Grounding Emotional Descriptions to Electrovibration Haptic Signals

要約

感覚的および感情的属性を備えた触覚信号を設計および表示すると、さまざまなアプリケーションでのユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。
自由形式のユーザー言語は、触覚デザインに豊富な感覚的および感情的な情報を提供します（例：「この信号は滑らかで刺激的です」）。しかし、ユーザーの説明を触覚信号にリンクさせる（つまり、言語のグラウンディング）ことについてはほとんど作業が行われていません。
このギャップに対処するために、12 人のユーザーが表面触覚 (電気振動) ディスプレイ上で知覚される 32 の信号の感触を説明する調査を実施しました。
私たちは、GPT-3.5 Turbo や単語埋め込み手法などの自然言語処理 (NLP) 技術を使用して、感覚的および感情的なキーワードを抽出し、それらを意味論的なクラスター (概念) にグループ化する計算パイプラインを開発しました。
相関分析を使用して、キーワード クラスターを触覚信号の特徴 (パルス数など) に関連付けました。
提案されたパイプラインは、触覚体験を分析するためのコンピューターによるアプローチの実現可能性を示しています。
触覚体験の予測モデルを作成するための将来の計画について話し合います。

要約(オリジナル)

Designing and displaying haptic signals with sensory and emotional attributes can improve the user experience in various applications. Free-form user language provides rich sensory and emotional information for haptic design (e.g., “This signal feels smooth and exciting”), but little work exists on linking user descriptions to haptic signals (i.e., language grounding). To address this gap, we conducted a study where 12 users described the feel of 32 signals perceived on a surface haptics (i.e., electrovibration) display. We developed a computational pipeline using natural language processing (NLP) techniques, such as GPT-3.5 Turbo and word embedding methods, to extract sensory and emotional keywords and group them into semantic clusters (i.e., concepts). We linked the keyword clusters to haptic signal features (e.g., pulse count) using correlation analysis. The proposed pipeline demonstrates the viability of a computational approach to analyzing haptic experiences. We discuss our future plans for creating a predictive model of haptic experience.

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