マイクロタスク埋め込み型音楽ゲームの提案

マイクロタスク埋め込み型 音楽ゲームの提案 三輪 聡哉†1 中村 聡史†1†2 †1明治大学総合数理学部 †2JST CREST

◼ 背景 コンピュータ 人 得意 大規模処理・計算 曖昧さの補完 不得意 曖昧さの補完 大規模処理・計算 コンピュータでは回答が困難 人であれば回答が容易 ➡ヒューマンコンピュテーションで解決 2

◼ 背景 認識技術向上のためのデータセット構築 写真に映っている動物は 犬であるか？そうでないか？ 人による誤り修正 “理由” と書いてあるか？（OCR） 3

◼ 背景 オノマトペベクトル生成のためのデータセット構築 オノマトペの印象は？[2] 平均文字が美しいことを明らかにするための主観評価 手書き文字の中でどれが美しいか？[1] [1] 渡辺, 中村: オノマトペロリ：味覚や食感を表すオノマトペによる料理レシピのランキング, 人工知能学会論文誌 (2015). [2] 中村, 鈴木, 小松: 平均文字は美しい, EC2014 (2014). 4

◼ 背景 動物写真の例：1000枚 × 10種類の動物 = 10000通り OCRの例：文庫本一冊で10万字 オノマトペの例：252 × 15 = 3780通り（一人当たり） 文字画像の例：46文字 × 11∁2 = 2530通り 5

◼ 関連研究 reCAPTCHA : CAPTCHAを画像上のテキストの認識に活用 一日約一億語、年間250万冊の本がデジタル化 [3] [3]：reCAPTCHA（https://www.google.com/recaptcha/intro/index.html） 6

• https://www.google.com/recaptcha/intro/index.html

◼ 関連研究 Crowd4U : 膨大なデータをマイクロタスクに分割 • • ダウンロードの際に表示 床にマイクロタスクを提示 ➢ 料理のレシピ検索を便利にする ➢ 災害の状況把握 7

◼ 現状 • マイクロタスクを行う機会が十分でない • マイクロタスクを行うことは楽しくない ◼ 動機 • マイクロタスクを行う機会を増やしたい • 遊ぶことでマイクロボランティアに貢献 8

◼ 本研究の目的 ◼ アプローチ 音楽ゲームの中にマイクロタスクを埋め込む手法を実現 ➡多くの人をマイクロボランティアに巻き込む 音楽ゲーム：タイミングよくボタン操作 9

◼ 音楽ゲーム ノート • ボタンとタイミングを示すマーク • 上から下に移動 • ボタン操作でポイントを増やす 選択ノート この画像は犬ですか？ ノート ○ × 選択ノート • マイクロタスクの選択肢 • マイクロタスクの可視性と回答時間を考慮 ➡タスクに回答したくなるのでは X ターゲット X X X X X 10

プロトタイプシステムの実装 1. 音楽ゲームプロトタイプシステム 2. 音楽ゲームコンテンツ生成システム 11

◼ マイクロタスク埋め込み型音楽ゲーム • 左右二つずつ通常ノートを配置 • 中央二つ選択ノートを配置 • キーボードのS, D, K, Lで通常ノートを操作 • キーボードのF, Jで選択ノートを操作 12

◼ マイクロタスク埋め込み型音楽ゲーム キーボードでL を押す • 結果はPerfect, Excellent, Good, Bad, Missの五段階 • Perfect, Excellentが続いたらコンボが成立 ➡ コンボを続けるために選択ノートを押す 13

◼ 音楽ゲームコンテンツ生成システム • ノートのタイミングと割り当てるボタン情報 14

◼ 評価実験（投稿後に改めて実施） 明らかにしたい事 • どの程度マイクロタスクに回答できるか • どの程度マイクロタスクを埋め込むと邪魔になるか、 回答が難しくなるか 対象：20~21歳の学生11人 データセット：生成システムで作成した６０曲 15

◼ 評価実験 主観評価マイクロタスク 客観評価マイクロタスク １個/分 ５個/分 １０個/分 16

◼ 実験手順 ① 研究の概要説明 ② 通常の音楽ゲームをプレイ ③ 6パターンの実験とマイクロタスクの説明 ④ 実験の順番決定 ⑤ 実験実施 ⑥ アンケートの実施 ×６パターン 17

◼ アンケート Q1 この音楽ゲームは楽しかったか？ 5. そう思う Q2 音楽ゲームに集中してプレイできたか？ 4. ややそう思う Q3 音楽ゲームは難しかったか？ 3. どちらとも思わない Q4 マイクロタスクの問題を理解できたか？ 2. あまり思わない Q5 自分にとって正しいものを回答したか？ 1. 思わない Q6 プレイ中マイクロタスクは邪魔だったか？ Q7 どれくらいのタスクに答えることが出来たか？（0~100％） 18

◼ 実験結果 Q3 音楽ゲームは難しかったか？ 主観・客観評価共に難易度は高くない 押したタイミングの結果 100% 90% 80% アンケート結果平均（Q3） 2 70% 60% 難しい 50% 1 40% 30% 0 20% -1 10% 簡単 -2 主観評価 1/分 0% 客観評価 5/分 10/分 実験1 Perfect 実験2 実験3 Excellent 実験4 実験5 実験6 Good Bad Miss 19

◼ 実験結果 Q6 プレイ中マイクロタスクは邪魔だったか？ アンケート結果平均（Q6） 2 主観評価 • タスクが多くなるにつれて邪魔 1 になる 0 客観評価 • タスクが少ない方が邪魔になる -1 -2 主観評価 1個/分 客観評価 5個/分 10個/分 全体 • それほど邪魔にならない 20

◼ 実験結果 Q5 自分にとって正しいものを回答したか？ Q7 どれくらいのタスクに答えられたか？, アンケート結果平均（Q5） 2 実際の正答率 主観・客観評価 • タスクが増えるにつれてミス 1 したと感じている 0 Q7 -2 ５/分 1/分 -1 主観評価 1/分 客観評価 5/分 正答率 １０/分 98 96 92 100 97 95 10/分 21

◼ 考察 • タスクの量が増えても音楽ゲームの難易度はそれほど高 くなっていない • 音楽ゲームを邪魔することなくマイクロタスクの回答を 集めることは可能（➡長期的な実験） ５/分 1/分 Q7 正答率 Perfect, Excellent比率 １０/分 98 96 92 100 97 95 93 94 96 22

◼ 考察 • マイクロタスクの単位時間当たりの量が多いほど正答率 が下がる • 「タスクが多い方が面白かった」という意見 • タスクの種類による違いがはっきり出ていない ➢ 矢印がどこを指しているか ➢ どの料理が美味しそうか 23

◼ 応用 音楽理解技術で解析するSongle[4]の利用 「一曲が長すぎる」「同じ曲は飽きる」という意見 • 理解によって曲のサビのみ • 理解による自動生成 [4]：Songle（http://songle.jp/） 24

• http://songle.jp/

◼ まとめ • 音楽ゲーム中にマイクロタスクを埋め込む手法を提案、 システムの実装を行った • 評価実験で音楽ゲームを邪魔することなくマイクロタス クの回答を集めることが出来た ◼ 今後の課題 • マイクロタスクの種類を増やす、難易度を上げる • スマートフォンに対応 25