Research・研究内容
研究内容
Research
Below are my research projects at Tokyo Tech. For my previous research, please see my personal website.
以下は東工大での研究プロジェクトです。これまでの研究については、私の個人サイトをご覧ください。
音声UX
Voice UX
Voice is a natural mode of communication. As an aural medium, voice is used to deliver information (speech) as well as express characteristics of the speaker (vocalics). Advances in sound production and machine learning alongside the proliferation of intelligent assistants and dictation interfaces have pushed voice user experiences (voice UX) to the forefront of modern human-computer interactions. We explore the paradigm of voice UX through systematic reviews, critical design studies, and controlled experiments.
音声は自然なコミュニケーション手段です。聴覚メディアである音声は、情報(内容)を伝えるだけでなく、話し手の特徴(パラ言語)を表現するために使用されます。音声生成と機械学習の進歩は、知的アシスタントやディクテーション・インターフェースの普及と並んで、音声ユーザー体験(音声UX)を現代の人間とコンピュータのインタラクションの最前線に押し上げました。私たちは、文献調査、クリティカル・デザイン調査、および人体実験を通して、音声UXの現象を探求しています。
Projects
Voice Against Bias
Can voice influence attitudes towards age? We aim to find out with MAKOTO, our “older adult” voice assistant.
音声は年齢に対する意識に影響を与えることができるのか?お年寄りぽい音声アシスタント「MAKOTO」を使って、それを明らかにすることを目指します。
- Members:
- Publications:
- Funding: JSPS KAKENHI Wakate
- Timeline: FY21-FY24
Evaluating Voice UX
We’re exploring ways to measure and evaluate interactions with voice-based agents, interfaces, and environments.
音声エージェント、インターフェース、環境とのインタラクションを測定・評価する方法を模索しています。
- Members:
- Publications:
- Funding: JSPS KAKENHI Wakate
- Timeline: FY21~
Morphologies in Voice and Body
What kinds of bodies should voice-based agents have, if any? We explore a range of modalities and morphologies.
音声ベースのエージェントは、どのような身体を持つべきなのでしょうか。私たちは、さまざまなモダリティとモルフォロジーを探求しています。
- Members:
- Publications:
- Funding: JSPS KAKENHI Wakate
- Timeline: FY22~
AIと交差的デザイン
AI and Intersectional Design
Intersectional design examines how power operates through design practice with respect to overlapping factors of social identity, such as gender, age, and race. Designers, knowingly or not, draw on social models of how we look and sound, think and behave, and interact with the world. Users, too, respond in kind. We approach this phenomenon from an intersectional perspective, focusing on whether human diversity is reflected in design and research practice as well as how user reactions are shaped by biases embedded in the design of intelligent agents and interactive experiences.
交差的デザインは、ジェンダー、年齢、人種といった社会的アイデンティティの重複する要素に関して、デザイン実践を通してどのように権力が作用するかを検証します。デザイナーは、知ってか知らずか、私たちがどのように見え、聞こえ、考え、行動し、世界と相互作用するかという社会的モデルを引き出します。ユーザーもまた、それに呼応するのです。私たちは、人間の多様性がデザインやリサーチの実践に反映されているか、また、ユーザーの反応が知的エージェントやインタラクティブ体験のデザインに組み込まれたバイアスによってどのように形成されているかに注目し、交差的な観点からこの現象にアプローチしています。
Projects
Gender Neutrality in Robots
We’re exploring whether and how robots can be perceived as gender-neutral.
ロボットがジェンダーニュートラルと認識されるかどうか、またどのように認識されるかを探っています。
- Members:
- Publications:
- Funding: Engineering Academy Young Scientist Encouragement Award
- Timeline: FY22~
ネガバースにおける相互作用
Interactions in the Negaverse
Are we living in a negaverse? Critical scholarship has drawn attention to a range of ways in which technology exploits, affords, or even celebrates negative experiences. Dark patterns and persuasive interfaces, misinformation and fake news, maldaimonic UX and dark participation … even gamification can have an adverse effects, whether intentionally or not. We explore how negative user experiences and orientations play out across a range of interactive systems, as well as how they can be disrupted.
私たちはネガバースに生きているのだろうか?批評的な研究は、テクノロジーがネガティブな経験を利用したり、与えたり、あるいは称賛したりするさまざまな方法に注意を向けてきた。ダークパターンや説得力のあるインターフェイス、誤報やフェイクニュース、maldaimonic UXやダークな参加…ゲーミフィケーションでさえ、意図的かどうかにかかわらず、悪影響を与えることがある。私たちは、様々なインタラクティブ・システムにおいて、ネガティブなユーザー体験や方向性がどのように展開されるのか、また、それらをどのように破壊することができるのかを探求しています。
Projects
ELEMI: Exoskeleton for the Mind
Exploring whether and how a metacognitive agent can help us grapple with misinformation on social media.
メタ認知エージェントがSNS上の誤報に対処するのに役立つかどうか、またどのように対処するかを探ります。
- Members:
- Publications:
- Funding: DLab Challenge Grant 2020
- Timeline: FY20-FY22
Trust in AI
What factors affect trust and reliance in AI-based agents, systems, and environments? Exploring layperson and expert perspectives.
AIを活用したエージェント、システム、環境に対する信頼や信用に影響を与える要因とは?一般人や専門家の視点を探ります。
- Members:
- Publications:
- Funding: DLab Challenge Grant 2020
- Timeline: FY21-FY23