論文の概要: Analysis of Motor Signatures of Social Adaptation in Autism for Efficient Human-Centric Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.12548v1
- Date: Wed, 12 Aug 2026 19:37:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-14 18:29:38.316457
- Title: Analysis of Motor Signatures of Social Adaptation in Autism for Efficient Human-Centric Systems
- Title（参考訳）: 自閉症の社会的適応の運動信号の解析
- Abstract要約: ダンス模倣は、運動計画、感覚運動者統合、社会的認知を統合している。
運動模倣における社会的文脈感受性は、自閉症に関連する運動行動の堅牢なバイオマーカーを構成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5949779668853555
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dance imitation integrates motor planning, sensorimotor integration, and social cognition, offering a sensitive framework to characterize motor behavior in autism. In this work, we explore a computational analysis framework to identify potential biomarkers that allow the design and development of improved medical and human-machine systems. We analyzed 3D motion capture data from autistic and neurotypical adults performing dance imitation under solo and socially-framed duo conditions. Methodologically, using Dynamic Time Warping, we quantified movement consistency and propose the Social Context Sensitivity Index (SCSI) to measure modulation of variability by social framing. These features were then used on a classifier to discriminate subjects into autistic or neurotypical groups. Results show that neurotypical adults exhibited increased movement variability in socially-framed imitation, especially in upper and lower limbs, whereas autistic adults maintained consistent movement across contexts. Classification achieved 79.2% balanced accuracy in distinguishing groups. These findings suggest that social context sensitivity in motor imitation constitutes a robust biomarker of autism-related motor behavior, highlighting the importance of social modulation in motor assessments and informing the development of inclusive human-centric technologies.
- Abstract（参考訳）: ダンス模倣は、運動計画、感覚運動の統合、社会的認知を統合し、自閉症における運動行動を特徴づけるための繊細な枠組みを提供する。
本研究では,医療・機械改良システムの設計と開発を可能にする潜在的なバイオマーカーを同定する計算分析フレームワークについて検討する。
自律型および神経型成人の3次元モーションキャプチャーデータを,単体および社会的に構成されたデュオ条件下でダンス模倣を行った。
動的時間ワープを用いて動きの一貫性を定量化し,社会的フレーミングによる変動の変調を測定するための社会文脈感性指数(SCSI)を提案する。
これらの特徴は、被験者を自閉症または神経型グループに識別するために分類器で使用される。
以上の結果から,特に上肢と下肢では,神経型成人では運動の変動が増加し,自閉症成人では文脈的に一貫した運動が維持された。
分類は79.2%の精度でグループを区別した。
これらの結果から, 運動模倣における社会的文脈感受性は, 自閉症関連運動行動の頑健なバイオマーカーとなり, 運動評価における社会的調節の重要性を強調し, 包括的人間中心技術の発展を促すことが示唆された。
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