JP7108237B2 - Well-being value estimation system - Google Patents
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Description
本発明は、ウェルビーイング値推定システムに係り、特にイベントに参加するユーザのウェルビーイング値を推定するためのシステムに関する。 The present invention relates to a well-being value estimation system, and more particularly to a system for estimating well-being values of users participating in an event.
近年、「ウェルビーイング(well-being)」についての研究が進められている。「ウェルビーイング」は、人が単に健康である(病気でない)ということではなく、人が身体的,精神的,社会的に良好な状態であることを意味する。 In recent years, research on "well-being" has been advanced. "Well-being" means that a person is in good physical, mental and social condition, not just being healthy (not sick).
従来、人の感情状態を推定する技術が開発されている。例えば、特許文献1には、人の発話した音声からピッチ周波数等を抽出し、ピッチ周波数と感情状態との対応関係から人の感情状態を推定する技術が開示されている。また、特許文献2には、対象者の精神状態と活動量とを測定し、これらの関係からバイタリティを向上させるためのプランを対象者へ提供する方法が記載されている。 Conventionally, techniques for estimating a person's emotional state have been developed. For example, Patent Literature 1 discloses a technique of extracting a pitch frequency or the like from a voice uttered by a person and estimating the emotional state of the person from the correspondence relationship between the pitch frequency and the emotional state. Further, Patent Literature 2 describes a method of measuring a subject's mental state and activity level and providing the subject with a plan for improving vitality based on the relationship between them.
上述の技術は、単に個人の感情状態を推定すること、又は推定された精神状態から個人のバイタリティを向上させることに関するが、感情状態又は精神状態の推定精度を向上させることには改善の余地があった。すなわち、感情状態又は精神状態に関連するユーザのウェルビーイングの程度(ウェルビーイング値)を、ユーザが社会活動(イベント参加、車両運転等)を行う中で精度よく推定することは難しかった。 Although the above-described techniques simply relate to estimating an individual's emotional state or improving an individual's vitality from an estimated mental state, there is room for improvement in improving the accuracy of estimating an emotional state or mental state. there were. That is, it is difficult to accurately estimate the user's well-being level (well-being value) related to the emotional state or mental state while the user is engaged in social activities (participating in events, driving a vehicle, etc.).
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、ユーザの精神的な活性度としてのウェルビーイング値の推定精度が向上されたウェルビーイング値推定システムを提供することを目的としている。 The present invention has been made to solve the above problems, and an object thereof is to provide a well-being value estimation system with improved accuracy in estimating a well-being value as a user's mental activity level.
上記の目的を達成するために、本発明は、イベントに参加するユーザの精神的な活性度としてウェルビーイング値を推定するシステムであって、ウェルビーイング値を推定する管理装置と、ユーザの生体情報を測定し、この生体情報に基づいてユーザの精神状態を表す分析データを生成する分析装置と、を備え、管理装置は、分析データ、及びイベントに対するユーザの主観的な評価の度合いである評価データに基づいて、ウェルビーイング値を算出するように構成されており、評価データは、イベントに含まれる所定のアクティビティについての評価の度合いを示しており、管理装置は、評価データに基づいて第1のウェルビーイング推定値を算出し、分析データに基づいて第2のウェルビーイング推定値を算出し、所定のアクティビティの終了期間の第2のウェルビーイング推定値が、所定のアクティビティの終了期間以外の実施期間中における第2のウェルビーイング推定値よりも、第1のウェルビーイング推定値に近い場合、第1のウェルビーイング推定値、及び、所定のアクティビティの終了期間の第2のウェルビーイング推定値に基づいて、所定のアクティビティにおけるウェルビーイング値を算出することを特徴としている。 In order to achieve the above object, the present invention provides a system for estimating a well-being value as a mental activity level of a user participating in an event, comprising: a management device for estimating the well-being value; and an analysis device that generates analysis data representing the user's mental state based on this biological information, and the management device measures the analysis data and the evaluation data that is the degree of the user's subjective evaluation of the event. The evaluation data indicates the degree of evaluation of a predetermined activity included in the event, and the management device calculates a first well-being value based on the evaluation data calculating a well-being estimate; calculating a second well-being estimate based on the analytical data; based on the first well-being estimate and the second well-being estimate for the end period of the given activity, if closer to the first well-being estimate than the second well-being estimate in , and calculating the well-being value in a given activity.
アクティビティには種々のタイプがあり、アクティビティの終了時期にユーザが大きな達成感を味わうようなタイプのアクティビティでは、実施期間中の全般にわたってユーザがポジティブな感情を抱くとは限らず、むしろ心理的な負担を感じる場合もある。したがって、本発明では、ウェルビーイング(WB)値の推定において、アクティビティの終了期間における第2のWB推定値が実施期間中の第2のWB値よりも第1のWB推定値に近ければ、実質的に、実施期間にわたって終了期間における第2のWB推定値が継続していたものとして、WB値が算出される。これにより、本発明では、アクティビティ期間中に第2のWB推定値が低く見積もられるタイプのアクティビティにおいて、WB値が低く算出されてしまうことを抑制することができる。そして、本発明では、ユーザAの主観的評価を尊重し、ユーザAによる実際の達成感に即してWB値を算出することが可能となる。 There are various types of activities, and activities that give the user a great sense of accomplishment at the end of the activity do not necessarily give the user a positive feeling throughout the duration of the activity. It can feel like a burden. Therefore, in the present invention, in estimating a well-being (WB) value, substantially Essentially, the WB value is calculated assuming that the second WB estimated value in the end period continues over the implementation period. As a result, in the present invention, it is possible to prevent the WB value from being calculated to be low in the type of activity in which the second WB estimation value is estimated to be low during the activity period. Then, in the present invention, it is possible to calculate the WB value in accordance with user A's actual sense of accomplishment while respecting user A's subjective evaluation.
また、本発明において好ましくは、所定のアクティビティの終了期間は、所定のアクティビティの終了時から評価データの作成時までの間の期間である。 Also, in the present invention, preferably, the end period of the predetermined activity is the period from the end of the predetermined activity to the creation of the evaluation data.
また、本発明において好ましくは、管理装置は、ユーザの携帯端末から前記評価データを受信する。 Also, in the present invention, preferably, the management device receives the evaluation data from the mobile terminal of the user.
また、本発明において好ましくは、分析装置は、ユーザの生理状態を表す生体データを測定し、この生体データに基づいてユーザの心理状態を表す分析データを生成する測定装置である。さらには、本発明において好ましくは、分析装置は、ユーザの発した音声を測定し、この音声に基づいてユーザの感情状態を表す分析データを生成する音声分析装置である。 In the present invention, preferably, the analysis device is a measurement device that measures biometric data representing the physiological state of the user and generates analysis data representing the psychological state of the user based on the biometric data. Furthermore, preferably in the present invention, the analysis device is a voice analysis device that measures voice uttered by the user and generates analysis data representing the emotional state of the user based on this voice.
本発明によれば、ユーザの精神的な活性度としてのウェルビーイング値の推定精度が向上されたウェルビーイング値推定システムを提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a well-being value estimation system with improved accuracy in estimating a well-being value as a user's mental activity level.
以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態によるライフアクティブシステムについて説明する。まず、図1及び図2を参照して、ライフアクティブシステムの概略的な構成について説明する。図1はライフアクティブシステムの概念図、図2はライフアクティブシステムの構成図である。以下において、「ライフアクティブ」を「LA」、「ウェルビーイング」を「WB」と記載することがある。 Hereinafter, life active systems according to embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. First, a schematic configuration of the life active system will be described with reference to FIGS. 1 and 2. FIG. FIG. 1 is a conceptual diagram of the life active system, and FIG. 2 is a configuration diagram of the life active system. In the following, "life active" may be referred to as "LA" and "well-being" as "WB".
本実施形態において、「ウェルビーイング」とは、ユーザが自己の否定的感情を打ち消し、自己実現感を獲得し、社会(他者)との関係において自己肯定感を獲得することを意味する。自己肯定感は、社会に必要とされ、且つ、社会に役立っていると感じることを含む。 In this embodiment, "well-being" means that the user negates his/her own negative feelings, acquires a sense of self-actualization, and acquires a sense of self-affirmation in relation to society (others). Self-esteem involves feeling needed and useful in society.
また、「ライフアクティブ」とは、ユーザがカーライフ(車両の所有・運転)を通じて社会と関わり合うことにより、ウェルビーイングの程度(WB値)を高める活動(WB活動)を継続的に行う状態を意味する。そして、ユーザがライフアクティブな状態で生活することにより、人生においてWB活動又はWB体験を累積していくことを「ウェルエージング(well-aging)」と定義することができる。なお、継続的にWB体験を累積することにより、ユーザは、より高次なWB状態に到達可能と考えられる。 In addition, “life active” means a state in which the user continuously engages in activities (WB activities) that increase the level of well-being (WB value) through interaction with society through the car life (ownership and driving of a vehicle). do. Then, it can be defined as "well-aging" that a user lives in a life-active state and accumulates WB activities or WB experiences in his or her life. By continuously accumulating WB experience, the user can reach a higher WB state.
また、本実施形態のLAシステムは、ユーザがイベントへ参加してWB活動を行うことに対して、経済的な価値(仮想通貨)が付与されるように構成されている。この仮想通貨は、法定通貨と所定の交換率で交換可能である。したがって、ユーザは、イベントへの参加により、身体的,精神的,社会的な面においてWB値を高めることができると共に、経済的な面においてイベントに参加するインセンティブが与えられる。 In addition, the LA system of this embodiment is configured to give economic value (virtual currency) to users who participate in events and perform WB activities. This virtual currency can be exchanged with legal currency at a predetermined exchange rate. Therefore, by participating in the event, the user can increase the WB value in physical, mental and social aspects, and is given an incentive to participate in the event in terms of economy.
図1に示すように、本実施形態のライフアクティブシステムS(LAシステムS)は、ユーザAがイベントEへ参加することを通じて、ユーザAのWB値を高めるためのシステムである。イベントEは、例えば、旅行ツアー、ネイチャーツアー、ミステリーツアー、ボランティア活動等である。 As shown in FIG. 1, the life active system S (LA system S) of this embodiment is a system for increasing the WB value of user A through participation in event E by user A. As shown in FIG. Events E are, for example, travel tours, nature tours, mystery tours, volunteer activities, and the like.
イベント提供者Bは、協力者Cの人的、資金的な協力の下で、イベントEを企画・実現させる。協力者Cは、イベント開催地の業者、地域の人々、資金提供者等である。ユーザAは、イベントEに関連して種々の費用を支出する(参加費、ガソリン代、食費等)。イベント提供者B及び協力者Cは、ユーザAの支出により運営費を回収することができる。本実施形態のLAシステムでは、イベントEを介して、A,B,CによりコミュニティDが形成され、コミュニティD内で資金が循環することにより、種々のイベントが繰返し開催されるように構成されている。 The event provider B plans and implements the event E with the cooperation of the cooperator C in terms of personnel and money. Collaborators C are event venue vendors, local people, funders, and the like. User A pays various expenses related to event E (participation fee, gasoline fee, meal fee, etc.). Event provider B and cooperator C can recover operating costs from user A's expenditure. In the LA system of this embodiment, a community D is formed by A, B, and C via an event E, and various events are repeatedly held by circulating funds in the community D. there is
次に、図2を参照して、本実施形態のLAシステムSの構成を説明する。LAシステムSは、ユーザAの車両1に搭載された測定装置10と、ユーザAの携帯端末20と、イベント提供者Bの管理装置30とを備えており、これらは無線通信可能に構成されている。測定装置10及び携帯端末20と、管理装置30とは、通信回線(インターネット回線)3を介して無線通信可能である。測定装置10と携帯端末20は、近距離無線通信技術(例えば、ブルートゥース(登録商標))により通信可能である。
Next, the configuration of the LA system S of this embodiment will be described with reference to FIG. The LA system S includes a
測定装置10は、プロセッサ10a、メモリ10b、通信回路10c等を含むコンピュータ装置であり、メモリ10bに記憶された種々のプログラムをプロセッサ10aが実行することにより処理(複数の分析処理を含む)を行うように構成されている。測定装置10は、車両1に搭載された各種のセンサ装置と接続されており、プロセッサ10aは、センサ装置から測定データを受け取り、測定データをメモリ10bに記憶する。また、プロセッサ10aは、測定データを処理して得られた処理データを、通信回路10cを介して管理装置30へ送信する。
The
センサ装置は、ステアリングハンドルに取り付けられた心拍計測装置11と、測位装置12を含む。心拍計測装置11は生体センサ装置の一例である。心拍計測装置11は、運転者(ユーザA)の心拍変動(心電波形)を測定し、測定データを生体データ(心拍データ)として出力する。測位装置12は、GPS(Global Positioning System)を利用する衛星測位や、ジャイロセンサ等を利用する自律測位を用いて車両位置を取得する。
The sensor device includes a
なお、生体センサ装置として、心拍計測装置11の代わりに、又は、心拍計測装置11に加えて、抵抗測定装置やカメラを用いてもよい。抵抗測定装置は、ユーザAの皮膚抵抗を測定し、測定したデータを生体データ(抵抗データ)として出力する。皮膚の接触抵抗は発汗状態により変化するため、抵抗データはユーザAの発汗状態を表す。また、カメラは、ユーザAを撮像し、撮像した画像データを出力する。測定装置10は、この画像データを画像分析することにより、ユーザAの瞳孔径、眼球運動、頭部や肩の位置・向きを含む上半身の挙動、ユーザAの顔の表情等の生体データを取得することができる。
As the biosensor device, instead of or in addition to the
人は精神的なストレスを感じる緊張状態において、心拍変動を生じ、発汗が促進され、瞳孔径が拡大し、眼球運動の大きさが大きくなる。また、人は緊張状態において、車両の加減速時や旋回時に、頭部や肩の位置・向きを含む上半身の挙動が大きくなる。また、人は緊張状態において、顔の表情(特定の部位の変位距離等)に変化が表れる。 In a tense state in which a person feels mental stress, heart rate fluctuations occur, perspiration is promoted, the pupil diameter increases, and the magnitude of eye movement increases. In addition, when a person is in a tense state, the behavior of the upper body, including the position and orientation of the head and shoulders, increases when the vehicle accelerates, decelerates, or turns. In addition, when a person is in a tense state, changes appear in the facial expression (displacement distance of a specific part, etc.).
したがって、測定装置10は、上述の生体データを分析することにより、ユーザの心理状態(すなわち、緊張度)を推定することができる。例えば、測定装置10は、生体データの測定値の大きさ(心拍変動を周波数解析して得られた周波数、皮膚抵抗、瞳孔径、眼球運動、上半身の挙動、顔の特定部位の移動距離)に基づいて、緊張度(例えば、最低0~最高10の範囲)を推定することができる。なお、ユーザAは中程度の最適な緊張度(例えば、緊張度=5)のときに精神的に良好な活性状態にあると判断される。
Therefore, the
測定装置10は、生体データに基づいて推定した心理状態の分析結果データ、及び、車両位置データをメモリ10bに随時記憶すると共に、これらデータを車両1を特定する車両識別データと共に管理装置30へ送信する。
The measuring
また、本実施形態では、測定装置10が車両1に搭載されているが、ユーザAが常時携帯可能なように、測定装置10を携帯型の生体情報測定装置として構成してもよい。例えば、測定装置10は、リストバンド型の通信機能付き心拍計測装置であってもよく、この場合、測定装置10は心理状態の分析結果データを管理装置30へ常時送信することができる。
Further, in the present embodiment, the measuring
携帯端末20は、プロセッサ20a、メモリ20b、通信回路20c、入出力装置20d、表示装置20e、加速度センサ20f等を含む携帯型のコンピュータ装置である。携帯端末20は、ウェアラブルセンサ端末装置の一例である。携帯端末20は、メモリ20bに記憶された種々のプログラムをプロセッサ20aが実行することにより、各種の処理を行うように構成されている。本実施形態では、携帯端末20はスマートフォンで構成されており、スマートフォンが本来的に有する音声通信機能及びデータ通信機能を備えている。
The
また、携帯端末20は、メモリ20bにインストールされた各種アプリケーション(プログラム)を実行することにより、種々のセンサ端末装置として機能する。また、プロセッサ20aは、通信回路20cを介して管理装置30と種々のデータを送受信する。各種のデータには、携帯端末20により送信される分析結果データや、管理装置30により送信されるコマンド等が含まれる。
The
入出力装置20dは、キーボード又はタッチセンサ式の入力装置、マイク、スピーカ等を含む。なお、携帯端末20は、PDAのような携帯情報端末や、専用の小型コンピュータ装置であってもよい。
The input/
携帯端末20は、通信関連のアプリケーションにより、通信装置として機能する。携帯端末20は、通話機能、電子メール機能、SNS通信機能(例えば、Facebook(登録商標)、インスタグラム(登録商標)、LINE(登録商標)等)、インターネット回線3を介してウェブサイトにアクセスするためのブラウザ機能を有する。
The mobile terminal 20 functions as a communication device using communication-related applications. The
また、携帯端末20は、音声分析用のアプリケーションにより、音声分析装置として機能する。携帯端末20は、ユーザAが発した所定期間(例えば、2~6秒間)の音声を分析して、ユーザの感情状態を推定する。
In addition, the mobile terminal 20 functions as a voice analysis device using a voice analysis application. The
人が発する音声は、人がコントロールできる随意的要素と、脳の情動(emotion)に関連する不随意的要素を含んでいる。すなわち、声帯は脳の情動をつかさどる部位と迷走神経でつながっており、脳での情動が声帯の動きに影響を及ぼす。したがって、脳の情動が、音声パラメータ(基本周波数、音圧、ピッチ周波数、周波数分布、速度、強度変化等)に影響を及ぼす。 Human speech includes voluntary elements that we can control and involuntary elements that are related to emotions in the brain. In other words, the vocal cords are connected to the emotional part of the brain via the vagus nerve, and emotions in the brain affect the movement of the vocal cords. Emotions in the brain therefore affect speech parameters (fundamental frequency, sound pressure, pitch frequency, frequency distribution, velocity, intensity variation, etc.).
本実施形態では、携帯端末20は、所定の音声パラメータ(本例では、基本周波数の大きさ、基本周波数での強度)と各感情(本例では、喜び、悲しみ、安心、怒り)の相関関係を示すテーブルをメモリ20bに記憶している。携帯端末20は、このテーブルに基づいて音声を分析することにより、各感情の割合を推定するように構成されている。各感情の割合の合計値は一定(例えば、100%)である。
In this embodiment, the
また、携帯端末20は、所定の音声パラメータ(本例では、ピッチ周波数)を所定値と比較することにより、興奮の度合い(興奮度:例えば、最低0~最高10の範囲)を推定し、興奮度と各感情の推定割合とを乗じて各感情の強度を推定する。なお、ピッチ周波数は、同じ周波数成分の繰返し頻度である。ピッチ周波数が所定値よりも大きいほど、興奮度は大きくなる。
Further, the
心身が健全なほど、負の感情(悲しみ、怒り)よりも正の感情(喜び、安心)の強度が大きくなる。携帯端末20は、例えば、各感情に設定された係数と各感情の推定強度とを乗じて得られた数値を合計し、この合計値に基づいて心の活性度(又は健全度)を算出するように構成されている。例えば、正の感情のための係数は正の値(>0)であり、負の感情のための係数は負の値(<0)とすることができる。心の健全度は、例えば、0(最低)~100(最高)の範囲で表現することができる。
The healthier the body and mind, the greater the intensity of positive emotions (joy, relief) than negative emotions (sadness, anger). For example, the
音声分析装置としての携帯端末20は、常時、ユーザAの発する音声をマイクを介して収音する。また、携帯端末20は、断続的に(所定時間毎に(例えば、10分毎)、及び管理装置30からのコマンドに応答して)、ユーザに対して発話を促す質問(例えば、「イベントはいかがでしたか?」)をスピーカから発する。そして、携帯端末20は、この質問に応答してユーザAが発した音声を収音する。携帯端末20は、取得した音声データを分析して、取得時間と共に音声分析結果(感情状態を表す感情データ)をメモリ20bに記憶する。なお、この音声分析装置としての機能は、携帯端末20に加えて車両1の測定装置10に設けられていてもよい。なお、このような音声分析用のアプリケーションは、例えば、PST株式会社から「MIMOSYS(登録商標)」という製品名で提供されている。
The
また、携帯端末20は、測位用のアプリケーションにより、測位装置として機能する。携帯端末20は、周囲の通信局との通信に基づいて、又は、GPSを利用した衛星測位に基づいて、携帯端末20の現在位置を取得し、現在位置データとしてメモリ20bへ記録する。携帯端末20は、所定時に管理装置30へ現在位置データを送信する。管理装置30は、現在位置データに基づいて、ユーザAの移動軌跡を追跡することにより、行動ログデータを生成することができる。
In addition, the mobile terminal 20 functions as a positioning device using a positioning application. The
また、携帯端末20は、通信分析用のアプリケーションにより、通信分析装置として機能する。携帯端末20は、ユーザAが上述の電子メール機能、SNS通信機能、ブラウザ機能を用いて発信したテキストデータを自然言語処理により分析する(テキストマイニング)。また、携帯端末20は、ユーザAによる発信に対する友人等から応答(例えば、メール返信、「いいね」等の承認応答、コメント投稿等)を同様に分析してもよい。携帯端末20は、分析結果を管理装置30へ送信する。
In addition, the mobile terminal 20 functions as a communication analysis device using a communication analysis application. The
通信分析装置としての携帯端末20は、アプリケーションの一部である表現テーブルに基づいて、ユーザが送受信又は投稿したテキストデータから、感情状態を表す特定の単語(「楽しい」、「嬉しい」、「悲しい」、「つらい」等)を抽出し、これら単語の出現頻度等からユーザの感情状態を分析する。表現テーブルには、喜怒哀楽のそれぞれに対応して多数の表現が記憶されている。よって、通信分析結果には、発信時におけるユーザの感情状態(本例では、喜び、悲しみ、安心、怒り)を示す感情データが含まれる。感情データには、4つの感情の割合やそれぞれの強度が含まれる。なお、携帯端末20は、ユーザが送信又は投稿する画像データから感情状態を分析してもよい。
Based on an expression table that is part of the application, the
また、携帯端末20は、挙動測定用のアプリケーションにより、挙動測定装置として機能する。携帯端末20は、加速度センサ20fから受け取る測定データに基づいて、ユーザが携帯端末20を所持しながら移動する際に、加速度及びジャーク(躍度)を計算する。得られた加速度及びジャークは、挙動データとしてメモリ20bへ記録される。携帯端末20は、所定時に管理装置30へ挙動データを送信する。
In addition, the mobile terminal 20 functions as a behavior measurement device using a behavior measurement application. Based on the measurement data received from the
管理装置30は、プロセッサ30a、メモリ30b、通信回路30c、入出力装置30d、表示装置30e等を含むコンピュータ装置(サーバ装置)であり、メモリ30bに記憶されたプログラムをプロセッサ30aが実行することにより、各種の処理を行うように構成されている。メモリ30bには、プログラムに加えて、イベント提供者が提供する各種イベントのイベントデータが記憶される。イベントデータには、イベントの日程、開催場所、内容、参加者等に関する情報が含まれる。管理装置30は、参加者(ユーザA)の測定装置10及び携帯端末20からデータを受信する。また、管理装置30は、受信データ及びイベントデータに基づいて、測定装置10及び携帯端末20へ所定の情報及びコマンドを送信する。
The
また、管理装置30のメモリ30bには、ユーザA(及びイベント関係者)のユーザデータが記憶される。ユーザデータには、ユーザAの個人データ(年齢、性別、住所、車両識別情報、携帯端末情報等)、行動ログデータ、各種データ(測位データ、感情データ、現在位置データ、挙動データ、推定WB値)、仮想通貨データ等が含まれる。仮想通貨データは、ユーザAが所持する仮想通貨の量(額)を表す。
The
次に、図3Aを参照して、イベントに参加する場合のユーザの行動とWB値の時間的変化について説明する。図3Aは、WB値の時間変化を示すグラフである。図3Aにおいて、ユーザAは、あるイベントE(1日地域体験ツアー)に参加する。図3Aに示される期間は、ユーザAがイベントEに参加する前の準備期間P1(例えば、3週間)、ユーザAがイベントEへ参加している行動期間P2(例えば、1日)、イベントEの終了後の醸成期間P3(例えば、4週間)、及び定着期間P4(例えば、3ヵ月)の各期間を含む。 Next, with reference to FIG. 3A, user behavior and temporal changes in WB values when participating in an event will be described. FIG. 3A is a graph showing changes in WB values over time. In FIG. 3A, user A participates in a certain event E (one-day local experience tour). The periods shown in FIG. 3A are a preparation period P1 (for example, three weeks) before user A participates in event E, an action period P2 (for example, one day) during which user A participates in event E, and event E including a cultivation period P3 (for example, 4 weeks) and a fixation period P4 (for example, 3 months).
イベントEは、ユーザAが仲間や触れ合った人々との交流を通じて様々な体験をすることにより、ユーザAのWB値を高めるように企画される。ユーザAは、車両1を利用して開催場所まで移動し、イベントEにおいてイベントアクティビティ(コンテンツ)を楽しむ。そして、ユーザAは、イベントEの終了後に車両1を利用して帰宅する。開催場所が複数個所にまたがる場合には、ユーザAは車両1を用いて開催場所の間を移動する。 The event E is planned to increase the WB value of the user A by having various experiences through interaction with friends and people with whom the user A comes in contact. User A uses vehicle 1 to move to the venue and enjoys event activities (contents) at event E. - 特許庁After the event E ends, the user A uses the vehicle 1 to go home. When the venue is spread over a plurality of places, the user A uses the vehicle 1 to move between the venues.
一般に、日常生活では、ユーザAはWBな感覚を得にくい状態にある(すなわち、WB値は低い状態にある)。ユーザAは準備期間P1中にイベントEの情報に接する(時間t0)。準備期間P1は、ユーザAが日常生活とは異なる非日常的なイベントEへ参加するための準備を行う期間である。 Generally, in daily life, user A is in a state where it is difficult for user A to feel WB (that is, the WB value is low). User A receives information on event E during preparation period P1 (time t0). The preparation period P1 is a period during which the user A prepares to participate in an extraordinary event E that is different from daily life.
ユーザAがイベントEの情報に接して、ユーザA内にイベントEへ参加したいという気分が醸成されると、この気分は、ユーザAの自己否定的な感情を打ち消すように働く。このため、ユーザAのWB値は上昇する。ユーザAは、WB値が通常よりも高くなった状態で参加申込情報を携帯端末20から管理装置30へ送信する(時間t1)。
When user A comes into contact with information on event E and desires to participate in event E is fostered within user A, this mood acts to counteract user A's self-negative feelings. Therefore, the WB value of user A increases. User A transmits participation application information from mobile terminal 20 to
準備期間P1において、ユーザAは、携帯端末20の通信機能(例えば、SNS通信機能、電子メール機能)を用いて、イベントEへの参加を友人へ知らせることができる。すなわち、ユーザAは、イベントEへの期待感をテキストデータや画像データを用いて表現し、この表現をインターネット回線3を介して発信することができる。これにより、ユーザA内では、期待感が膨らむと共に、友人への告知により自己実現感(イベントEを仮想体験する)が満たされていく。このようにして、準備期間P1において、ユーザAのWB値は通常よりも高い状態に維持される。このとき、携帯端末20(通信分析装置)は、ユーザAが発信したデータや応答内容を分析し、分析結果データを管理装置30へ送信する。また、携帯端末20(音声分析装置)は、所定時間毎に及び管理装置30からのコマンドに基づいて、ユーザAの音声を分析して、分析結果データを送信する。管理装置30は、受信した分析結果データをWB値の推定に用いることができる。
During the preparation period P1, the user A can inform his friends of his participation in the event E by using the communication function (for example, SNS communication function, e-mail function) of the
行動期間P2において、ユーザAが車両1を運転してイベント開催場所へ向かう際(時間t2)には、自己否定的な感情が更に打ち消されると共に、ユーザの自己実現感が徐々に満たされることからWB値は上昇する。管理装置30は、車両1の測定装置10及び携帯端末20(音声分析装置)が運転中に取得した分析結果データを受信し、受信した分析結果データをWB値の推定に用いることができる。
During the action period P2, when the user A drives the vehicle 1 and heads for the event venue (time t2), self-negative emotions are further canceled and the user's sense of self-fulfillment is gradually satisfied. WB value increases. The
開催場所へ到着後、ユーザAは、イベントEを構成する3つの主要なアクティビティ(コンテンツ)J1,J2,J3を体験する(時間t3、t4、t5;それぞれ所定の時間長さを有する)。各アクティビティ(例えば、地元の名産品作り、農産物収穫体験等)において、ユーザAには自己実現感と共に自己肯定感が湧き起こり、WB値は極大値をとる。なお、1つのアクティビティが終了すると、極大化したWB値は、時間と共に徐々に低下するが、次のアクティビティでWB値は再び極大化する。なお、イベントEが1つのアクティビティのみを有する場合もある。 After arriving at the venue, user A experiences three major activities (contents) J1, J2, J3 that make up event E (times t3, t4, t5; each with a predetermined length of time). In each activity (for example, making local specialties, experiencing harvesting of agricultural products, etc.), user A develops a sense of self-actualization and self-affirmation, and the WB value takes a maximum value. Note that when one activity ends, the maximized WB value gradually decreases over time, but the WB value maximizes again in the next activity. Note that event E may have only one activity.
また、行動期間P2において、管理装置30は、イベントデータ(及び必要であれば、ユーザAの現在位置データ)に基づき、各アクティビティの終了後に、ユーザAの携帯端末20へ個別質問情報を送信する。この個別質問情報は、各アクティビティJ1,J2,J3に対するユーザAの満足度を調査するためのものである。ユーザAは、携帯端末20を操作して、個別質問情報が含む複数の質問に回答することにより個別評価情報を作成し、この個別評価情報を所定期間内に返信することができる(時間t3、t4、t5)。
Also, during the action period P2, the
複数の質問は、ユーザAが各アクティビティを通じて、どの程度の達成感、自己実現感、自己肯定感等を得たのかを個別評価情報から推定することができるように設定される。具体的には、質問は、例えば、「このアクティビティを他人に勧めたいですか」、「このアクティビティにもう一度参加したいですか」、「このアクティビティを経験して満ち足りた気分ですか」、「このアクティビティで人に役立ちましたか」のように設定される。 A plurality of questions are set so that it is possible to estimate from the individual evaluation information how much the user A has gained a sense of accomplishment, a sense of self-fulfillment, a sense of self-affirmation, etc. through each activity. Specifically, the questions may be, for example, "Would you recommend this activity to others?", "Would you like to participate in this activity again?", "Do you feel satisfied after experiencing this activity?" Was it helpful to people in the field?"
個別評価情報には、各質問に対する、ユーザの主観的な満足度の評価レベルが含まれる。ユーザAは、例えば、各質問に対して、主観的な評価レベルを複数の選択肢から選択することができる。選択肢は、例えば、「非常に良い(100点)」、「良い(75点)」、「普通(50点)」、「悪い(25点)」、「非常に悪い(0点)」である。また、評価形式は、100点(「非常に良い」)から0点(「非常に悪い」)の間でユーザAが評価のレベルを選択する形式であってもよい。 The individual evaluation information includes the user's subjective satisfaction evaluation level for each question. User A can, for example, select a subjective evaluation level from a plurality of options for each question. Choices are, for example, "very good (100 points)", "good (75 points)", "fair (50 points)", "bad (25 points)", "very bad (0 points)". . Also, the evaluation format may be a format in which the user A selects a level of evaluation from 100 points (“very good”) to 0 points (“very bad”).
管理装置30は、ユーザAから個別評価情報を受信すると、この個別評価情報に含まれる評価データをWB値の推定に用いることができる。例えば、複数の質問についての評価レベルの平均点が大きいほど、WB値が高いと推定される。評価データは、アクティビティに対するユーザAの主観的な評価の度合いである。
When the
また、管理装置30は、個別質問情報の送信に合わせて(例えば、個別質問情報の送信時、個別質問情報の送信から所定時間以内、ユーザAからの個別評価情報の受信時、個別評価情報の受信から所定時間以内等)、携帯端末20に対して音声分析用のコマンドを送信してもよい。携帯端末20は、このコマンドを受信すると、ユーザAに対して質問を発した後、ユーザの音声データを取得し、この音声データを分析して感情状態を推定する。携帯端末20は、分析結果データ(推定した感情状態を示す感情データ)を管理装置30へ返信する。管理装置30は、受信した分析結果データをWB値の推定に用いることができる。
In addition, in accordance with the transmission of the individual question information (for example, when transmitting the individual question information, within a predetermined time after the transmission of the individual question information, when receiving the individual evaluation information from the user A, when the individual evaluation information A command for speech analysis may be transmitted to the
また、ユーザAは、携帯端末20の通信機能(特に、SNS通信機能)を用いて、各アクティビティでの感動を友人と共有することができる。すなわち、ユーザAは、各アクティビティで得た感動や満足感をテキストデータや画像データを用いて表現し、この表現をインターネット回線3を介して発信することができる。このような発信行動によって、ユーザAのWB値は減衰せずに高い状態に維持される。また、上述と同様に、管理装置30は、携帯端末20(通信分析装置)から発信データに対する分析結果データを受信し、この分析結果データをWB値の推定に用いることができる。
In addition, User A can use the communication function (particularly, the SNS communication function) of the
行動期間P2において、ユーザAが車両1を運転してアクティビティ間を移動する場合にも、管理装置30は、車両1の測定装置10及び携帯端末20(音声分析装置)から分析結果データを受信し、受信した分析結果データをWB値の推定に用いることができる。
In the action period P2, even when the user A drives the vehicle 1 and moves between activities, the
イベントEが終了すると、ユーザAは車両1を運転して帰宅し(時間t6)、再び日常生活に戻る。ユーザAは、帰宅中において、イベントEの思い出を振り返りながら、自己実現感や自己肯定感に浸ることができる。管理装置30は、車両1の測定装置10及び携帯端末20(音声分析装置)が運転中に取得した分析結果データを受信し、受信した分析結果データをWB値の推定に用いることができる。
After the event E ends, the user A drives the vehicle 1 to go home (time t6), and returns to his daily life. While returning home, user A can immerse himself in a sense of self-fulfillment and self-affirmation while looking back on memories of event E. The
醸成期間P3において、ユーザA内にはイベントEの記憶が鮮明に残っており、ユーザAはイベントEを依然として身近な存在と感じている。醸成期間P3において、獲得したポジティブな感情(自己実現感、自己肯定感)がユーザA内で整理されると共に、イベントEで触れ合った人々への感謝の念が醸成される。しかしながら、イベントEへの参加によって高い状態に達したWB値は、醸成期間P3において時間と共に徐々に低下していく。 In the cultivating period P3, the user A has a vivid memory of the event E, and the user A still feels that the event E is familiar. In the cultivating period P3, the acquired positive emotions (sense of self-actualization, self-affirmation) are sorted out within the user A, and a feeling of gratitude toward the people with whom the user met at the event E is cultivated. However, the WB value, which reached a high level due to participation in event E, gradually decreases over time during the breeding period P3.
醸成期間P3において、管理装置30は、イベントEの終了から第1所定期間経過後(例えば、数日~1週間後)に、ユーザAの携帯端末20へ全体質問情報を送信する(時間t7)。この全体質問情報は、ユーザAへイベントEに対する全体的な満足度を調査するためのものである。ユーザAは、携帯端末20を操作して、上述の個別質問情報と同様に、全体質問情報が含む複数の質問に回答することにより全体評価情報を作成し、この全体評価情報を返信することができる(時間t7)。
In the cultivating period P3, the
全体質問情報の形式は、上述の個別質問情報の形式と同様である。質問は、例えば、「このイベントを他人に勧めたいですか」、「このイベントにもう一度参加したいですか」、「このイベントを経験して満ち足りた気分ですか」、「このイベントで人に役立ちましたか」のように設定される。管理装置30は、ユーザAから全体評価情報を受信すると、この全体評価情報に含まれる評価データをWB値の推定に用いることができる。評価データは、イベントEに対するユーザAの主観的な評価の度合いである。また、管理装置30は、個別質問情報と同様に、全体質問情報の場合にも、音声分析のためのコマンドを送信してもよい。このコマンドに応じて、携帯端末20は、音声分析処理を実行して、分析結果データを管理装置30へ返信することができる。
The format of the general question information is the same as the format of the individual question information described above. Questions may include, for example, "Would you recommend this event to others?", "Would you like to participate in this event again?", "Do you feel satisfied with your experience of this event?" is set as When the
また、醸成期間P3において、管理装置30は、イベントEが終了してから第2所定期間経過後(例えば、1週間~数週間後)に、ユーザAの携帯端末20へフォローアップ情報を送信する(時間t8)。フォローアップ情報は、イベント関係者へ感謝の気持ちを伝える機会をユーザAに与えるために設けられている。ユーザAは、フォローアップ情報に応答して、感謝の気持ちを表す感謝伝達情報を返信することができる。イベント関係者とは、イベントEに関わるすべての人を含み、特に、イベントEを運営するスタッフ、ボランティアスタッフ、地域住民等である。
Further, in the cultivating period P3, the
ユーザAは、フォローアップ情報に含まれる複数の回答項目に回答することにより感謝伝達情報を作成することができる。回答項目は、例えば、感謝する対象者を特定する項目(場所、時間、性別、キーワード等)、感謝の度合い(「高」、「中」、「低」等)を特定する項目等が含まれる。回答項目が、ユーザAによりコメントを入力可能な項目や、後述する仮想通貨の譲渡量を特定する項目を含んでいてもよい。したがって、感謝伝達情報には、感謝すべき対象者と、対象者に対する感謝の度合い等が含まれる。 User A can create thank-you communication information by responding to a plurality of response items included in the follow-up information. Response items include, for example, items specifying the target person to be grateful for (place, time, gender, keyword, etc.), items specifying the degree of gratitude ("high", "medium", "low", etc.). . The answer items may include an item in which the user A can enter a comment, and an item specifying the transfer amount of the virtual currency, which will be described later. Therefore, the gratitude transmission information includes the target person to be thanked, the degree of gratitude to the target person, and the like.
これにより、ユーザAは、これら対象者の連絡先が分からなくても(例えば、躊躇して連絡先を尋ねられなかった)、醸成期間P3において、感謝の気持ちを対象者へ容易に伝えることができるため、ポジティブな感情の整理が促進される。また、ユーザAは、さらなる自己実現感や自己肯定感を得ることもあり得る。なお、感謝すべき対象者が存在しない場合は、ユーザAは感謝伝達情報を送信しなくてもよい。 As a result, even if the user A does not know the contact information of these target persons (for example, he was hesitant to ask for the contact information), he can easily express his gratitude to the target persons during the cultivation period P3. It can help organize positive emotions. User A may also gain a greater sense of self-fulfillment and self-affirmation. Note that if there is no target person to be thanked, the user A does not have to send the thanks transfer information.
さらに、定着期間P4において、管理装置30は、イベントEが終了してから所定期間経過後(例えば、2~3ヵ月後)に、ユーザAの携帯端末20へ記憶定着情報を送信する(時間t9)。この記憶定着情報は、イベントEでの思い出をユーザAの記憶に定着させるため、イベント提供者BからユーザAへ記憶定着促進情報(本例では、写真アルバム)を提供するものである。管理装置30は、イベントEの開催中にイベント提供者Bが撮像した写真データやイベント参加者が管理装置30へ提供した写真データを取り込み、これら写真データを写真アルバム生成アプリケーションを用いて自動編集することにより写真アルバムを生成することができる。
Further, in the fixation period P4, the
管理装置30は、生成された写真アルバムデータをウェブサイト上に公開する。ユーザAは、携帯端末20のブラウザ機能を用いて、定着情報に含まれるアクセス情報を利用して、インターネット回線3を介してウェブサイト上の写真アルバムにアクセスすることができる。なお、管理装置30は、写真アルバムデータを記憶定着情報と共に携帯端末20へ送付してもよい。
ユーザAは、写真アルバムの閲覧により、イベントEを思い起こすと共に、イベントEを過去の出来事と再確認する。このようにして、定着期間P4において、ユーザA内ではイベントEが過去の思い出と位置付けられ、イベントEの思い出がユーザAの記憶に定着される。この定着期間P4においても、WB値は、時間と共に徐々に低下していく。しかしながら、イベントEを通して得られたポジティブな感情は、ユーザAの無意識下又は深層心理に蓄積される。 By browsing the photo album, user A recalls event E and reconfirms event E as a past event. In this way, in the fixing period P4, the event E is positioned as a past memory within the user A, and the memory of the event E is fixed in the user A's memory. Also in this fixing period P4, the WB value gradually decreases with time. However, the positive emotions obtained through event E are accumulated in user A's subconsciousness or deep psyche.
ユーザAは、写真アルバムの閲覧時に、携帯端末20を用いて、管理装置30へ確認情報を送信することができる。ユーザAは、参加したイベントを好ましく感じている場合、写真アルバム閲覧ページにある確認ボタンを選択することにより、確認情報を管理装置30へ返信することができる。
User A can use the
確認情報が返信された場合、ユーザAは、参加したイベントEを好ましく感じているので、今後、友達や仲間にイベントを知らせ、参加を促す「アンバサダ」として活動することが期待される。また、確認情報は、記憶定着情報において全体質問情報の質問と同様な複数の質問にユーザが回答することにより作成及び送信されるように構成されてもよい。 When the confirmation information is returned, User A likes Event E in which he participated, and is expected to act as an "ambassador" to inform his friends and associates of the event and encourage their participation. Also, the confirmation information may be created and transmitted by the user answering a plurality of questions similar to the questions of the general question information in the stored fixed information.
次に、本実施形態において、WB値を推定するためのデータについて説明する。本実施形態では、WB値の推定のために、以下に示す低次データから高次データの複数種類のデータを用いることができる。 Next, data for estimating the WB value in this embodiment will be described. In this embodiment, a plurality of types of data from low-order data to high-order data shown below can be used for WB value estimation.
まず、WB値を推定するために、測定装置10により提供される生体データ(低次データ)を用いることができる。生体データは、ユーザAの受動的な測定により得られ、ユーザAの客観的な生理状態を表す。生体データは、ユーザAによる車両1の運転中、常時又は断続的に、測定される。この生体データから有意な情報を得るために必要な測定時間は、数秒~数分間である。また、ユーザAの生理状態は数秒から1時間程度で変化し得る。このため、得られる情報として意味のある期間(有効期間)は、測定中又は測定時を含む数分~数十分と考えられる。
First, biometric data (low-order data) provided by the measuring
測定装置10は、生体データを用いて、ユーザAの心理状態(すなわち、緊張度)を分析し、分析結果データとして出力する。また、管理装置30は、受け取った分析結果データを用いて測定時間毎のWB値を推定し、メモリ30bに記憶することができる(このWB値を「WBB推定値」という場合がある)。WBB推定値は、例えば、0(WB値が最も低い)~100(WB値が最も高い)の範囲である。例えば、中程度の最適な緊張度(緊張度=5)のときWBB推定値が最も高く推定され(WBB推定値=100)、最適値から離れるに従ってWBB推定値が低く推定される。なお、生体データから得られる心理状態の分析情報は、ユーザAの感情(喜怒哀楽など)と直接的に結びついていない低次の情報である。このため、生体データから推定されるWBB推定値は、信頼性が低い場合がある。
The
また、WB値を推定するために、音声分析装置により提供される分析結果データ又は感情データ(中間データ)を用いることができる。感情データは、音声分析装置とユーザAとの間でインタラクティブに発せられるユーザAの音声を分析することによって得られ、ユーザAの客観的な感情状態を表す。感情データは、ユーザAの感情を精度よく推定した推定結果である。感情データを得るために必要な測定時間は、数秒程度である。また、ユーザAの感情は典型的には数分から1時間程度で変化し得る。このため、得られる情報の有効期間は、測定時を含む数十分程度と考えられる。 Also, analysis result data or emotional data (intermediate data) provided by a speech analysis device can be used to estimate the WB value. Emotion data is obtained by analyzing user A's voice interactively uttered between a voice analysis device and user A, and represents user A's objective emotional state. Emotion data is an estimation result obtained by estimating user A's emotion with high accuracy. The measurement time required to obtain emotion data is about several seconds. Also, user A's emotions can typically change in a few minutes to an hour. Therefore, the validity period of the obtained information is considered to be several tens of minutes including the time of measurement.
携帯端末20は、上述のように、感情の割合及び心の健全度を含む感情データを分析結果データとして出力する。また、管理装置30は、受け取った分析結果データを用いて測定時間毎のWB値を推定し、メモリ30bに記憶することができる(このWB値を「WBV推定値」という場合がある)。WBV推定値は、例えば、WBB推定値の場合と同様に、0~100の範囲である。管理装置30は、例えば、心の健全度(0~100)をWBV推定値として採用することができる。なお、音声分析から推定されるWBV推定値は、ユーザAの感情に直接的に結びついた客観的な推定値であり、一般的に信頼性が高い。しかしながら、例えば、長距離ウォークイベントでは、ゴール地点で大きな達成感が得られるが、ポイント地点間でのウォーキング中では苦しさを伴う。よって、このようなタイプのイベントでは、WBV推定値は、全体として低く推定されてしまうおそれがある。
As described above, the
また、WB値を推定するために、通信分析装置としての携帯端末20により生成される分析結果データ(中間データ)を用いることができる。しかしながら、この分析結果データは、ユーザAの主観的な発信データを分析して得られるので、必ずしもユーザの客観的な感情状態を表していない場合がある(発信データがユーザAの考えと相違する場合等)。なお、ユーザAがSNS通信機能によりコメント等を発信した場合、この発信に対して友人やユーザA自身が更にコメントを送信することがある。このため、ユーザAからの1つの発信に関して、後続の関連する発信を含めて分析する場合には、数分から数日分にわたって分析を継続する必要がある場合がある。このため、得られる情報の有効期間は、ユーザと友人との間で通信を行っている期間にわたる場合がある。
Further, analysis result data (intermediate data) generated by the
携帯端末20は、上述のように、通信分析処理により感情データを分析結果データとして出力する。また、管理装置30は、受け取った分析結果データを用いて分析期間毎のWB値を推定し、メモリ30bに記憶することができる(このWB値を「WBC推定値」という場合がある)。WBC推定値は、例えば、WBB推定値の場合と同様に、0~100の範囲である。管理装置30は、例えば、4つの感情について、各感情の割合と、各感情の強度と、各感情に設定された係数を乗算し、これらの合計値をWBC値として採用することができる。
As described above, the
また、WB値を推定するために、各アクティビティやイベントに対するユーザAによる主観的な評価データ(高次データ)を用いることができる。評価データを得るには、各アクティビティ又はイベントの実施期間の経過が必要である。評価データは、ユーザが主観的に評価した情報であるため、測定装置10や音声分析装置を用いて得られたデータよりも客観性は低い。しかしながら、評価データの分析により、各アクティビティやイベントEに対する、ユーザAのより高次な感情状態を推定することができる。
Also, in order to estimate the WB value, user A's subjective evaluation data (higher-order data) for each activity or event can be used. Obtaining evaluation data requires the lapse of the implementation period of each activity or event. Since the evaluation data is information subjectively evaluated by the user, it is less objective than the data obtained using the
管理装置30は、携帯端末20から評価データを受け取り、各質問の合計値に基づいて、WB値を推定し、メモリ30bに記憶する(このWB値を「WBE推定値」という場合がある)。例えば、全質問(全質問でm点満点)の合計点pの満点に対する割合(p/m×100)をWBE推定値とすることができる。
The
また、WB値を推定するために、行動ログデータ(高次データ)を用いることができる。管理装置30は、ユーザAの行動ログデータから、ユーザAがイベントEに予定されていた各種アクティビティのうちどれだけのアクティビティを体験したのかを分析して、ユーザAの達成感を推定し、メモリ30bに記憶することができる。行動ログデータを得るには、イベントの実施期間の経過が必要である。
Also, action log data (higher order data) can be used to estimate the WB value. The
管理装置30は、イベントEの終了時点において、イベントEで用意されていた複数のアクティビティのうち、ユーザAが幾つのアクティビティに参加したのかを行動ログから判定する。例えば、イベントEにおいて、用意されたn個のアクティビティのうちm個のアクティビティにユーザAが参加した場合、参加割合(n/m×100)をWB値とすることができる(このWB値を「WBL推定値」という場合がある)。例えば、長距離ウォークイベントのように完走することが目標であるイベントにおいては、行動ログデータを用いたWBL値の推定方法が有効である。
At the end of event E, the
さらに、WB値を推定するために、ユーザAの行動ログデータ(高次データ)に基づいて得られるイベント参加履歴データを考慮してもよい。すなわち、イベント参加履歴データは、ユーザAの過去数年間にわたるイベントへの参加回数、参加頻度、参加したイベントのタイプ等を表す。このようなイベント参加履歴データの分析により、数ヶ月から数年間にわたるイベント参加活動に対する、ユーザAのより高次の(社会的な)感情状態を推定することができる。イベントへの繰返しの参加により、ユーザAには繰返し自己実現感が生じて、これが無意識下で積み重なっていく。このような数年間にわたる自己実現感の反復的経験は、ユーザAの人格に良好な影響を与えると考えられる。管理装置30は、ユーザAのイベント参加履歴データを取得し、例えば、参加回数に係数を乗算して累積型のWB値を算出し、メモリ30bに記憶する(このWB値を「WBR推定値」という場合がある)。
Furthermore, in order to estimate the WB value, event participation history data obtained based on user A's action log data (higher-order data) may be considered. That is, the event participation history data represents the number of times the user A has participated in events over the past several years, the frequency of participation, the types of events he has participated in, and the like. By analyzing event participation history data in this way, it is possible to estimate user A's higher-order (social) emotional state with respect to event participation activities over several months to several years. By repeatedly participating in the event, the user A repeatedly feels a sense of self-fulfillment, which unconsciously accumulates. Such repetitive experiences of self-actualization over several years are considered to have a favorable influence on User A's personality. The
次に、図4及び図5を参照して、本実施形態において、WB値を推定する方法について説明する。図4はアクティビティにおけるWB値の推定の説明図、図5はアクティビティにおけるWB値を推定する処理フローである。上述のように、管理装置30は、原則的に、各単一のデータ(低次データのみ、中間データのみ、高次データのみ)を用いて、WB値(WBB推定値、WBV推定値、WBC推定値、WBE推定値、WBL推定値、WBR推定値)を推定することができる。
Next, a method for estimating the WB value in this embodiment will be described with reference to FIGS. 4 and 5. FIG. FIG. 4 is an explanatory diagram of estimating WB values in activities, and FIG. 5 is a processing flow for estimating WB values in activities. As described above, in principle, the
これらWB推定値は、用いるデータに応じて、対象期間の時間長さが異なる。例えば、WBB推定値及びWBV推定値では対象期間の時間長さが数秒~数分毎であり、WBC推定値では発信毎であり、WBE推定値では評価毎(すなわち、アクティビティ毎、又はイベント毎)であり、WBL推定値ではイベント毎であり、WBR推定値では数ヶ月~数年である。例えば、図4に示すように、アクティビティJ1に対して、その実施期間に1又は複数のWBV推定値の推定が可能であるが、WBE推定値は1つのみ推定される。 These WB estimated values have different time lengths of target periods depending on the data used. For example, with the WB B and WB V estimates, the duration of the period of interest is every few seconds to several minutes, with the WB C estimate, every call, and with the WB E estimate, every evaluation (that is, every activity, or event-by-event), which is event-by-event for the WB L estimate and months to years for the WB R estimate. For example, as shown in FIG. 4, for activity J1, one or more WB V estimates can be estimated during its performance, but only one WB E estimate is estimated.
また、管理装置30は、これら対象期間の時間長さが異なる複数種類のデータを組み合わせることにより、より実情に即したWB値を推定することができる。すなわち、より高次のデータの確からしさをより低次のデータによって保証することにより、逆に、より低次のデータの確からしさをより高次のデータによって保証することにより、保証されたデータをWB値の推定のために用いることができる。
In addition, the
すなわち、WBV推定値を除く、WBB推定値、WBC推定値、WBE推定値、WBL推定値、WBR推定値は、ユーザAの客観的な感情データを必ずしも反映していない。このため、本実施形態では、WB値の推定において、WBB推定値、WBC推定値、WBE推定値、WBL推定値、WBR推定値を、感情指標値としてのWBV推定値で補正するように構成されている。例えば、以下の式でWB値を算出することができる。
WB値=(係数kV×WBV推定値)
+Σ(係数kn×WBn推定値×WBV推定値)+Σ(調整値Mn)
(ただし、n=B,C,E,L,R)
That is, the WB B estimated value, WB C estimated value, WB E estimated value, WB L estimated value, and WB R estimated value, excluding the WB V estimated value, do not necessarily reflect the user A's objective emotion data. Therefore, in the present embodiment, in estimating the WB value, the WB B estimated value, the WB C estimated value, the WB E estimated value, the WB L estimated value, and the WB R estimated value are replaced with the WB V estimated value as the emotion index value. configured to correct. For example, the WB value can be calculated by the following formula.
WB value = (coefficient k V × WB V estimated value)
+Σ (coefficient kn x WBn estimated value x WB V estimated value) + Σ (adjusted value Mn)
(However, n = B, C, E, L, R)
すなわち、WBV推定値に係数kVを乗じて得られた値、各WBn推定値に係数kn及びWBV推定値を乗じて得られた値、及び各WBn推定値に対応する調整値Mnを合計してWB値が算出される。なお、WBV推定値以外の推定値のすべてを用いる必要はない。よって、係数kV,knの値及び調整値Mnの値は、用いるデータの種類の組み合わせに応じて異なって設定することができる。 That is, the value obtained by multiplying the WB V estimated value by the coefficient k V , the value obtained by multiplying each WBn estimated value by the coefficient kn and the WB V estimated value, and the adjustment value Mn corresponding to each WBn estimated value. A WB value is calculated by totaling. Note that it is not necessary to use all estimates other than the WB V estimate. Therefore, the values of the coefficients k V and kn and the value of the adjustment value Mn can be set differently according to the combination of types of data used.
本実施形態では、複数種類のデータを用いる場合、互いに対応する期間中に得られた複数種類のデータが用いられる。例えば、イベントEのアクティビティJ1についてWB値を推定する場合については、アクティビティJ1の実施期間(時間t3付近)に測定された複数種類のデータが用いられる。また、イベントE全体についてのWB値を推定する場合には、原則としてイベントEの実施期間(t2~t6)に測定されたデータが用いられる。なお、用いるデータは、期間中の平均値や特定時の値を採用することができる。 In this embodiment, when multiple types of data are used, multiple types of data obtained during periods corresponding to each other are used. For example, when estimating the WB value for activity J1 of event E, multiple types of data measured during the implementation period of activity J1 (around time t3) are used. Further, when estimating the WB value for the entire event E, data measured during the implementation period of the event E (t2 to t6) is used in principle. In addition, as the data to be used, an average value during a period or a value at a specific time can be adopted.
イベントEのアクティビティJ1に対するWB値を推定する場合について具体的に説明する。アクティビティJ1の開催時間は、イベントデータに設定されている。図4に示すように、イベントデータには、開始時間t31、終了時間t32、質問情報回収時間(t32+所定時間Δt)が設定されている。管理装置30は、読み出したイベントデータに基づいて、終了時間t32に携帯端末20へ個別質問情報を送信し(図5のステップS11)、送信から所定時間Δt経過以前の時間t33に個別評価情報を受信している(同図ステップS12)。
A case of estimating the WB value for activity J1 of event E will be specifically described. The holding time of activity J1 is set in the event data. As shown in FIG. 4, a start time t31, an end time t32, and a question information collection time (t32+predetermined time Δt) are set in the event data. Based on the read event data, the
管理装置30は、時間t33に受信した個別評価情報内の評価データに基づいて、アクティビティJ1に対するWBE推定値を算出する(図4の△参照;図5のステップS13)。一方、管理装置30は、断続的に携帯端末20から音声分析の分析結果データを受信し、分析結果データの受信ごとにWBV推定値を算出しメモリ30bに記憶している(図4の●参照)。
The
また、測定装置10が携帯型の生体情報測定装置として構成される場合、管理装置30は、対象期間に受信した心理状態の分析結果データに基づいて、WBB推定値の平均値や時間t33付近のWBB推定値を算出する(図5のステップS14)。さらには、管理装置30は、対象期間に受信した通信分析の分析データに基づくWBC推定値を算出する(図5のステップS14)。
Further, when the measuring
管理装置30は、アクティビティJ1の対象期間(t31~t33)に対応して算出したWBV推定値を用いて感情指標値を算出する(図5のステップS15)。本実施形態では、図4に示すように、アクティビティJ1は、期間中にわたってWBV推定値がほぼ一定となるようなタイプのアクティビティであり、複数のWBV推定値とWBE推定値は、ほぼ合致している。管理装置30は、例えば、対象期間に対応する複数のWBV推定値を平均し、この平均値を感情指標値とする。また、特定時(例えば、時間t32,t33等)のWBV推定値や、特定期間(例えば、t32~t33等)のWBV推定値の平均値を感情指標値としてもよい。
The
管理装置30は、上述のように、WBV推定値,WBE推定値等に基づいて、アクティビティJ1に対するWB値を算出する(図5のステップS16)。すなわち、算出された感情指標値とWBE推定値等を用いてWB値を算出する。
The
また、イベントE全体に対するWB値を推定する場合、管理装置30は、イベントEの対象期間(t2~t7)に測定された各種のデータを用いて、図5の処理ステップと同様の処理を実行する。すなわち、時間t7に得られた全体評価情報内の評価データからWBE推定値が算出される(ステップS13参照)。
When estimating the WB value for the entire event E, the
また、時間t2~t6(要すれば時間t7)に得られた生体データに基づく心理状態の分析結果データ、通信分析の分析データ、イベントEでの行動ログデータから他のWB推定値が算出される(ステップS14参照)。さらに、時間t2~t6(要すれば時間t7)に得られた音声分析の分析結果データから指標値が算出される(ステップS15参照)。そして、管理装置30は、算出された値を用いてWB値を算出する(ステップS16参照)。
Further, another WB estimated value is calculated from the psychological state analysis result data based on the biological data obtained from time t2 to t6 (time t7 if necessary), communication analysis analysis data, and action log data at event E. (see step S14). Further, an index value is calculated from the analysis result data of the voice analysis obtained from time t2 to time t6 (time t7 if necessary) (see step S15). Then, the
また、上記実施形態では、WBV推定値を感情指標値(又は、ユーザの精神的な健全度を表す指標値)として用いているが、これに限らず、WBB推定値を指標値として用いてもよい。すなわち、WBV推定値では生体情報としてユーザAの音声が用いられ、WBB推定値では生体情報としてユーザAの生体データが用いられており、両者とも客観的な測定データに基づいてユーザの精神的な健全度が推定されている。したがって、例えば、測定装置10が携帯型の生体情報測定装置として構成される場合、以下の式でWB値を算出してもよい。
WB値=(係数kB×WBB推定値)
+Σ(係数kn×WBn推定値×WBB推定値)+Σ(調整値Mn)
(ただし、n=V,C,E,L,R)
In addition, in the above embodiment, the WB V estimated value is used as an emotion index value (or an index value representing the user's mental health level). may That is, the WB V estimate uses user A's voice as biometric information, and the WB B estimate uses user A's biometric data as biometric information. health is estimated. Therefore, for example, when the measuring
WB value = (coefficient k B × WB B estimated value)
+Σ (coefficient kn x WBn estimated value x WB B estimated value) + Σ (adjusted value Mn)
(However, n = V, C, E, L, R)
このように、ユーザAの音声や生体データのような生体情報に基づいてユーザAの精神状態を表す分析データを生成する分析装置として、音声分析装置(携帯端末20)や測定装置10(車両搭載型又は携帯型)を用いることができる。なお、この分析装置として測定装置10を用いる場合は、図5のステップS15において算出される指標値は、WBB推定値となる。
In this way, as an analysis device that generates analysis data representing the mental state of user A based on biometric information such as user A's voice and biometric data, the voice analysis device (portable terminal 20) and the measurement device 10 (vehicle-mounted type or portable) can be used. Note that when the measuring
なお、本実施形態では、測定装置10及び携帯端末20が測定データを処理し、処理後のデータ(分析結果データ、感情データ等)を管理装置30へ送信し、管理装置30は、処理後のデータに基づいてWB値を推定している。しかしながら、管理装置30は、測定装置10及び携帯端末20から測定データを受信して、測定データに基づいてWB値を推定してもよい。
In the present embodiment, the
次に、図3Bを参照して、イベントEに関連してユーザAが獲得する仮想通貨について説明する。図3Bは、ユーザの仮想通貨残高の時間変化を示すグラフである。本実施形態のLAシステムSでは、ユーザAの所定の操作をトリガとして、推定されるWB値に応じて、ユーザAに所定量の仮想通貨(単位を「P」とする)が付与されるように構成されている。 Next, the virtual currency acquired by user A in relation to event E will be described with reference to FIG. 3B. FIG. 3B is a graph showing changes over time in the user's virtual currency balance. In the LA system S of the present embodiment, a predetermined amount of virtual currency (the unit is "P") is given to the user A according to the estimated WB value, triggered by a predetermined operation of the user A. is configured to
本実施形態の仮想通貨は、2種類の属性(減衰型、不変型)を有するように設定されている。すなわち、仮想通貨の属性は、減衰型仮想通貨と不変型仮想通貨の間で変化可能である。減衰型仮想通貨は、時間と共にその量自体が減少する時間減衰性(例えば、10週間で半減する)を有する。減衰率は、時間に対して線形的又は段階的であってもよいし、指数関数的であってもよい。一方、不変型仮想通貨は、非減衰型仮想通貨であり、時間減衰性を有しない。 The virtual currency of this embodiment is set to have two types of attributes (attenuation type, unchanging type). In other words, the attributes of the virtual currency can change between decaying virtual currency and immutable virtual currency. Decay-type virtual currency has a time-decay property (for example, it halves in 10 weeks) in which the amount itself decreases with time. The decay rate may be linear, stepwise, or exponential with time. On the other hand, an immutable virtual currency is a non-decaying virtual currency and does not have time decay.
なお、以下の説明において、ユーザAに付与される際の仮想通貨は減衰型である。また、減衰型仮想通貨は、所定のタイミングで減衰型から不変型へ属性が変更される場合がある。 In addition, in the following description, the virtual currency given to the user A is of decay type. In addition, the attribute of decaying virtual currency may be changed from decaying type to immutable type at a predetermined timing.
準備期間P1において、ユーザAが携帯端末20から参加申込情報を管理装置30へ送信すると(時間t1)、管理装置30は、参加申込情報の受信に応答して、ユーザAに対して所定量(例えば、20P)の仮想通貨を付与する。すなわち、参加申込情報の送信の際には、ユーザAのWB値が通常よりも上昇した状態になったと推定される。管理装置30は、ユーザデータの仮想通貨データに所定量を加算する。この所定量は、固定値であってもよいし、ユーザAがイベント提供者Bへ支払う参加費に応じた値であってもよい。
In the preparation period P1, when user A transmits participation application information from mobile terminal 20 to management device 30 (time t1),
また、行動期間P2において、各アクティビティJ1~J3について、管理装置30は、ユーザAから受け取った個別評価情報や音声分析による分析結果データに基づいて、WB値を推定し(時間t3、t4、t5)、推定したWB値に応じて所定量の仮想通貨をユーザAに付与する。例えば、推定したWB値が所定値を超えていれば、所定量(固定量)の仮想通貨がユーザAへ付与される。図3Bでは、アクティビティJ1、J2、J3に対応して、所定量の仮想通貨(例えば、それぞれ40P、50P、30P)が付与されている。
Also, in the action period P2, the
なお、準備期間P1及び行動期間P2において付与された仮想通貨は減衰型である。したがって、付与された時点から、又は、付与された時点から所定の非減衰期間(例えば、数日後~数週間後)の経過後に、所定の減衰率での減衰が開始する。 Note that the virtual currency given during the preparation period P1 and the action period P2 is of the decay type. Therefore, attenuation at a predetermined attenuation rate starts from the time of application or after a predetermined non-attenuation period (for example, several days to several weeks) from the time of application.
また、醸成期間P3において、イベントEについて、管理装置30は、ユーザAから受け取った全体評価情報(及び必要に応じて、全体評価情報の返信時におけるユーザ音声の分析結果データや、イベント期間中の種々の分析結果データ)に基づいて、WB値を推定する。管理装置30は、推定されたWB値に基づいて、ユーザデータ内の仮想通貨の減衰率を設定してもよい。具体的には、推定されたWB値が所定値よりも高いほど、減衰率を低く設定することができる。
Also, in the cultivating period P3, regarding the event E, the
また、醸成期間P3において、フォローアップ情報に応答して、ユーザAが携帯端末20を用いて感謝伝達情報を返信すると(時間t8)、ユーザAからイベント提供者Bへ所定の譲渡量Fの仮想通貨が譲渡される。すなわち、管理装置30は、ユーザAのユーザデータに記憶された仮想通貨データにおいて、属性の変更により、譲渡量Fの減衰仮想通貨を、同じ量の不変仮想通貨に変換する。そして、管理装置30は、譲渡量Fの不変仮想通貨をユーザAのユーザデータから減算し、イベント提供者Bのユーザデータの仮想通貨データに不変仮想通貨として加算する。
Also, in the cultivating period P3, in response to the follow-up information, when the user A uses the
なお、イベント提供者Bは、イベント関係者を代表して譲渡量Fの不変仮想通貨を受け取る。イベント提供者Bは、フォローアップ情報の返信において特定された1又は複数の対象者に対して、譲渡量Fの不変仮想通貨と共に、ユーザAからの感謝のコメントを送信することができる。このように、イベント関係者は、イベントEの運営に関わることによって、感謝を受けると共に、経済的価値を得ることができる。これは、イベント関係者にとってイベントEをWBの観点から更に改善するインセンティブになる。 It should be noted that the event provider B receives the immutable virtual currency of the transfer amount F on behalf of the event participants. The event provider B can send a thank-you comment from the user A together with the immutable virtual currency of the transfer amount F to one or more target persons specified in the reply of the follow-up information. In this way, by being involved in the operation of event E, event-related people can receive gratitude and obtain economic value. This provides an incentive for event participants to further improve Event E from a WB perspective.
譲渡量Fは、規定値であってもよいし、フォローアップ情報に含まれる譲渡量に関する回答項目においてユーザAが選択した値であってもよい。譲渡量Fが規定値である場合、例えば、全体質問情報において推定されたWB値に応じて規定値を設定してもよいし(推定WB値が高いと、規定値が高く設定される)、イベントEに関連してユーザAが獲得した仮想通貨の所定割合(例えば、30%)を規定値としてもよい。また、譲渡量Fの仮想通貨は、イベント提供者Bへの譲渡の際に、ユーザAの仮想通貨データから減算されなくてもよい。 The transfer amount F may be a specified value, or may be a value selected by the user A in the answer item regarding the transfer amount included in the follow-up information. If the transfer amount F is a specified value, for example, the specified value may be set according to the WB value estimated in the general question information (the higher the estimated WB value, the higher the specified value), A predetermined percentage (for example, 30%) of the virtual currency acquired by the user A in relation to the event E may be set as the prescribed value. Further, the virtual currency of the transfer amount F does not have to be subtracted from the virtual currency data of the user A at the time of transfer to the event provider B.
また、定着期間P4において、記憶定着情報に応答して、ユーザAが携帯端末20を用いて確認情報を返信すると(時間t8)、管理装置30は、ユーザAの仮想通貨データのうち減衰仮想通貨の所定量Gを不変仮想通貨に変換する。本実施形態では、管理装置30は、イベントEで獲得され、且つ、確認情報の受信時にユーザの仮想通貨データに存在していた減衰仮想通貨のうち所定の割合(0~100%)を不変仮想通貨に変換する。この所定量Gの不変仮想通貨は、ユーザAが「アンバサダ」になったことへの見返りである。
In addition, in the fixation period P4, when user A sends back confirmation information using
なお、所定の割合は、固定値(例えば、50%)であってもよいし、可変値であってもよい。所定の割合が可変値である場合、例えば、全体評価情報に基づいて推定されたWB値の大きさに応じて、可変値が設定されてもよい。例えば、推定WB値が大きいほど、可変値が大きく設定される。 Note that the predetermined percentage may be a fixed value (eg, 50%) or a variable value. When the predetermined ratio is a variable value, for example, the variable value may be set according to the size of the WB value estimated based on the overall evaluation information. For example, the larger the estimated WB value, the larger the variable value is set.
なお、本システムSは、参加の報酬として経済的価値を授受することが相応しくなく、且つ、感謝の気持ちや人と人との繋がりが参加の原動力となるようなボランティア活動においても有効に機能する。 This system S functions effectively even in volunteer activities where it is not appropriate to give or receive economic value as a reward for participation, and where feelings of gratitude and connections between people are the driving force behind participation. .
次に、図4、図6及び図7を参照して、アクティビティにおけるWB値の推定について更に詳細に説明する。図6はアクティビティにおけるWB値の推定の説明図、図7は指標値を算出する処理フローである。イベント又はアクティビティには、典型的には、実施期間中にわたってユーザが楽しさを感じる第1のタイプ(図4参照)と、実施期間中の大部分は楽しさを感じずに(むしろプレシャーや不安を感じる)、実施期間の終了期間(終了時、又は終了時から所定期間経過するまでの間)に達成感を感じる第2のタイプ(図6参照)がある。 Next, with reference to FIGS. 4, 6 and 7, estimation of WB values in activities will be described in more detail. FIG. 6 is an explanatory diagram for estimating the WB value in the activity, and FIG. 7 is a processing flow for calculating the index value. Events or activities typically include a first type that the user enjoys for the duration of the event (see Figure 4), and a type that is not enjoyable for the majority of the duration (rather than pressure or anxiety). ), and a second type (see FIG. 6) in which a sense of accomplishment is felt at the end of the implementation period (at the end or until a predetermined period elapses after the end).
第1のタイプでは、図4に示すように、実施期間中のWBV推定値(又はWBB推定値)はほぼ一定であり、WBE推定値とほぼ合致する。したがって、第1のタイプの場合、実施期間中のWBV推定値(又はWBB推定値)の平均値をユーザAの精神的な健全度を表す指標値として用いることにより、WB値をほぼ正確に見積もることができる。 In the first type, as shown in FIG. 4, the WB V estimate (or WB B estimate) is approximately constant during implementation and approximately matches the WB E estimate. Therefore, in the case of the first type, by using the average value of the WB V estimated value (or WB B estimated value) during the implementation period as an index value representing the mental health level of the user A, the WB value can be almost accurately calculated. can be estimated to
一方、第2のタイプでは、図6に示すように、終了時以前のWBV推定値(又はWBB推定値)は低い状態であるが、終了期間(終了時、又は終了時から所定期間経過するまでの間)は高い状態となり、WBE推定値とほぼ合致するようになる。したがって、第2のタイプの場合、実施期間中のWBV推定値(又はWBB推定値)の平均値をユーザAの精神的な健全度を表す指標値として用いると、算出されるWB値が実際よりも低く見積もられてしまう。このため、算出されるWB値は、イベント又はアクティビティに対するユーザAの達成感を正確に表すことができない。 On the other hand, in the second type, as shown in FIG. 6, the WB V estimated value (or WB B estimated value) before the end is in a low state, but the end period (at the end or after a predetermined period has passed since the end) ) remains high and nearly agrees with the WB E estimate. Therefore, in the case of the second type, if the average value of the WB V estimated value (or WB B estimated value) during the implementation period is used as an index value representing the mental health level of user A, the calculated WB value is underestimated than it actually is. Therefore, the calculated WB value cannot accurately represent the user A's sense of accomplishment with respect to the event or activity.
本実施形態では、終了期間のWBV推定値(又はWBB推定値)が、終了期間以前の実施期間中のWBV推定値(又はWBB推定値)よりも大きい場合は、アクティビティが第2のタイプである可能性が高いと判断する。さらに、本実施形態では、終了期間のWBV推定値(又はWBB推定値)の方が、終了期間以前の実施期間中のWBV推定値(又はWBB推定値)よりも、WBE推定値に近い場合、アクティビティが第2のタイプであると確定する。そして、本実施形態では、アクティビティが第2のタイプである場合、終了期間におけるWBV推定値(又はWBB推定値)を指標値として用いることにより、WB値をより正確に見積もるように構成されている。 In this embodiment, if the WB V estimate (or WB B estimate) in the end period is greater than the WB V estimate (or WB B estimate) during the implementation period before the end period, the activity is second. type. Furthermore, in the present embodiment, the WB V estimate (or WB B estimate) in the end period is higher than the WB V estimate (or WB B estimate ) during the implementation period before the end period. If the value is close, determine that the activity is of the second type. Then, in the present embodiment, when the activity is of the second type, the WB value is estimated more accurately by using the WB V estimated value (or WB B estimated value) in the end period as the index value. ing.
図7は、図5のステップS15を示している。図7に示すように、管理装置30は、終了期間(例えば、時間t32~t33)を除いた対象期間におけるWBV推定値の平均値WB_Aを算出し(S21)、終了期間におけるWBV推定値の代表値WB_R(例えば、時間t32又はt33のWBV推定値、時間t32~t33の間の任意のWBV推定値、時間t32~t33の平均値)を算出する(S22)。次に、管理装置30は、平均値WB_Aが代表値WB_Rよりも有意に小さいか否かを判断する(S23)。
FIG. 7 shows step S15 of FIG. As shown in FIG. 7, the
アクティビティが第1のタイプである場合、平均値WB_Aと代表値WB_Rとの間の有意な差はない。しかし、アクティビティが第2のタイプである場合、平均値WB_Aが代表値WB_Rよりも有意に小さくなる。本実施形態では、平均値WB_Aが代表値WB_Rに対して所定割合a以上小さければ、平均値WB_Aが代表値WB_Rよりも有意に小さいと判断される(例えば、WB_A<WB_R×a。a≦0.6)。 If the activity is of the first type, there is no significant difference between the average value WB_A and the representative value WB_R . However, if the activity is of the second type, the average value WB_A is significantly smaller than the representative value WB_R . In this embodiment, if the average value WB_A is smaller than the representative value WB_R by a predetermined ratio or more, it is determined that the average value WB_A is significantly smaller than the representative value WB_R (for example, WB_A < WB_R xa.a≤0.6).
平均値WB_Aが代表値WB_Rよりも有意に小さくない場合(S23;No)、管理装置30は、アクティビティが第1のタイプであると判断して、平均値WB_A(又は、代表値WB_R、対象期間全体の平均値)を指標値として採用し(S24)、ステップS16の処理(図5)へ進む。一方、平均値WB_Aが代表値WB_Rよりも有意に小さい場合(S23;Yes)、アクティビティが第2のタイプである可能性があるので、管理装置30は、平均値WB_AとWBE推定値の差の絶対値(第1の差D1)と、代表値WB_RとWBE推定値の差の絶対値(第2の差D2)を比較して、第1の差D1が第2の差D2よりも大きいか否かを判定する(S25)。すなわち、平均値WB_Aよりも代表値WB_Rの方がWBE推定値により近い値であるか否かが判定される。
If the average value WB_A is not significantly smaller than the representative value WB_R (S23; No), the
第1の差D1が第2の差D2よりも大きい場合(S25;Yes)、管理装置30は、アクティビティが第2のタイプであると判断して、代表値WB_Rを指標値として採用し(S26)、ステップS16の処理(図5)へ進む。一方、第1の差D1が第2の差D2よりも大きくない場合(S25;No)、管理装置30は、ユーザAの主観的評価を尊重しつつ、平均値WB_A(又は、対象期間全体の平均値)を指標値として採用する(S24)。
If the first difference D1 is greater than the second difference D2 (S25; Yes), the
次に、本実施形態のシステムの作用について説明する。
本実施形態のシステムSは、イベントEに参加するユーザAの精神的な活性度としてWB値を推定するシステムである。システムSは、WB値を推定する管理装置30と、ユーザAの生体情報(音声、生体データ)を測定し、この生体情報に基づいてユーザAの精神状態を表す分析データを生成する分析装置(音声分析装置としての携帯端末20、測定装置10)とを備える。管理装置30は、分析データ、及びイベントEに対するユーザAの主観的な評価の度合いである評価データに基づいて、WB値を算出するように構成されている。評価データは、イベントEに含まれる所定のアクティビティについての評価の度合いを示している。管理装置30は、評価データに基づいて第1のWB推定値(WBE推定値)を算出し、分析データに基づいて第2のWB推定値(WBV推定値、WBB推定値)を算出し、所定のアクティビティの終了期間の第2のWB推定値(WB_R)が、所定のアクティビティの終了期間以外の実施期間中における第2のWB推定値(WB_A)よりも、第1のWB推定値に近い場合(S25;Yes)、第1のWB推定値、及び、所定のアクティビティの終了期間の第2のWB推定値(WB_R)に基づいて、所定のアクティビティにおけるWB値を算出する。
Next, the operation of the system of this embodiment will be described.
The system S of this embodiment is a system for estimating the WB value as the mental activity level of the user A who participates in the event E. FIG. The system S includes a
アクティビティには種々のタイプがあり、アクティビティの終了時期にユーザAが大きな達成感を味わうようなタイプのアクティビティでは、実施期間中の全般にわたってユーザAがポジティブな感情を抱くとは限らず、むしろ心理的な負担を感じる場合もある。したがって、本実施形態では、WB値の推定において、アクティビティの終了期間における第2のWB推定値(WB_R)が実施期間中の第2のWB推定値(WB_A)よりも第1のWB推定値(WBE推定値)に近ければ、実質的に、実施期間にわたって終了期間における第2のWB推定値(WB_R)が継続していたものとして、WB値が算出される。これにより、本実施形態では、アクティビティ期間中に第2のWB推定値が低く見積もられる第2のタイプのアクティビティにおいて、WB値が低く算出されてしまうことを抑制することができる。そして、本実施形態では、ユーザAの主観的評価を尊重し、ユーザAによる実際の達成感に即してWB値を算出することが可能となる。 There are various types of activities, and in a type of activity in which user A feels a great sense of accomplishment at the end of the activity, user A does not necessarily have a positive feeling throughout the duration of the activity, and rather, it is psychologically stimulating. You may feel a burden. Therefore, in the present embodiment, in estimating the WB value, the second WB estimation value ( WB_R ) during the end period of the activity is higher than the first WB estimation value ( WB_A ) during the activity period. value (WB E estimate), then the WB value is calculated as if the second WB estimate ( WB_R ) in the end period was substantially continued over the implementation period. As a result, in the present embodiment, it is possible to prevent the WB value from being calculated to be low in the second type of activity in which the second WB estimated value is estimated to be low during the activity period. Then, in the present embodiment, it is possible to calculate the WB value in accordance with user A's actual sense of accomplishment while respecting user A's subjective evaluation.
また、具体的には、所定のアクティビティの終了期間は、所定のアクティビティの終了時(例えば、時間t32)から評価データの作成時(例えば、時間t33)までの間の期間である。 Also, more specifically, the end period of the predetermined activity is the period from the end of the predetermined activity (for example, time t32) to the time when the evaluation data is created (for example, time t33).
また、本実施形態では、管理装置30は、ユーザAの携帯端末20から評価データを受信することができる。具体的には、管理装置30は、所定のタイミングで、携帯端末20へ個別質問情報を送信し、これらに応答して携帯端末20が送信した個別評価情報を受信することにより、評価データを受信する。
Further, in this embodiment, the
また、本実施形態では、分析装置は、ユーザAの生理状態を表す生体データを測定し、この生体データに基づいてユーザAの心理状態を表す分析データを生成する測定装置10である。さらには、分析装置は、ユーザAの発した音声を測定し、この音声に基づいてユーザAの感情状態を表す分析データを生成する音声分析装置(携帯端末20)であってもよい。
In this embodiment, the analysis device is the
S ライフアクティブシステム
1 車両
3 通信回線
10 測定装置(分析装置)
20 携帯端末(分析装置)
30 管理装置
S life active system 1 vehicle 3
20 mobile terminal (analysis device)
30 management device
Claims (5)
前記ウェルビーイング値を推定する管理装置と、
ユーザの生体情報を測定し、この生体情報に基づいてユーザの精神状態を表す分析データを生成する分析装置と、を備え、
前記管理装置は、前記分析データ、及びイベントに対するユーザの主観的な評価の度合いである評価データに基づいて、前記ウェルビーイング値を算出するように構成されており、
前記評価データは、イベントに含まれる所定のアクティビティについての評価の度合いを示しており、
前記管理装置は、
前記評価データに基づいて第1のウェルビーイング推定値を算出し、
前記分析データに基づいて第2のウェルビーイング推定値を算出し、
前記所定のアクティビティの終了期間の前記第2のウェルビーイング推定値が、前記所定のアクティビティの終了期間以外の実施期間中における前記第2のウェルビーイング推定値よりも、前記第1のウェルビーイング推定値に近い場合、前記第1のウェルビーイング推定値、及び、前記所定のアクティビティの終了期間の前記第2のウェルビーイング推定値に基づいて、前記所定のアクティビティにおける前記ウェルビーイング値を算出する、ウェルビーイング値推定システム。 A system for estimating a well-being value as a mental activity level of a user participating in an event,
a management device that estimates the well-being value;
an analysis device that measures the user's biometric information and generates analysis data representing the user's mental state based on the biometric information;
The management device is configured to calculate the well-being value based on the analysis data and evaluation data that is a degree of user's subjective evaluation of the event,
the evaluation data indicates the degree of evaluation of a predetermined activity included in the event;
The management device
calculating a first well-being estimate based on the evaluation data;
calculating a second well-being estimate based on the analytical data;
the second estimate of wellbeing during the end period of the predetermined activity is higher than the first estimate of wellbeing during a performance period other than the end period of the predetermined activity calculating the well-being value in the predetermined activity based on the first well-being estimate and the second well-being estimate for the completion period of the predetermined activity, if close to value estimation system.
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