論文の概要: Using Voice and Biofeedback to Predict User Engagement during
Requirements Interviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02410v1
- Date: Tue, 6 Apr 2021 10:34:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-07 13:49:08.155694
- Title: Using Voice and Biofeedback to Predict User Engagement during
Requirements Interviews
- Title（参考訳）: 要求インタビューにおける音声とバイオフィードバックによるユーザエンゲージメント予測
- Authors: Alessio Ferrari, Thaide Huichapa, Paola Spoletini, Nicole Novielli,
Davide Fucci, Daniela Girardi
- Abstract要約: 本稿では,生理的特徴および音声的特徴の観点から生体データを用いて,ユーザエンゲージメントに関する情報とインタビューを補完することを提案する。
本アプローチは,empatica e4リストバンドを用いて,身体データを収集しながらユーザへインタビューすることで評価する。
その結果,生体データを用いた教師付き機械学習アルゴリズムの学習により,ユーザのエンゲージメントを予測することができた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.277063517143565
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Capturing users engagement is crucial for gathering feedback about the
features of a software product. In a market-driven context, current approaches
to collect and analyze users feedback are based on techniques leveraging
information extracted from product reviews and social media. These approaches
are hardly applicable in bespoke software development, or in contexts in which
one needs to gather information from specific users. In such cases, companies
need to resort to face-to-face interviews to get feedback on their products. In
this paper, we propose to utilize biometric data, in terms of physiological and
voice features, to complement interviews with information about the engagement
of the user on the discussed product-relevant topics. We evaluate our approach
by interviewing users while gathering their physiological data (i.e.,
biofeedback) using an Empatica E4 wristband, and capturing their voice through
the default audio-recorder of a common laptop. Our results show that we can
predict users' engagement by training supervised machine learning algorithms on
biometric data, and that voice features alone can be sufficiently effective.
The performance of the prediction algorithms is maximised when pre-processing
the training data with the synthetic minority oversampling technique (SMOTE).
The results of our work suggest that biofeedback and voice analysis can be used
to facilitate prioritization of requirements oriented to product improvement,
and to steer the interview based on users' engagement. Furthermore, the usage
of voice features can be particularly helpful for emotion-aware requirements
elicitation in remote communication, either performed by human analysts or
voice-based chatbots.
- Abstract（参考訳）: ユーザエンゲージメントの獲得は、ソフトウェア製品の機能に関するフィードバックを集める上で極めて重要です。
市場主導の文脈では、ユーザーのフィードバックを収集し分析する現在のアプローチは、製品レビューやソーシャルメディアから抽出された情報を活用する技術に基づいている。
これらのアプローチは、専門的なソフトウェア開発や、特定のユーザから情報を集める必要があるコンテキストではほとんど適用できない。
そのような場合、企業は製品に対するフィードバックを得るために対面のインタビューに頼る必要がある。
本稿では,生体計測データを,生理的・音声的特徴の観点から活用し,製品関連トピックに対するユーザの関与に関する情報をインタビューに補完する手法を提案する。
本研究では,Empatica E4リストバンドを用いて生理的データ(バイオフィードバック)を収集しながらユーザをインタビューし,一般的なラップトップのオーディオレコーダを通じて音声をキャプチャすることで,そのアプローチを評価する。
その結果,生体データを用いた教師付き機械学習アルゴリズムの学習によってユーザのエンゲージメントを予測でき,音声機能だけで十分な効果が得られることがわかった。
学習データを合成マイノリティオーバーサンプリング技術(SMOTE)で前処理する際、予測アルゴリズムの性能を最大化する。
本研究の結果から,バイオフィードバックと音声分析は,製品改善指向の要件の優先順位付けや,ユーザのエンゲージメントに基づく面接の促進に有効であることが示唆された。
さらに、音声機能の利用は、人間の分析者や音声ベースのチャットボットによって行われるリモートコミュニケーションにおける感情認識要求に特に有用である。
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