論文の概要: Modeling User Preferences via Brain-Computer Interfacing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09691v2
- Date: Fri, 31 May 2024 16:57:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-03 19:13:28.873745
- Title: Modeling User Preferences via Brain-Computer Interfacing
- Title（参考訳）: 脳-コンピュータインタフェースによるユーザの嗜好のモデル化
- Authors: Luis A. Leiva, V. Javier Traver, Alexandra Kawala-Sterniuk, Tuukka Ruotsalo,
- Abstract要約: 我々はBrain-Computer Interface技術を用いてユーザの好みを推測し、その注意力は視覚的コンテンツと感情的体験との関連性に相関する。
我々はこれらを,情報検索,生成モデルのパーソナライズされたステアリング,感情経験のクラウドソーシング人口推定など,関連するアプリケーションにリンクする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.3727087164445
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Present Brain-Computer Interfacing (BCI) technology allows inference and detection of cognitive and affective states, but fairly little has been done to study scenarios in which such information can facilitate new applications that rely on modeling human cognition. One state that can be quantified from various physiological signals is attention. Estimates of human attention can be used to reveal preferences and novel dimensions of user experience. Previous approaches have tackled these incredibly challenging tasks using a variety of behavioral signals, from dwell-time to click-through data, and computational models of visual correspondence to these behavioral signals. However, behavioral signals are only rough estimations of the real underlying attention and affective preferences of the users. Indeed, users may attend to some content simply because it is salient, but not because it is really interesting, or simply because it is outrageous. With this paper, we put forward a research agenda and example work using BCI to infer users' preferences, their attentional correlates towards visual content, and their associations with affective experience. Subsequently, we link these to relevant applications, such as information retrieval, personalized steering of generative models, and crowdsourcing population estimates of affective experiences.
- Abstract（参考訳）: 現在のBrain-Computer Interface (BCI)技術は、認知的および情緒的状態の推測と検出を可能にするが、そのような情報が人間の認知をモデル化する新しいアプリケーションを促進するシナリオを研究するためにはほとんど行われていない。
様々な生理的信号から定量化できる状態の一つに注意がある。
人間の注意の推定は、ユーザー体験の好みや新しい次元を明らかにするために用いられる。
これまでのアプローチでは、居住時間からクリックスルーデータ、そしてこれらの行動信号に対する視覚的対応の計算モデルなど、さまざまな行動信号を使用して、これらの驚くほど難しいタスクに取り組みました。
しかし、行動信号は実際の注意力とユーザの感情的嗜好を大まかに見積もるだけである。
実際、ユーザーは、コンテンツが健全なためだけに出席するかもしれないが、本当に面白いからではなく、非現実的だからだ。
本稿では,ユーザの嗜好を推測するためにBCIを用いた研究課題と実例を提示し,視覚的コンテンツに対する注意関係と情緒的体験との関連について考察した。
その後、情報検索、生成モデルのパーソナライズドステアリング、感情経験のクラウドソーシング人口推定など、関連する応用にリンクする。
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