感情分析において、生体認証データを解釈する代表的な方法は、覚醒度と感情価という2 つの次元を使用して感情を定義することです。
このアプローチは、ユーザーの複雑な感情状態を明確に視覚化し、理解するのに特に役立ちます。
a. 覚醒
覚醒とは、感情の強さや活性化レベルを指し、生理学的反応を通じて評価することができます。
高覚醒:
高い EDA/GSR 値に反映されます。
興奮、恐怖、怒りなどの激しい感情状態を示します。
例: 心拍数の増加、発汗。
覚醒度が低い:
EDA/GSR 値が低いか安定していることに反映されます。
落ち着き、眠気、無関心などを表します。
例: リラックスした状態、または集中した注意の状態。
b. 原子価
価数は、感情のポジティブ (Positive)またはネガティブ (Negative) な性質を表し、多くの場合、HRV または呼吸データから推測されます。
正の価数:
高い HRV と遅い呼吸率に反映されます。
幸福、興味、満足などのポジティブな感情を示します。
負の原子価:
低い HRV と速い呼吸数に反映されます。
ストレス、怒り、悲しみなどの否定的な感情を示します。
c. 感情状態マッピング
覚醒-価数モデルに基づいて感情状態を視覚化することで、感情データを直感的に解釈できるようになります。
X軸(価数):負(左)→正(右)。
Y軸(覚醒度):低(下)→高(上)。
感情状態マッピングの例:
高い覚醒度と高い価値:幸福感、興味。
高い覚醒と低い感情価:ストレス、怒り。
低い覚醒度と高い価値:落ち着き、満足感。
覚醒度の低下と感情価の低下:無気力、憂鬱。
実際の申請プロセス
データ収集:
EDA/GSR データに基づいて覚醒レベルを測定します。
HRV と呼吸データから価数を推測します。
データの視覚化:
覚醒-感情価モデルにデータをマップして、感情マップ形式で感情状態を表します。
例: 特定の画面遷移後の高覚醒と低感情を特定 → 潜在的なストレスのトリガー。
UXデザインでの活用:
ポジティブな価値と低い覚醒度に合わせて設計することで、ネガティブな価値領域を改善します。
例: ストレスの原因となる要素を簡素化し、肯定的なフィードバックを提供します。
結論
覚醒価モデルを使用して感情を解釈すると、生体認証データを単なる数値を超えて UX の改善に直接適用できるようになります。このモデルは、データ駆動型の UX デザインと感情的共感を組み合わせるための強力なツールです。
UXR はウェアラブルデバイスを活用して生体認証を測定し、UX リサーチの信頼性を高めます。
Comments