論文の概要: Towards Affect-Adaptive Human-Robot Interaction: A Protocol for Multimodal Dataset Collection on Social Anxiety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13530v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 16:03:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:25.350403
• Title: Towards Affect-Adaptive Human-Robot Interaction: A Protocol for Multimodal Dataset Collection on Social Anxiety
• Title（参考訳）: Affect-Adaptive Human-Robot Interaction: A Protocol for Multimodal Dataset Collection on Social Anxiety
• Authors: Vesna Poprcova, Iulia Lefter, Matthias Wieser, Martijn Warnier, Frances Brazier,
• Abstract要約: 社会的不安は、対人関係や社会的機能に影響を及ぼす一般的な状態である。 人工知能と社会ロボティクスの最近の進歩は、人間とロボットの相互作用の文脈における社会的不安を調べる新たな機会を提供する。 社会的不安に関連する感情状態や行動の正確な検出には、マルチモーダルデータセットが必要である。 本稿では,人間とロボットのインタラクションコンテキストにおける社会的不安を反映したマルチモーダルデータセット収集プロトコルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.127561562669417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social anxiety is a prevalent condition that affects interpersonal interactions and social functioning. Recent advances in artificial intelligence and social robotics offer new opportunities to examine social anxiety in the human-robot interaction context. Accurate detection of affective states and behaviours associated with social anxiety requires multimodal datasets, where each signal modality provides complementary insights into its manifestations. However, such datasets remain scarce, limiting progress in both research and applications. To address this, this paper presents a protocol for multimodal dataset collection designed to reflect social anxiety in a human-robot interaction context. The dataset will consist of synchronised audio, video, and physiological recordings acquired from at least 70 participants, grouped according to their level of social anxiety, as they engage in approximately 10-minute interactive Wizard-of-Oz role-play scenarios with the Furhat social robot under controlled experimental conditions. In addition to multimodal data, the dataset will be enriched with contextual data providing deeper insight into individual variability in social anxiety responses. This work can contribute to research on affect-adaptive human-robot interaction by providing support for robust multimodal detection of social anxiety.
• Abstract（参考訳）: 社会的不安は、対人関係や社会的機能に影響を及ぼす一般的な状態である。 人工知能と社会ロボティクスの最近の進歩は、人間とロボットの相互作用の文脈における社会的不安を調べる新たな機会を提供する。 社会的不安に関連する感情状態や行動の正確な検出には、複数のモーダルデータセットが必要である。 しかし、そのようなデータセットは依然として乏しく、研究と応用の両方の進歩を制限している。 そこで本研究では,人間とロボットのインタラクションコンテキストにおける社会的不安を反映したマルチモーダルデータセット収集プロトコルを提案する。 データセットは、少なくとも70人の参加者から取得した音声、ビデオ、生理的記録を、その社会的不安レベルに応じてグループ化し、Furhatソーシャルロボットと約10分間の対話的なWizard-of-Ozロールプレイシナリオを、制御された実験条件下で行う。 マルチモーダルデータに加えて、データセットには、社会的不安反応における個人の変動性に関する深い洞察を提供するコンテキストデータが組み込まれている。 この研究は、社会的不安の堅牢なマルチモーダル検出を支援することによって、感情適応型人間-ロボット相互作用の研究に寄与することができる。

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