文字計算

キャラクターコンピューティングは、コンピュータサイエンスと心理学が交わる学際的な研究分野です。^[1]キャラクターコンピューティングとは、そのコンテキスト内に人間のキャラクターを組み込んだコンピューティングのことです。キャラクターとは、個人を定義し、特定の状況での行動を導くすべての特徴や特性として定義されます。キャラクターは、安定した特性マーカー（性格、背景、履歴、社会経済的埋め込み、文化など）と可変状態マーカー（感情、健康、認知状態など）で構成されます。キャラクターコンピューティングは、人間の行動の総合的な心理学的モデルを提供することを目指しています。^[2]状況とキャラクターの関係に基づいて行動をモデル化し、予測します。キャラクターコンピューティングには、キャラクターのセンシングとプロファイリング、キャラクターを認識する適応型システム、人工キャラクターという3つの主要な研究モジュールが含まれます。

キャラクター コンピューティングは、確立されたアフェクティブ コンピューティング分野の延長^[3]として見ることができます。さまざまな心理学の分野の基礎に基づいて、性格、感情、状況、または認知のいずれかだけによって駆動されるのではない複合属性として行動を定義することを提唱しています。むしろ、行動は個人を構成するすべてのもの、つまり性格や置かれている状況の関数として定義されます。アフェクティブ コンピューティングは、機械が個人の非言語的な手がかりを理解し、感情に変換できるようにすることを目指しています。したがって、キャラクター コンピューティングは、個人の性格属性と状況を理解して予測される行動に変換すること、およびその逆を目指しています。

「実際的には、アプリケーションのコンテキストに応じて、キャラクターコンピューティングは、行動と状況に基づくキャラクター、キャラクターと状況に基づく行動、またはキャラクターと行動に基づく状況を観察、感知、予測、適応、影響、理解、またはシミュレートできるシステムとインターフェースの設計を扱う研究分野です。」^[4]キャラクター-行動-状況 (CBS) の 3 つ組は、キャラクターコンピューティングの中核であり、他の 2 つに基づいて 3 つのエッジのそれぞれを定義します。

キャラクターコンピューティングは、計算と心理学の観点からの同時開発に依存しており、両方の分野の研究者によって使用されることを目的としています。その主な概念は、キャラクターコンピューティングの計算モデルを、研究室内および実際の心理学実験からの経験的結果と一致させることです。このモデルは、新しいデータの出現を通じて継続的に構築および検証されます。感情コンピューティングやパーソナリティコンピューティングと同様に、このモデルは、ユーザーエクスペリエンスを向上させるためのさまざまなアプリケーションのベースとして使用されます。^[5]

キャラクターコンピューティングという言葉は、2017年の最初のワークショップで初めて使われました。^{[6]それ以来、3回の国際ワークショップ[7]}と多数の出版物が開催されました。まだ歴史が浅いにもかかわらず、研究コミュニティではすでに一定の関心を集めており、 2020年初頭にはSpringer Natureから同じタイトルの最初の本^[8]が出版されました。

この分野に分類できる研究は2017年よりずっと古いものです。行動や特性、状態を説明するために複数の要因を組み合わせるという概念は、例えば心理学とコンピュータサイエンスの両方で長い間研究されてきました。^[9]

キャラクターという言葉は、ギリシャ語で「刻印ツール」を意味する言葉に由来し、^[10]際立った特徴や特性を指します。長年にわたり、哲学における道徳的性格、心理学における気質、文学における人物、ビデオゲームを含むさまざまな仮想世界におけるアバターなど、さまざまな意味合いが与えられてきました。キャラクター・コンピューティングによれば、キャラクターとは、単語の本来の意味に立ち返って、以前の定義をすべて統合したものです。^[1]キャラクターは、個人を区別する相互作用するすべての特性と状態マーカーを表す全体的概念として定義されます。特性は、主に時間の経過とともに安定したままである特性です。特性には、性格、感情、社会人口統計、および一般的な健康が含まれます。状態は、短期間で変化する特性です。それらには、感情、幸福、健康、認知状態が含まれます。各特性には、多くの表現方法と心理モデルがあります。異なるモデルを組み合わせることも、特性ごとに1つのモデルを事前設定することもできます。これは、ユースケースと設計の選択によって異なります。

キャラクターコンピューティングの研究は3つの分野に分けられ、互いに補完し合いながらも、それぞれを別々に研究することができます。最初の分野は、キャラクターの状態や特性、またはそれに続く行動を感知し予測することです。^[11] 2番目の分野は、特定のキャラクターの状態や特性、およびそれらが予測する行動にアプリケーションを適応させることです。また、そのような行動を変更または監視することも扱っています。^[12]最後の分野は、特定の特性を示すチャットボットや仮想現実アバターなどの人工エージェントの作成を扱っています。^{[13] [14]}

3 つの領域は別々に調査され、文献の既存の知見に基づいています。3 つの領域のそれぞれの結果は、次の領域への足がかりとしても使用できます。3 つの領域はそれぞれ、性格の異なるサブセットに焦点を当てたさまざまな研究分野ですでに独自に調査されています。たとえば、感情コンピューティングと性格コンピューティングはどちらも、人間の行動を説明するために他の要素を除いて、性格の一部の要素に焦点を当てた異なる領域をカバーしています。^[4]

性格コンピューティングは、人間の行動の全体論的心理学的モデルに基づいています。人間の行動は、状況と人間の性格との関係に基づいてモデル化され、予測されます。性格をより形式的または全体論的に定義するために、性格を性格・行動・状況の 3 要素に照らして表現します。これは、性格が私たちが誰であるかだけでなく、私たちがどのようにあるか、つまりどのように行動するかを決定することを強調しています。パーソナリティ心理学^[15]で調査された 3 要素は、性格コンピューティングを通じて性格・行動・状況の 3 要素に拡張されます。CBS 3 要素のどのメンバーも、他の 2 つのメンバーの関数です。たとえば、状況と性格が与えられれば、行動を予測できます。3 要素の各コンポーネントは、特定の状況での人間の行動または性格を最もよく表す可能性のある小さな単位と機能にさらに分解できます。したがって、性格は、特定の状況での人の行動の背後にあります。これは因果関係ですが、3つの要素間の相関関係は、測定が最も難しい要素と測定が容易な要素を予測するのによく使用されます。C、B、Sのいずれの表現にも含められる要素は無限にあります。課題は常に、特定の状況での人の行動を予測するために必要な最小のサブセットを選択することです。^[4]