行間を読む：電子的な非言語手がかりが感情の読み取りを形づくる方法

Abstract

テキストベースのコンピュータ媒介コミュニケーション（CMC）が日常的な対人交流をますます構造化するにつれ、中心的な問いが新たな切迫感とともに再び浮上しています。それは、「身体化された手がかりが存在しない環境において、ユーザはどのように非言語表現を再構成するのか」という問いです。本論文は、公的なマイクロブログ・コミュニケーションにおける電子的非言語的手がかり（eNVCs）—ジェスチャー学（kinesics）、声質（vocalics）、準言語（paralinguistics）のテキスト上の対応物—について、体系的かつ理論に基づいた説明を提示します。3つの相補的な研究を通じて、概念的・実証的・方法論的な貢献を前進させます。研究1では、基礎となる非言語コミュニケーション理論に基づく、eNVCsの統一的な分類体系を構築し、さらにそれらを自動検出するためのスケーラブルなPythonツールキットを導入します。研究2は被験者内調査の実験であり、eNVCsが感情のデコーディング精度を大幅に向上させ、知覚される曖昧さを低減することを示す統制された因果的証拠を提供すると同時に、サーカズムのようにこれらの利点が弱まったり消失したりする境界条件も特定します。研究3はフォーカスグループの議論を通じて、ユーザがデジタル韻律（digital prosody）について推論する際に用いる解釈戦略を明らかにします。具体的には、期待される手がかりの欠如から意味を引き出し、曖昧な文脈ではネガティブな解釈へデフォルト設定することが含まれます。これらの研究により、eNVCsを首尾一貫した測定可能なクラスのデジタル行動として確立し、手がかりの豊かさと解釈努力に関する理論的説明を洗練させ、感情計算（affective computing）、ユーザモデリング、感情を考慮したインタフェース設計に向けた実用的なツールを提供します。eNVC検出ツールキットは、https://github.com/kokiljaidka/envc でPythonおよびRのパッケージとして利用できます。