつもよりも小さいとき; しかし、女の子はより頻繁に質問し始めますが、若者はそうではありません。 女の子は私を頻繁に言って 、 私たちはあまり頻繁に言わない 。 若い人たち-より頻繁に私たちとあなた 。 女の子は承認の使用を減らしますが、若者はそうしません。

「あなたについてではなく、私について」


自動いちゃつくレコグナイザーが実験の生きている参加者の精度を大幅に超えたのはどうしてですか？ 問題の本質を説明するために、研究者は参加者№101と参加者№127のプロファイルを提供します：
いちゃつく対談者はいちゃつく
メンバー番号10187
参加者番号12711
このカップルの日付に関する印象はまったく逆です。 しかし、同時に、誰もがパートナーと同じくらい自分のパートナーの意図を高く評価していました。 これは孤立した例ではありません：相関関係（「私はいちゃつく」、「対談者がいちゃつくと思う」）は0.73ですが、相関関係（「私はいちゃつく」、「私の対談者は実際にいちゃつく」）はわずか0.15です。 過去の日付を評価する他の基準についても、同様の結果が得られました。
（自尊心、対談者の評価）（自尊心、対談者自身の評価）
浮気0.730.15
のれん0.770.05
ぎこちない0.580.07
圧力0.580.09
すべてのケースでパートナーの意図を認識する人々の精度は低いですが、いちゃつくことは他の特徴よりもよく認識されました。 研究者は、これを特急の条件では、参加者はパートナーをいじめることに集中し、彼の行動の他の要素をあまり分析しないという事実に起因すると考えています。 別の重要な観察結果は、「魅力的な」行動（いちゃつく、のれん）の場合、参加者は「反発的な」行動（厄介さ、プレッシャー）よりも、自尊心と対談者の評価をより密接に関連付けたということです。

もちろん、パートナーの意図を4分間で認識することは簡単ではありません。 しかし、相互の「デフォルト」の存在を想定して、各参加者が対話者の行動を自分の印象や意図ほどではなく評価したことは間違いありません。 自動システムはこのような「盲目的な楽​​観」を奪われており、4分間の会議の録音は会議の参加者自身よりも正確な評価を行うのに十分です。たとえ参加者も表情やジェスチャーを持っていたとしても、システムでは利用できません。

この作業のアプリケーションとして、テキストの配列内の重要なデータの検出（たとえば、通信の効果的な索引付け、ソーシャルネットワーク上のダイアログ、会議の議事録およびインタビュー）、および出会い系サイトを含む、より高度な自動対話の実装の両方を確認します。

Source: https://habr.com/ru/post/J105142/

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