複雑なユーザー相互作用を通じた行動と感情のモデリングおよび分析

Abstract

過去15年間で、複数のソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームを統合して収集されたデータの量、豊かさ、そして品質は、期待をはるかに超えて増大し、その結果、多様な分野の研究者が研究に活用できるようになりました。おそらくそれ以上にインパクトが大きいのは、こうしたデータが、広告やマーケティングといった産業を変革し、さらには個人データ共有に関する課題を公衆の意識にまで押し上げる、さまざまな新しい製品やサービスの基盤となってきたことです。しかし、ますます複雑化するデータ駆動型のデジタルシステムにおいて、ユーザー体験をより良く理解し改善するために、増え続けるビッグ・ソーシャル・データの膨大さをどのように解釈すればよいのでしょうか。この、ユーザビリティおよびデータ駆動型システムのユーザー体験との結びつきは、より広いHCI分野へと接続しており、消費者向けの技術、ソフトウェア、システムへの需要、ならびにソーシャル・ネットワークの私たちの日常生活への統合が見えていることから、学際的な研究者を惹きつけています。さらに、ソーシャル・ネットワーク上に投稿されるデータの多くがテキストであることは、人間のオフラインでの行動とオンラインでの行動の関係をよりよく理解するために、言語学、心理学、そして心理言語学とのさらなる結びつきを与えています。 本論文では、収集した縦断的データセットを用いて、ユーザーが投稿したテキストから抽出したパーソナリティ特性と感情に基づき、システムの状態を予測する複雑なデジタルシステムに基づく新しい概念的枠組みを提案します。このシステムの枠組みは、オンライン奨学金システムから収集されたデータセットを用いて構築されました。この研究では、2000人の学生のデジタル行動およびソーシャル・ネットワーク上での行動を収集しました。本研究プロジェクトを、現在の心理言語学、人工知能、人間—コンピュータ相互作用に関する文献のより広範なレビューと批判的分析によって位置づけることで、システム状態に対するデジタル・プロファイリングの対応付けと理解に関するギャップが存在することを明らかにします。