スマートフォンのセンサ情報を用いたユーザのストレス検知手法の検討

スマートフォンで利用するアプリや Web サービスには，使いづらい UI や画面読み込みによる遅延な ど，ユーザがストレスを感じる場面が多数存在する．これらの問題に対してサービスの開発者はユーザテストやフ ィードバックから問題箇所の特定などを行うが，ストレスを感じる場面の検知は人手で行われるため，サービスに おける問題箇所を完全に特定することは難しい．そのため，ユーザがストレスを感じる場面を人手ではなく自動で 検知することにより，開発者がサービスの問題点をより特定しやすくなると考えた．そこで本研究ではユーザがス トレスを感じた際の身体の動きに着目し，それらの特徴をスマートフォンのセンサによって捉えることで，ユーザ がストレスを感じたかどうかを判定する手法を検討する．具体的には，スマートフォンに搭載されている加速度セ ンサ，角速度センサを利用し，それらのデータの特徴から機械学習によってユーザのストレス状態の判定を行った． 判定実験の結果，69.1%の精度で判定できることがわかったが，より正確にストレス状態を判定するためには心拍な ど定量的にストレスを計測できる方法によってストレス状態を明確にする必要があるなどの課題が見つかった．