生体信号を用いたバーチャルエージェントに対する信頼度の検証
人工知能技術の進歩に伴い新しいスマートデバイスを開発するためには 人間がどのようにバーチャルエージェント(例えばアップルのSiriやGoogleのAlexaなど)を信頼するようになるのか を理解することはとても重要な研究課題です。 この研究では仮想現実(VR)環境でのタスクにおける ユーザーのバーチャルエージェント(音声アシスタンス)への信頼度を 認知負荷レベルとエージェント精度の可変に応じて どのように変化するのか検証しています。 タスクにはVR環境下での形状選択とN-backタスクが用いられ タスク中の生体データ(脳波(EEG)、電気皮膚反応(GSR)、心拍変動(HRV))、そして主観的データ(System Trust Scale(STS)、Subjective Mental Effort Questionnaire(SMEQ)、NASA Task Load Index(NASA-TLX))が集録されています。 その結果 タスクにおける認知負荷やエージェント精度はバーチャルエージェントに対する信頼構築に大きな影響を与えることが確認出来ました。
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