論文の概要: I Feel I Feel You: A Theory of Mind Experiment in Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08656v1
• Date: Thu, 23 Jan 2020 16:49:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 12:36:47.342445
• Title: I Feel I Feel You: A Theory of Mind Experiment in Games
• Title（参考訳）: 私はあなたを感じる:ゲームにおける心の理論実験
• Authors: David Melhart, Georgios N. Yannakakis, Antonios Liapis
• Abstract要約: 我々は、人間とコンピュータの相互作用における感情経験として、フラストレーションの認識に焦点を当てる。 本稿では,この目的に合わせたテストベッドゲームを提案する。このゲームでは,プレイヤーが理論に基づくフラストレーションモデルを持つエージェントと競合する。 相関分析と予測機械学習モデルを用いて収集したデータを検証し、プレイヤーの観察可能な感情がエージェントの認識されたフラストレーションと高く相関していないことを確認する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.857766632829209
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study into the player's emotional theory of mind of gameplaying agents, we investigate how an agent's behaviour and the player's own performance and emotions shape the recognition of a frustrated behaviour. We focus on the perception of frustration as it is a prevalent affective experience in human-computer interaction. We present a testbed game tailored towards this end, in which a player competes against an agent with a frustration model based on theory. We collect gameplay data, an annotated ground truth about the player's appraisal of the agent's frustration, and apply face recognition to estimate the player's emotional state. We examine the collected data through correlation analysis and predictive machine learning models, and find that the player's observable emotions are not correlated highly with the perceived frustration of the agent. This suggests that our subject's theory of mind is a cognitive process based on the gameplay context. Our predictive models---using ranking support vector machines---corroborate these results, yielding moderately accurate predictors of players' theory of mind.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ゲームプレイングエージェントのプレイヤの感情論を考察し,エージェントの行動とプレイヤ自身のパフォーマンスと感情が,フラストレーションのある行動の認識をいかに形作るかを検討する。 我々は、人間とコンピュータの相互作用における感情経験として、フラストレーションの認識に焦点を当てる。 本稿では,この目的に合わせたテストベッドゲームを提案する。このゲームでは,プレイヤーが理論に基づくフラストレーションモデルを持つエージェントと競合する。 我々は,ゲームプレイデータ,エージェントのフラストレーションに対するプレイヤーの評価に関する注釈付き基礎的真実を収集し,顔認識を適用してプレイヤーの感情状態を推定する。 相関分析と予測機械学習モデルを用いて収集したデータを検証し、プレイヤーの観察可能な感情がエージェントの認識されたフラストレーションと高く相関していないことを確認する。 このことは,我々の心の理論がゲームプレイの文脈に基づく認知過程であることを示唆している。 我々の予測モデルは、ランキング支援ベクトルマシンを用いて、これらの結果を相関させ、プレイヤーの心の理論を適度に正確に予測する。

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