論文の概要: Toward Affective XAI: Facial Affect Analysis for Understanding Explainable Human-AI Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08761v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 13:14:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 01:08:24.263768
• Title: Toward Affective XAI: Facial Affect Analysis for Understanding Explainable Human-AI Interactions
• Title（参考訳）: 情緒的XAI: 説明可能な人間とAIの相互作用を理解するための顔の感情分析
• Authors: Luke Guerdan, Alex Raymond, and Hatice Gunes
• Abstract要約: この研究は、人々がXAIインターフェースと対話する際に、どの顔に影響を及ぼすかを特定することを目的としている。 また,顔の感情信号と参加者の説明的利用をリンクするためのマルチタスク機能埋め込みも開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.874780144224057
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As machine learning approaches are increasingly used to augment human decision-making, eXplainable Artificial Intelligence (XAI) research has explored methods for communicating system behavior to humans. However, these approaches often fail to account for the emotional responses of humans as they interact with explanations. Facial affect analysis, which examines human facial expressions of emotions, is one promising lens for understanding how users engage with explanations. Therefore, in this work, we aim to (1) identify which facial affect features are pronounced when people interact with XAI interfaces, and (2) develop a multitask feature embedding for linking facial affect signals with participants' use of explanations. Our analyses and results show that the occurrence and values of facial AU1 and AU4, and Arousal are heightened when participants fail to use explanations effectively. This suggests that facial affect analysis should be incorporated into XAI to personalize explanations to individuals' interaction styles and to adapt explanations based on the difficulty of the task performed.
• Abstract（参考訳）: eXplainable Artificial Intelligence(XAI)の研究は、人間の意思決定を強化するために機械学習のアプローチがますます使われるようになってきている。 しかし、これらのアプローチは、しばしば説明と相互作用する人間の感情的な反応を説明できない。 感情の表情を調べる顔認識は、ユーザーが説明にどう関与するかを理解するための有望なレンズである。 そこで本研究では,(1)人がXAIインタフェースと対話する際,どのような顔に影響を及ぼすのかを識別し,(2)参加者の説明を用いて顔に影響を及ぼす信号をリンクするためのマルチタスク特徴埋め込みを開発することを目的とする。 分析の結果,AU1,AU4,Arousalの出現と評価は,参加者が効果的に説明を使わなかった場合に高くなることが明らかとなった。 このことは、人物のインタラクションスタイルの説明をパーソナライズし、タスクの難易度に基づいて説明を適応するために、顔の感情分析をXAIに組み込むことを示唆している。

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