論文の概要: Avatar Visual Similarity for Social HCI: Increasing Self-Awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13084v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 14:11:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-26 14:50:54.439960
• Title: Avatar Visual Similarity for Social HCI: Increasing Self-Awareness
• Title（参考訳）: 社会的HCIにおけるアバターの視覚的類似性 : 自己認識の増大
• Authors: Bernhard Hilpert, Claudio Alves da Silva, Leon Christidis, Chirag Bhuvaneshwara, Patrick Gebhard, Fabrizio Nunnari, Dimitra Tsovaltzi,
• Abstract要約: 鏡やビデオ記録による自己認識の増大は、対面訓練において一般的である。 しかし,仮想アバターを用いた仮想トレーニングでは,自己認識の増大がほとんど検討されていない。 本稿では,仮想トレーニング環境におけるアバターの視覚的類似性と自己認識の増大との関係について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.916671992401749
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-awareness is a critical factor in social human-human interaction and, hence, in social HCI interaction. Increasing self-awareness through mirrors or video recordings is common in face-to-face trainings, since it influences antecedents of self-awareness like explicit identification and implicit affective identification (affinity). However, increasing self-awareness has been scarcely examined in virtual trainings with virtual avatars, which allow for adjusting the similarity, e.g. to avoid negative effects of self-consciousness. Automatic visual similarity in avatars is an open issue related to high costs. It is important to understand which features need to be manipulated and which degree of similarity is necessary for self-awareness to leverage the added value of using avatars for self-awareness. This article examines the relationship between avatar visual similarity and increasing self-awareness in virtual training environments. We define visual similarity based on perceptually important facial features for human-human identification and develop a theory-based methodology to systematically manipulate visual similarity of virtual avatars and support self-awareness. Three personalized versions of virtual avatars with varying degrees of visual similarity to participants were created (weak, medium and strong facial features manipulation). In a within-subject study (N=33), we tested effects of degree of similarity on perceived similarity, explicit identification and implicit affective identification (affinity). Results show significant differences between the weak similarity manipulation, and both the strong manipulation and the random avatar for all three antecedents of self-awareness. An increasing degree of avatar visual similarity influences antecedents of self-awareness in virtual environments.
• Abstract（参考訳）: 自己認識は、社会的人間と人間の相互作用において重要な要素であり、したがって社会的HCI相互作用において重要である。 鏡やビデオ記録による自己認識の増大は、明示的な識別や暗黙的な感情的識別(親和性)のような自己認識の先行者に影響を与えるため、対面訓練において一般的である。 しかし、仮想アバターを用いた仮想トレーニングでは、自己意識のネガティブな影響を避けるために、例えば、類似性を調整することが可能である。 アバターの視覚的類似性は、高コストに関連するオープンな問題である。 自己認識にアバターを用いることの付加価値を活用するためには,どの機能を操作する必要があるのか,どの程度の類似性が必要かを理解することが重要である。 本稿では,仮想トレーニング環境におけるアバターの視覚的類似性と自己認識の増大との関係について検討する。 視覚的類似性を人間の識別のために知覚的に重要な顔の特徴に基づいて定義し,仮想アバターの視覚的類似性を体系的に操作し,自己認識を支援する理論に基づく方法論を開発した。 参加者と視覚的類似度が異なる仮想アバターの3つのパーソナライズされたバージョン(弱,中,強い顔の特徴操作)が作成された。 対象内調査(N=33)において、類似度が知覚類似性、明示的識別、暗黙的感情識別(親和性)に及ぼす影響を調べた。 その結果, 弱類似性操作と, 強い操作と無作為なアバターとの間に有意な差異が認められた。 アバターの視覚的類似度の増加は、仮想環境における自己認識の先行者に影響を与える。

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