(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを有する社会的距離判断装置であって、
ユーザがアプリケーションを使用している間にセンサによって得られるユーザの感情を特定する情報を前記センサから取得して記憶部に記憶する取得部と、
前記記憶部から読み出した複数アプリケーションそれぞれを使用している間の前記ユーザの感情を特定する情報に基づいて各アプリケーションに対する前記ユーザの社会的距離を示す指標をそれぞれ求め、前記複数アプリケーションに対する前記ユーザの社会的距離を示す指標を比較して、前記複数アプリケーション間の相対的な社会的距離の指標を算出する算出部と、
を備える社会的距離判断装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記各アプリケーションを使用している間に得られた複数のユーザの感情を特定する情報の平均値、多数値、中央値のいずれかを前記各アプリケーションに対する前記ユーザの社会的距離を示す指標として求めることを特徴とする請求項１に記載の社会的距離判断装置。
【請求項３】
前記複数アプリケーション間の相対的な社会的距離に基づいて、第１のアプリケーションが提供する情報を決定する決定部を更に備える請求項１又は２に記載の社会的距離判断装置。
【請求項４】
前記決定部は、
前記算出部の算出結果を記録した記録部を参照して、前記第１のアプリケーションと社会的距離が等しい又は差分が所定範囲の第２のアプリケーションを抽出し、前記第２のアプリケーションが前記ユーザに所定レベルの情報を提供している間に特定された前記ユーザの感情を特定する情報に基づいて、前記第１のアプリケーションが提供する情報のレベルを決定することを特徴とする請求項３に記載の社会的距離判断装置。
【請求項５】
前記取得部は、前記センサによって得られる前記ユーザの生体情報を取得することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の社会的距離判断装置。
【請求項６】
ユーザがアプリケーションを使用している間にセンサによって得られるユーザの感情を特定する情報を前記センサから取得し、
取得した複数アプリケーションそれぞれを使用している間の前記ユーザの感情を特定する情報に基づいて各アプリケーションに対する前記ユーザの社会的距離を示す指標をそれぞれ求め、前記複数アプリケーションに対する前記ユーザの社会的距離を示す指標を比較して、前記複数アプリケーション間の相対的な社会的距離の指標を算出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする社会的距離判断プログラム。
【請求項７】
ユーザがアプリケーションを使用している間にセンサによって得られるユーザの感情を特定する情報を前記センサから取得し、
取得した複数アプリケーションそれぞれを使用している間の前記ユーザの感情を特定する情報に基づいて各アプリケーションに対する前記ユーザの社会的距離を示す指標をそれぞれ求め、前記複数アプリケーションに対する前記ユーザの社会的距離を示す指標を比較して、前記複数アプリケーション間の相対的な社会的距離の指標を算出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする社会的距離判断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、社会的距離判断装置、社会的距離判断プログラム及び社会的距離判断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
装置やサービスなどの継続利用は、あらゆるＩＣＴ（Information and Communications Technology）にとって必要な要素といえる。例えば、ユーザに関する情報を基にした情報をユーザに示すアプリケーション（例えば、リコメンデーションアプリなど）においても、ユーザに継続的に利用してもらうことは非常に重要である。
【０００３】
このようなアプリケーションを利用するユーザにとっては、サービスに対して親近だと感じる感覚（心の距離感）などを意味する「社会的距離」が遠いアプリケーションにおいて、過分な個人情報などに基づいて情報が提示されると、当該アプリケーションに嫌悪感をもち、利用を躊躇するおそれがある。
【０００４】
このため、ユーザとアプリケーションとの社会的距離に合った情報を提供できるようにすることが好ましい。従来においては、ユーザが感じている社会的距離を複数の質問項目によってユーザからヒアリングするアンケート等を実施することで、社会的距離を数値として示す技術が知られている（例えば、非特許文献１等参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Yonnim Lee, Ohbyung Kwon, Intimacy, familiarity and continuance intention: An extended expectation-confirmation model in web-based services, Electronic Commerce Research and Applications 10, 2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、アンケート等を実施して、ユーザとアプリケーションとの社会的距離を取得するのでは、アンケート作成や回答入力等に手間がかかる。
【０００７】
１つの側面では、本発明は、ユーザがアプリケーションに対して感じる社会的距離を自動的に判断することが可能な社会的距離判断装置、社会的距離判断プログラム及び社会的距離判断方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一つの態様では、社会的距離判断装置は、コンピュータを有する社会的距離判断装置であって、ユーザがアプリケーションを使用している間にセンサによって得られるユーザの感情を特定する情報を前記センサから取得して記憶部に記憶する取得部と、前記記憶部から読み出した複数アプリケーションそれぞれを使用している間の前記ユーザの感情を特定する情報に基づいて各アプリケーションに対する前記ユーザの社会的距離を示す指標をそれぞれ求め、前記複数アプリケーションに対する前記ユーザの社会的距離を示す指標を比較して、前記複数アプリケーション間の相対的な社会的距離の指標を算出する算出部と、を備えている。
【発明の効果】
【０００９】
ユーザがアプリケーションに対して感じる社会的距離を自動的に判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施形態に係る情報提示システムの構成を概略的に示す図である。
【図２】図２（ａ）は、情報処理端末のハードウェア構成を示す図であり、図２（ｂ）は、サーバのハードウェア構成を示す図である。
【図３】情報提示システムの各部の機能ブロック図である。
【図４】図４（ａ）は、情報処理端末を利用しているユーザの状態を示す図であり、図４（ｂ）は、情報処理端末の正面図である。
【図５】第１の実施形態に係るサーバの処理（ユーザ反応値作成処理）を示すフローチャートである。
【図６】図６（ａ）は、音声入力データ記録ＤＢを示す図であり、図６（ｂ）は、皮膚導電データ記録ＤＢを示す図である。
【図７】図７（ａ）は、ユーザ反応値記録ＤＢを示す図であり、図７（ｂ）は、対応リストＤＢを示す図である。
【図８】第１の実施形態に係るサーバの処理（社会的距離スコア算出処理）を示すフローチャートである。
【図９】社会的距離算出タイプリストＤＢを示す図である。
【図１０】社会的距離スコア記録ＤＢを示す図である。
【図１１】情報利用制限リストＤＢを示す図である。
【図１２】第２の実施形態に係る情報提示システムの構成を概略的に示す図である。
【図１３】図１２の情報提示システムの利用状態を示す図である。
【図１４】第２の実施形態に係るユーザ反応値記録ＤＢを示す図である。
【図１５】第２の実施形態に係るサーバの処理（相対的社会的距離スコア算出処理）を示すフローチャートである。
【図１６】図１６（ａ）は、相対的社会的距離算出タイプリストＤＢを示す図であり、図１６（ｂ）は、相対的社会的距離スコア記録ＤＢを示す図である。
【図１７】不快反応ＤＢを示す図である。
【図１８】変形例１に係る社会的距離スコア記録ＤＢを示す図である。
【図１９】変形例１に係る情報利用制限リストＤＢを示す図である。
【図２０】変形例２に係る情報利用制限リストＤＢを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
《第１の実施形態》
以下、情報提供システムの第１の実施形態について、図１〜図１１に基づいて詳細に説明する。図１には、第１の実施形態に係る情報提供システム１００の構成が概略的に示されている。
【００１２】
なお、本第１の実施形態では、人と、機械、サービス、アプリケーションなどとの間の心の距離を表す文言として、本来は人と他集団との心の距離を意味する文言である「社会的距離」を用いるものとする。この社会的距離は、人と人との間の距離感と同様、過去のやり取りの背景・経緯等を通じて醸成されるものである。本第１の実施形態の情報提供システム１００では、ユーザの反応に関するデータをセンサ等を用いて収集し、収集したデータからあるアプリケーションに対する社会的距離を判断し、該社会的距離に基づいて、あるアプリケーションからユーザに対して提供する情報を制御するシステムである。なお、本第１の実施形態では、非特許文献１においてユーザとサービスの関係性を表す指標として用いられている「familiarity」と「intimacy」を区別しないものとする。いずれも、これまでのやり取りの背景・経緯等を通じて醸成されるユーザとサービスとの関係性を表す指標であるからである。
【００１３】
情報提供システム１００は、図１に示すように、情報処理端末１０と、情報収集装置２０と、社会的距離判断装置としてのサーバ３０と、を備える。情報処理端末１０とサーバ３０は、無線通信回線、インターネットなどのネットワーク８０に接続されている。本第１の実施形態の情報提供システム１００は、クライアントソフトウェアの配置された側（ユーザ側）の情報処理装置（情報処理端末１０）と、サーバソフトウェアの配置された側の情報処理装置（サーバ３０）とが、全体の処理を分割して実現するシステムであるものとする。
【００１４】
情報処理端末１０は、ユーザ向けに設計されたクライアントソフトウェアの配置された端末であり、例えば、図４（ａ）に示すようなスマートフォンであるものとする。なお、情報処理端末１０は、ユーザの情報を処理可能な装置であればよく、携帯電話、タブレット型端末、装着型モバイル端末、ＰＣ（Personal Computer）、サーバ等であってもよい。
【００１５】
図２（ａ）には、情報処理端末１０のハードウェア構成が示されている。図２（ａ）に示すように、情報処理端末１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、ネットワークインタフェース９７、表示部９３、入力部９５及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。表示部９３は、図４（ｂ）に示すような液晶ディスプレイ等を含み、入力部９５は、タッチパネルのほか、ユーザの音声を取得するマイクや、撮像装置などを含む。なお、図４（ｂ）では、マイクにのみ符号「９５」を付している。これら情報処理端末１０の構成各部は、バス９８に接続されている。情報処理端末１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラムをＣＰＵ９０が実行することにより、図３の各機能が実現される。具体的には、情報処理端末１０においては、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することで、ユーザの状態をセンシングする情報収集部１２、ユーザ向けに提示する情報を処理・管理し、履歴を保管する情報提示部１４、として情報処理端末１０を機能させる。
【００１６】
情報収集部１２は、例えば、入力部９５が取得した音声データを取得し、情報処理端末１０（情報収集部１２）と紐づけた状態で、サーバ３０に送信する。音声データは、サーバ３０において管理される（図３、図６（ａ）の音声入力データ記録ＤＢ４０参照）。
【００１７】
情報提示部１４は、情報提示を行う。例えば、情報提示部１４は、画像による情報提示（表示部９３への表示）のほか、スピーカを介した音声による情報提示、触覚への刺激による情報提示等を行う。なお、ユーザへの情報提示の種類は、情報提示部１４のスペック（表示部９３のサイズやスピーカの許容ファイル種類等）に依存する。つまり、情報処理端末１０では、情報提示に用いるインタフェースが確認されていることを前提に情報収集や情報提示が実行される。
【００１８】
情報収集装置２０は、情報処理端末１０との間で通信可能な装置であり、一例として、図４（ａ）に示すような腕に装着されるリストバンド型の装置であるものとする。なお、情報収集装置２０としては、リストバンド型の装置に代えて、ヘアバンド型の装置などを採用してもよい。情報収集装置２０は、皮膚導電データ（皮膚電気活動値）を収集し、Bluetooth（登録商標）通信等の通信経路を用いて情報処理端末１０に送信する。情報処理端末１０は、受信した皮膚導電データをサーバ３０に送信する。皮膚電気活動値に関する技術は、「affdex社, Qセンサ（皮膚電気活動（EDA）センサ）,http://qsensor-support.affectiva.com/，http://assistly-production.s3.amazonaws.com/168567/kb_article_attachments/30856/Q_User_Manual_20130329_original.pdf?AWSAccessKeyId=AKIAJNSFWOZ6ZS23BMKQ&Expires=1406699351&Signature=4lXmsO4t6XH%2FKG345KDwuHAGoDc%3D&response-content-disposition=filename%3D%22Q_User_Manual_20130329.pdf%22&response-content-type=application%2Fpdf」等に記載されている。
【００１９】
なお、情報収集部１２と情報収集装置２０が収集するデータとしては、上記に限らず、ユーザ反応を導出するためのデータ、例えばユーザ記録映像、画像、音声、生体信号、脳波等を採用することができる。なお、データによっては、１種類のセンサのデータから、ユーザ反応を導出するための中間的な情報を複数抽出できる場合もある。例えば、ユーザ記録映像であれば、顔パーツに注目すれば表情の変化の大小の情報が抽出でき、顔サイズの変化に注目すれば情報処理端末１０に対するユーザの姿勢変化の情報が抽出できる。
【００２０】
サーバ３０は、サーバソフトウェアの配置された情報処理装置であり、ユーザのデータを集約し、整理して保管・分別・各種演算を行う。また、サーバ３０は、ユーザに配信するコンテンツの提示形態の制御を含め、コンテンツ配信を同時に管理する。
【００２１】
図２（ｂ）には、サーバ３０のハードウェア構成が示されている。図２（ｂ）に示すように、サーバ３０は、ＣＰＵ１９０、ＲＯＭ１９２、ＲＡＭ１９４、記憶部（ＨＤＤ等）１９６、ネットワークインタフェース１９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ１９９等を備えている。これらサーバ３０の構成各部は、バス１９８に接続されている。サーバ３０では、ＲＯＭ１９２あるいはＨＤＤ１９６に格納されているプログラム（社会的距離判断プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ１９９が可搬型記憶媒体１９１から読み取ったプログラム（社会的距離判断プログラムを含む）をＣＰＵ１９０が実行することにより、図３の各機能が実現される。具体的には、サーバ３０では、ＣＰＵ１９０がプログラムを実行することで、情報収集処理管理部３２、決定部としての情報提示処理管理部３４、登録データ管理部３６、表示履歴管理部３８としての機能が実現されている。
【００２２】
情報収集処理管理部３２は、情報収集部１２からセンサ入力情報を受信し、音声入力データ記録ＤＢ４０や皮膚導電データ記録ＤＢ４２において管理する。情報提示処理管理部３４は、情報提示部１４による情報提示を制御する。登録データ管理部３６は、情報収集処理管理部３２が管理する情報に基づいて社会的距離スコアを算出する。表示履歴管理部３８は、コンテンツの表示履歴を管理する。ここで、情報収集処理管理部３２による情報収集、及び情報処理端末１０に対するサーバ３０（情報提示処理管理部３４）からの情報提示は、ユーザに応じて行われる。すなわち、ユーザが誰であるかが確認されていることを前提に情報収集や情報提示が行われる。なお、サーバ３０が有する各ＤＢの詳細については後述する。
【００２３】
なお、情報処理端末１０及びサーバ３０においては、１つの装置上に複数のユーザ（０人のユーザでもよい）が割り当てられている場合があってもよいし、１つの装置上に複数のソフトウェアシステムが格納されていてもよい。つまり、サーバソフトウェアとクライアントソフトウェアが１台の装置上に実装されていてもよい。また、例えば、一部機能や、一部データを他の装置上に切り離して保持するなど、１つのソフトウェアシステムの機能が複数の装置に分散されていてもよい。逆に複数の装置として表現される機能を１つの装置で実現してもよい。
【００２４】
（サーバ３０による処理）
サーバ３０では、情報処理端末１０の情報収集部１２から送信されたセンサ入力情報に基づいて、ユーザ反応値を作成したり、ユーザ反応値に基づいて社会的距離スコアを算出したり、算出した社会的距離スコアに応じた情報を情報処理端末１０に提示したりする。以下、各処理について説明する。
【００２５】
（１）ユーザ反応値作成処理
以下、サーバ３０によるユーザ反応値作成処理について、説明する。なお、本処理の前提として、情報処理端末１０をユーザＡが利用しているものとする。この場合、情報処理端末１０の情報提示部１４のユーザでもあるユーザＡは、表示部９３上に提示されるアプリケーションC0の情報を利用しているものとする。また、情報収集部１２と情報収集装置２０のユーザでもあるユーザＡの音声データや皮膚導電データが、アプリケーションC0を利用している間に、情報収集部１２と情報収集装置２０（２２）によって収集されるものとする。
【００２６】
この場合、情報処理端末１０の入力部９５（例えばマイク）で採取された音声データは、情報処理端末１０の情報収集部１２において一旦収集される。また、情報収集装置２０の情報収集部２２で収集された皮膚導電データは、情報収集部２２から情報処理端末１０の情報収集部１２に送信され、情報収集部１２において一旦収集される。そして、一旦収集されたデータは、適当なタイミングでサーバ３０の情報収集処理管理部３２に送信される。
【００２７】
なお、図５の処理は、サーバ３０が、情報処理端末１０又は情報収集装置２０から一定量以上のデータを受信したタイミングで実施されるものとする。ただし、これに限らず、サーバ３０は、図５の処理を所定時間間隔で定期的に行ってもよい。
【００２８】
図５の処理では、まず、ステップＳ１０において、情報収集処理管理部３２がセンサ入力情報（音声データと皮膚導電データ）を情報処理端末１０の情報収集部１２から受け取り、タイムスタンプ情報とともに音声入力データ記録ＤＢ４０（図６（ａ））及び皮膚導電データ記録ＤＢ４２（図６（ｂ）に記録する。
【００２９】
ここで、図６（ａ）には、音声入力データ記録ＤＢ４０のデータ構造が示され、図６（ｂ）には、皮膚導電データ記録ＤＢ４２のデータ構造が示されている。図６（ａ）に示すように、音声入力データ記録ＤＢ４０は、「ＤＢ記録時刻」、「センサ記録開始時刻」、「センサ記録終了時刻」、「ユーザ名」、「情報収集部ＩＤ」、「音声データ記録ファイルＵＲＩ」の各フィールドを有する。「ＤＢ記録時刻」のフィールドには、音声入力データ記録ＤＢ４０にデータが記録された日時の情報（タイムスタンプ）が格納され、「センサ記録開始時刻」のフィールドには、音声データの記録開始日時の情報（タイムスタンプ）が格納され、「センサ記録終了時刻」のフィールドには、音声データの記録終了日時の情報（タイムスタンプ）が格納される。「ユーザ名」のフィールドには、ユーザの識別情報（名称等）が格納され、「情報収集部ＩＤ」のフィールドには、情報収集装置２０の識別情報が格納される。なお、図６（ａ）では、情報収集部ＩＤとして、図３において情報処理端末１０の情報収集部に付与されている符号「１２」、アプリケーションの識別情報「C0」等が格納される。また、「音声データ記録ファイルＵＲＩ」のフィールドには、音声データのファイルの記録場所を示すＵＲＩ（Uniform Resource Identifier）が格納される。
【００３０】
一方、皮膚導電データ記録ＤＢ４２は、図６（ｂ）に示すように、「ＤＢ記録時刻」、「センサ記録時刻」、「ユーザ名」、「情報収集部ＩＤ」、「皮膚電気活動値」の各フィールドを有する。このうち、「センサ記録時刻」のフィールドには、情報収集装置２０において付加された皮膚導電データ取得時点のタイムスタンプが格納され、「皮膚電気活動値」のフィールドには、皮膚導電データの具体的な数値が格納される。その他のフィールドについては、音声入力データ記録ＤＢ４０の対応するフィールドと同様のデータが格納される。なお、本実施形態では、「情報収集部ＩＤ」のフィールドには、図３において情報収集装置２０の情報収集部に付与されている符号「２２」が格納される。
【００３１】
次いで、ステップＳ１２では、登録データ管理部３６が、各ＤＢに記録されたセンサ入力情報を情報収集部ＩＤごとに管理し、情報処理端末１０及び情報収集装置２０におけるユーザ反応値を作成する。なお、登録データ管理部３６は、作成したユーザ反応値を、図７（ａ）に示すユーザ反応値記録ＤＢ４４に記録する。ここで、ユーザ反応値記録ＤＢ４４は、「ＤＢ記録時刻」、「ユーザ反応時刻」、「ユーザ名」、「装置／アプリＩＤ」、「ユーザ反応種類ラベル」、「ユーザ反応値」の各フィールドを有する。「ＤＢ記録時刻」のフィールドには、ユーザ反応値を記録した時刻の情報（タイムスタンプ）が格納され、「ユーザ反応時刻」のフィールドには、図６（ａ）のセンサ記録終了時刻や、図６（ｂ）のセンサ記録時刻が格納される。「装置／アプリＩＤ」のフィールドには、ユーザ反応値を取得した装置の情報のほか、当該ユーザ反応値を示したときにユーザが見ていた情報提示部やアプリケーションの情報が格納される。「ユーザ反応種類ラベル」のフィールドには、ユーザ反応値の種類を示すラベルが格納され、「ユーザ反応値」のフィールドには、作成されたユーザ反応値が格納される。
【００３２】
ここで、ステップＳ１２では、登録データ管理部３６は、具体的には、外部のユーザ反応定量化技術を呼び出し、センサ入力情報に基づいてユーザ反応値（表情変化の大小、興味・関心のPositive/Neutral/Negative等）の作成を行う。この場合、情報処理端末１０（情報収集部１２）や情報収集装置２０（情報収集部２２）と紐づけてユーザ反応値が作成される。ユーザ反応の定量化方法は、既に多くの提案がなされており、本第１の実施形態では、皮膚導電データに基づいてストレスの有無を推定し、音声データに基づいてユーザのPositiveな感情又はNegativeな感情の推定を行う。なお、前者については、一例として「C. Setz et. al, Discriminating Stress From Cognitive Load Using a Wearable EDA Device, IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION TECHNOLOGY IN BIOMEDICINE, VOL.14, NO.2, 2010.」等に記載があり、後者については、一例として「M. E. Hoque et. al, Robust Recognition of Emotion from Speech, 6th International Conference on Intelligent Virtual Agents (IVA), 2006. 」等に記載がある。
【００３３】
なお、登録データ管理部３６は、１つのセンサデータから１つのユーザ反応値を算出してもよいし、複数のセンサデータから１つのユーザ反応値を算出してもよい。また、新しく取得したセンサデータからのみユーザ反応値を算出してもよいし、過去に記録したセンサデータを含めてユーザ反応値を算出してもよい。
【００３４】
本実施形態では、例えば図６（ａ）、図６（ｂ）の各ＤＢに具体的に記録されている各３つのセンサデータが新規に取得されたデータであるとすると、最下行のデータ(時刻txにセンサ記録が行われたデータ)より一定時間（k）だけ遡った時刻tx-kまでの時刻tx-k〜txのデータを用いて、時刻txのユーザ反応値を求める。つまり、皮膚導電データでいえば、センサ記録時刻が2014/7/12 11:00:01.040から一定時間遡った範囲のデータを用いて、2014/7/12 11:00:01.040のユーザ反応値を求める。この場合、図７（ａ）の上から１つ目のユーザ反応値が、2014/7/12 11:00:01.040の情報収集装置２０（情報収集部２２）に対するユーザＡのストレス有無を記録したものである。すなわち、ユーザ反応値が「１」であるため、ユーザＡはストレスがある状況であったと記録されていることになる。同様に、図７（ａ）の上から２つ目のユーザ反応値は、情報処理端末１０（情報収集部１２）に対するユーザＡのPositive/Negativeを記録したものであり、ユーザ反応値が「Ｎ」である為、「Negative」な状況であったことが記録されていることになる。
【００３５】
次いで、ステップＳ１４では、登録データ管理部３６が、対応リストＤＢ４６（図７（ｂ））を確認し、情報収集装置のＩＤに紐付いている、ユーザ反応を作成すべき情報提示部やアプリケーションをリストアップする。ここでリストアップされる情報提示部やアプリケーションは、ユーザ反応値の算出に伴い、ユーザ反応値を算出することができる情報提示部やアプリケーションを意味する。なお、図７（ｂ）の対応リストＤＢ４６においては、「情報提示部／アプリＩＤ」と「情報収集部ＩＤ」とが対応付けられている。例えば、図７（ｂ）の上から１つ目のリストにおいては、情報提示部１４に対するユーザ反応を算出するのに用いることができるデータが、情報収集装置２０（情報収集部２２）から得られることを示している。また、上から２つ目のリストにおいては、情報提示部１４に対するユーザ反応を算出するのに用いることができるデータが、情報処理端末１０（情報収集部１２）から得られることを示している。すなわち、図７（ａ）の上から１つ目と２つ目のユーザ反応値の算出では、情報収集装置２０（情報収集部２２）と情報処理端末１０（情報収集部１２）に対するユーザ反応値を算出したため、登録データ管理部３６は、ステップＳ１４において、情報収集部２２，１２に対応する情報提示部／アプリとして情報提示部１４とアプリケーションC0をリストアップすることになる。
【００３６】
次いで、ステップＳ１６では、登録データ管理部３６が、リストアップされた情報提示部、アプリケーションに対して、それぞれユーザ反応値を作成する。すなわち、登録データ管理部３６は、例えば、図７（ａ）の上から３つ目のデータにおいては、情報提示部１４に対するユーザ反応値として、情報収集装置（情報収集部２２）から得られた図７（ａ）の上から１つ目のデータを参照し、コピーする。このとき、「ＤＢ記録時刻」については、参照・コピーを行った時点の時刻を記録する。同様に図７（ａ）の上から４つ目のデータにおいては、図７（ａ）の上から１つ目のデータを参照し、コピーする。なお、アプリケーションC0に対しても同様であり、情報収集部１２，２２のユーザ反応値を参照し、コピーするため、図７（ａ）の上から５つ目のデータには、上から１つ目のデータがコピーされ、上から６つ目のデータには、上から２つ目のデータがコピーされる。
【００３７】
次いで、ステップＳ１８では、登録データ管理部３６が、作成したユーザ反応値を装置／アプリＩＤと紐付けて、ユーザ反応値記録ＤＢ４４へ追加する。
【００３８】
なお、本第１の実施形態では、例えば、アプリケーションについては、複数種類のデータを用いて異なるユーザ反応種類のユーザ反応値を作成するなどしてもよい。
【００３９】
（２）サーバ３０による社会的距離スコア算出処理
次に、サーバ３０による社会的距離スコア算出処理について、図８のフローチャートに沿って詳細に説明する。なお、図８の処理は、所定のアプリケーション（アプリケーションＸと表記する）がある対話を開始する直前の時点で行うこととする。ただし、これに限らず、図８の処理は、所定時間間隔毎に定期的に行うこととしてもよい。なお、図１０には、図８の処理で用いる社会的距離スコア記録ＤＢ５０が示されている。この社会的距離スコア記録ＤＢ５０においては、複数の指標によってベクトル表現された、各アプリケーションに対する社会的距離スコアが格納される。
【００４０】
図８の処理では、まず、ステップＳ３０において、登録データ管理部３６が、社会的距離算出タイプリストＤＢ４８を確認し、アプリケーションＸについて、どの種類のユーザ反応値を用いて社会的距離スコアを算出するかを決定する。図９には、社会的距離算出タイプリストＤＢ４８の一例が示されている。この社会的距離算出タイプリストＤＢ４８は、各アプリケーションがどの社会的距離算出タイプであるかをシステムデータとして登録したテーブルである。例えば、社会的距離算出タイプリストＤＢ４８においては、アプリケーションC0の社会的距離算出タイプが｛ストレス有無，Positive/Negative｝と定められている。すなわち、この例では、一定時間において、アプリケーションC0に対してどのようなストレスレベルを示し、どのような感情（Positive又はNegative）を示したかを社会的距離として表すこととしている。例えば、人間と人間の関係性であれば、午前中のＡさんとＢさんの関係と、午後のＡさんとＢさんの関係の２つの関係を考える場合に、午前中のＡさんはＢさんとの対話時にストレスを感じNegativeな反応を多くしていて、午後のＡさんはＢさんとの対話時にあまりストレスを感じずPositiveな反応を多くしていたとする。この場合、午前の関係よりも午後の関係の方が、より良好な関係性であると推察できる。なお、本実施形態では、音声データから算出したPositive/Negativeのユーザ反応と、皮膚導電データから算出したストレス有無のユーザ反応とを用いるものとする。
【００４１】
次いで、ステップＳ３２では、登録データ管理部３６は、社会的距離スコア記録ＤＢ５０（図９）を過去にさかのぼり、直近の時刻における同一アプリケーション（アプリケーションＸ）・同一ユーザに対する社会的距離スコア記録時刻を社会的距離計算区間開始点時刻とする。
【００４２】
次いで、ステップＳ３４では、登録データ管理部３６は、ユーザ反応値記録ＤＢ４４（図７（ａ））を確認し、アプリケーションＸに対するユーザ反応値を取り出す。この場合、登録データ管理部３６は、ステップＳ３２で決定された社会的距離計算始点時刻から現在時刻までの複数種類のユーザ反応値を取り出す。
【００４３】
次いで、ステップＳ３６では、登録データ管理部３６が、ステップＳ３４において取り出したユーザ反応値に基づいて、ユーザ反応の種類ごとに当該時間区間の平均値（又は多数値）を求める。
【００４４】
以下、ステップＳ３２〜Ｓ３６の具体例について、図１０の上から２つ目のデータ（ＤＢ記録時刻2014/7/12 11:03:00.015）を用いて説明する。この例では、登録データ管理部３６は、社会的距離スコア記録ＤＢ５０を遡り、直近の同一アプリケーション、同一ユーザに対する社会的距離スコアを記録した時刻（tk-1＝2014/7/12 10:59:00.015）を社会的距離計算区間始点時刻とする（Ｓ３２）。そして、登録データ管理部３６は、時刻tk-1〜現在時刻までの間アプリケーションC0に対するユーザ反応値を取り出す（Ｓ３４）。例えば、時刻tk-1〜現在時刻のアプリケーションC0に対するユーザ反応として、ストレス有無 [１，１，１，１，０，１]と、Positive/Negativeが［Negative，Negative，Negative，Positive，Negative］がユーザ反応値記録ＤＢ４４に記録されていたとする。この場合、登録データ管理部３６が、これらのユーザ反応値の平均値を求めると（Ｓ３６）、ストレス有無は、その平均値「0.833」とされ、Positive/Negativeは、その多数値である「Negative」となる。
【００４５】
次いで、図８のステップＳ３８では、登録データ管理部３６は、当該時間区間の平均値（又は多数値）を現在のタイムスタンプにおける社会的距離スコアとして社会的距離スコア記録ＤＢ５０へ追加する。例えば、上記例の場合、ステップＳ３６で求めた２つの値をベクトル値｛0.833, Negative｝とし、時刻tk-１〜現在時刻のアプリケーションC0に対する社会的距離スコアとして記録する。これにより、現時点のアプリケーションC0に対する社会的距離を数量化することができる。この場合、後述するように、アプリケーションC0が提示する情報を動的に変更することが可能となる。また、図１０の上から３つ目のデータ以降も同様の方法で社会的距離スコアの記録が行われれば、ユーザＡとアプリケーションC0の社会的距離が、当初、緊張が大きくネガティブであったものが時間の経過とともに、緊張が小さくポジティブなものへと変わっていく様子を観察することができるようになる。
【００４６】
（３）サーバ３０による情報提示処理
次に、サーバ３０（情報提示処理管理部３４）による情報提示処理について説明する。情報提示処理管理部３４は、社会的距離スコア応じた利用範囲で、利用する情報制限を行い、情報提示を行う。
【００４７】
上記（２）の処理において、ある時点の対話生成前の時点における、ユーザＡとアプリケーションC0との社会的距離スコア｛ストレス有無, Positive/Negative ｝が明確になったため、情報提示処理管理部３４は、対話生成においてどの範囲の情報利用を行うことができるかを、社会的距離スコアに基づいて制御する。
【００４８】
図１１には、本処理で情報提示処理管理部３４が用いる情報利用制限リストＤＢ５２の一例が示されている。図１１の情報利用制限リストＤＢ５２では、例えば、アプリケーションC0に対し、社会的距離タイプ｛ストレス有無, Positive/Negative｝を用いて、情報利用レベル１〜３の情報利用制限が設けられているものとする。なお、情報利用レベルと情報の紐づけは様々な形態があってよいが、例えば、各レベルで利用可能なユーザ情報タイプとして、レベル１であれば「プロフィール情報」、レベル２であれば「履歴情報」、レベル３であれば「プライバシ情報」などと規定することができる。
【００４９】
例えば、現在時刻が2014/7/12 13:02.13.044であり、図１０の上から５つ目の社会的距離スコアを記録した直後であるとすると、社会的距離スコア｛0.222, Positive｝は、情報利用制限リストＤＢ５２を参照すると、情報利用レベルが３に相当するので、プライバシ情報に含まれるより多くの情報を利用することができることになる。
【００５０】
以上、詳細に説明したように、本第１の実施形態によると、登録データ管理部３６は、アプリケーションを使用している間のユーザの感情を特定する情報（ユーザ反応値）を特定し、アプリケーションを使用している間のユーザ反応値に基づいて、アプリケーションに対する社会的距離スコアを判断する。これにより、登録データ管理部３６は、ユーザがアプリケーションに対してどのような社会的距離を感じているかを自動的に判断することが可能となる。
【００５１】
また、本第１の実施形態では、情報提示処理管理部３４は、アプリケーションに対する社会的距離スコアに基づいて、情報利用レベルを決定するので、ユーザがアプリケーションに対して感じている社会的距離に合った情報をユーザに対して提示することができる。これにより、社会的距離感にそぐわない、前置きのない、唐突で、勝手な情報利用を伴う情報提示を行うことにより、ユーザが“このサービス、私が何を見たかの情報まで使用するサービスだなんて知らなかった。”等といった、アプリケーションに対する嫌悪感を抱くのを抑制することができる。このようにすることで、結果的に、アプリケーションとユーザとの間の良好な関係が維持され、ユーザがアプリケーションを継続的に利用する可能性を高めることができる。
【００５２】
また、本第１の実施形態では、登録データ管理部３６は、情報収集処理管理部３２で収集されたユーザの生体情報を用いてユーザ反応値や社会的距離スコアを算出するので、社会的距離を調査するためのアンケートを作成したり、ユーザにアンケートへの回答を強いることがなくなる。
【００５３】
≪第２の実施形態≫
以下、第２の実施形態について、図１２〜図１７に基づいて、詳細に説明する。本第２の実施形態では、複数アプリケーションへのユーザ反応差を用いた相対的な社会的距離スコアを算出する例について説明する。
【００５４】
図１２には、第２の実施形態に係る情報提供システム２００の構成が概略的に示され、図１３には、情報提供システム２００をユーザが利用している状況が模式的に示されている。
【００５５】
本第２の実施形態では、ユーザＡが使用しているアプリケーションが複数同時に存在している例として、３Ｄ提示空間のパーソナライズを用いて説明する。本アプリケーションでは、図１３に示すような１つの建屋を歩いていく中で、提示される空間が個人によって異なる仕様となっている。建屋内には情報処理端末１０ａ、１０ｂや情報収集装置２０’、情報提示装置１１０等が存在し、これらの情報はサーバ３０において統括されている。ここで、図１３に示すように、情報処理端末１０ａは、案内ボード型情報端末であり、情報処理端末１０ｂは、装着型の端末であるものとする。情報処理端末１０ａ，１０ｂは、第１の実施形態の情報処理端末１０と同様、情報収集部１２と情報提示部１４とを有しているものとする。情報収集装置２０’は、小型ビデオ録画器であり、情報収集装置２０’も第１の実施形態の情報収集装置２０と同様、情報収集部２２を有しているものとする。情報提示装置１１０は、プロジェクタやスピーカなどの出力装置である。また、サーバ３０は、第１の実施形態と同様、図３に示す情報収集処理管理部３２、情報提示処理管理部３４、登録データ管理部３６、表示履歴管理部３８を有している。なお、情報処理端末１０ａ，１０ｂ、情報収集装置２０’、情報提示装置１１０、及びサーバ３０は、ネットワーク８０に接続されている。
【００５６】
図１３において、ユーザＡは、装着型の情報処理端末１０ｂを装着（携帯）し、情報処理端末１０ｂにおいて、アプリケーションC0を利用している。このアプリケーションC0は、ユーザにパーソナライズされた３Ｄ空間が提示されるアプリケーションであり、空間内を帯同して歩くコンパニオン型のソフトウェアエージェントとの対話の提示・処理も行う。アプリケーションC0は情報処理端末１０ｂの情報提示部１４を通じて情報提示を行い、小型ビデオ録画機器である情報収集部１２を通じて音声と画像データの収集を行う。情報提示・情報収集にあたっては、情報処理端末１０ｂとサーバ３０との間の通信も成立しており、ユーザＡが建屋内のサービスを利用し始めた段階で、情報処理端末１０ｂの情報収集部１２で採取された情報も、サーバ３０へ送付され、保管される。
【００５７】
また、ユーザＡは、建屋側の情報提示・収集を行うことで複数ユーザが同じ空間に共存するための最適提示を行うアプリケーションC1を利用している。アプリケーションC1は情報提示装置１１０を通じて建屋の壁や床や中空への情報のプロジェクションを通じた情報提示を行うとともに、情報収集装置２０’を通じて音声と画像のデータ収集を行う。
【００５８】
さらに、ユーザＡは、建屋側に設置された案内ボード型の情報処理端末１０ａ上で、３Ｄ空間全体の案内アプリケーションC2を利用している。アプリケーションC2は情報処理端末１０ａ付属の画面（情報提示部１４）を通じて情報提示を行い、情報処理端末１０ａ前面に付属した小型ビデオ録画機器である情報収集部１２を通じて音声と画像データ収集を行う。なお、本実施形態では、説明の便宜上、各アプリケーションは、１つの装置の情報を利用することとしているが、これに限られるものではない。例えば、アプリケーションC2が情報収集装置２０’の収集した情報を使用する等、サーバ３０上に収集・蓄積したデータを多数のアプリケーションが使用することとしてもよい。
【００５９】
サーバ３０は、第１の実施形態と同様の方法で、情報収集装置２０’におけるユーザ反応値、情報提示部１４に対するユーザ反応値、各アプリケーションC0〜C2に対するユーザ反応値を算出・記録する。なお、本第２の実施形態におけるユーザ反応値は、アプリケーションC0は情報処理端末１０ｂの情報提示部１４と情報収集部１２と同一視され、アプリケーションC1は情報提示装置１１０と情報収集装置２０’と同一視され、アプリケーションC2は情報処理端末１０ａの情報提示部１４と情報収集部１２と同一視される。なお、この情報は、図７（ｂ）と同様のリストにより定義されている。
【００６０】
本第２の実施形態では、ユーザ反応値は全てビデオ映像に含まれる画像と音声を用いて算出するものとする。なお、使用するユーザ反応種類としては、全ての装置とアプリケーションで共通に、「対話時表情変化の大小」と、「興味・関心のPositive/Neutral/Negative」を求めるものとする。なお、第１の実施形態と同様、ユーザ反応の定量化技術については、既存の技術を用いるため、詳細については省略する。なお、表情変化や興味・関心の定量化手法としては、「Emotient社, Emotient API , http://www.emotient.com/products」や「iMotions社,Attention Tool API,http://imotionsglobal.com/software/attention-tool-api/」などに記載の技術を採用することができる。
【００６１】
図１４には、ユーザ反応値記録ＤＢ４４’（第１の実施形態における図７（ａ）のユーザ反応値記録ＤＢ４４に対応）が示されている。このユーザ反応値記録ＤＢ４４’は、アプリケーションに対するユーザ反応値を記録するものであり、「ＤＢ記録時刻」、「ユーザ反応時刻」、「ユーザ名」、「アプリＩＤ」、「ユーザ反応種類ラベル」、「ユーザ反応値」の各フィールドを有する。各フィールドの詳細は、図７（ａ）のユーザ反応値記録ＤＢ４４と同様である。なお、例えば、図１４の上から３つ目のデータには、ユーザ反応値が記録されていない（Ｎ／Ａ（not available））が、これは、収集されたビデオ映像には、アプリケーションC1に対する対話が当該時間帯で存在しなかったためである。
【００６２】
（サーバ３０による相対的社会的距離スコアの算出処理）
図１５には、サーバ３０において実行される、相対的な社会的距離スコアの算出処理がフローチャートにて示されている。
【００６３】
図１５の処理は、ユーザＡがある対話を開始する直前の時点で行われるものとする。ただし、これに限らず、図１５の処理は、所定時間間隔毎に定期的に行うこととしてもよい。なお、以下においては、アプリケーションC0がユーザＡとの対話を開始する直前である場合について説明する。
【００６４】
図１５の処理では、まずステップＳ５０において、サーバ３０の登録データ管理部３６は、相対的社会的距離算出タイプリストＤＢ４８’（図１６（ａ）参照）を確認し、アプリケーションＸ（ここでは、C0）について、比較アプリケーションごとにどの種類のユーザ反応値を用いるかを決定する。ここでは、登録データ管理部３６は、相対的社会的距離算出タイプリストＤＢ４８’のうち、アプリケーションC0の比較アプリケーション（C1、C2）のそれぞれにおいて、どの種類のユーザ反応値を用いるかを参照する。図１６（ａ）の場合、いずれも｛対話時表情変化, 興味・関心｝が、相対的社会的距離算出タイプとなる。
【００６５】
次いで、ステップＳ５２では、登録データ管理部３６は、相対的社会的距離スコア記録ＤＢ５０’（図１６（ｂ）参照）をさかのぼり、直近の時刻における同一アプリケーションC0・同一ユーザに対する社会的距離スコア記録時刻を社会的距離計算区間始点時刻とする。ここで、図１６（ｂ）の相対的社会的距離スコア記録ＤＢ５０’は、第１の実施形態の社会的距離スコア記録ＤＢ５０（図１０）とほぼ同様であるが、「比較アプリＩＤ」のフィールドが設けられている点、及び「社会的距離スコア」に代えて「相対的社会的距離スコア」のフィールドが設けられている点が異なる。このステップＳ５２では、例えば、直近の時刻tk-1における記録が、アプリケーションC1との比較では、2014/7/13 10:50:00.064、アプリケーションC2との比較では、2014/7/13 10:50:00.078であるものとし、それぞれのアプリケーションに対する社会的距離計算区間始点時刻とする。
【００６６】
次いで、ステップＳ５４では、登録データ管理部３６は、ユーザ反応値記録ＤＢ４４’（図１４）を確認し、社会的距離計算区間始点時刻〜現在時刻のアプリケーションＸ（C0）に対するユーザ反応値を取り出す。例えば、時刻tk-1〜現在時刻のC0に対するユーザ反応として、対話時表情変化［大，大，大，小，大，小，大］、興味・関心［Positive，Negative，Neutral，Negative，Positive，Positive，Positive］が取り出されたとする。また、アプリケーションC1に対するユーザ反応として、対話時表情変化［N/A，小，N/A］、興味・関心［Positive，Negative，Neutral］が取り出され、アプリケーションC2に対するユーザ反応として、対話時表情変化［小，N/A，小，小］、興味・関心［Positive，Neutral，Negative，Negative］が取り出されたとする。
【００６７】
次いで、ステップＳ５６では、登録データ管理部３６は、取り出したユーザ反応値を基に、ユーザ反応の種類ごとに当該時間間隔における相対的な平均値を求める。ここで、相対的な平均値の求め方は、アプリケーション毎に時刻tk-1〜現在時刻のデータを平均してからアプリケーション間で比較をすることとしてもよいが、時刻tk-1〜現在時刻のデータの前半同士、後半同士を比較した後に平均することとしてもよい。また、中央値や多数値の採用等、その他の方法を用いてもよい。
【００６８】
例えば、アプリケーションC0に関して、対話時表情変化では多数値をとることとすると、時刻tk-1〜現在時刻における多数値は[大]となり、興味・関心においてPositiveを１、Neutralを０．５、Negativeを０として平均値を算出することとすると、時刻tk-1〜現在時刻における平均値は［Positive］となる（０．４〜０．６＝Neutralとした場合）。また、アプリケーションC1において、同様の方法を採用すると、対話時表情変化では［Ｎ／Ａ］、興味・関心は［Neutral］となり、アプリケーションC2の対話時表情変化では［小］、興味・関心では［Negative］となる。この場合、アプリケーションC0の結果は、アプリケーションC1と比較すると対話時表情変化は［Ｎ／Ａ］（比較対象がない）となり、興味・関心は［possibly positive］（Positiveであった可能性がある）となる。また、アプリケーションC2と比較すると対話時表情変化は［Larger］（変化が大きい）となり、興味・関心は［Positive］（Positiveであった）となる。
【００６９】
次いで、ステップＳ５８では、登録データ管理部３６は、当該時間間隔の平均値を現在のタイムスタンプにおける相対的社会的距離スコアとして相対的社会的距離スコア記録ＤＢ５０’（図１６（ｂ））へ追加する。この場合、登録データ管理部３６は、上記ステップＳ５６で求められた結果をベクトル値として、時刻tk-１〜現在時刻のアプリケーションC0をアプリケーションC1と比較した場合の相対的社会的距離スコア｛N/A, Possibly positive｝と、アプリケーションC0をアプリケーションC2と比較した場合の相対的社会的距離スコア｛Larger, Positive｝を相対的社会的距離スコア記録ＤＢ５０’に記録する（図１６（ｂ）の上から３つ目、４つ目のデータ参照）。
【００７０】
このようにすることで、本第２の実施形態では、現時点のアプリケーションC0に対する他のアプリケーションと比較した場合の相対的社会的距離を数量化することができる。
【００７１】
（サーバ３０による情報提示処理）
次に、情報提示処理管理部３４が実行する、相対的社会的距離スコアに基づくユーザへの情報提示処理について説明する。図１７には、本第２の実施形態で用いる記録部としての不快反応ＤＢ１５２が示されている。
【００７２】
不快反応ＤＢ１５２は、ユーザが過去にアプリケーションを利用した際に不快に感じたか否かを情報利用レベルとともに格納するデータベースである。不快反応ＤＢ１５２は、図１７に示すように、「ＤＢ記録時刻」、「ユーザ名」、「アプリＩＤ」、「情報利用レベル」、「不快反応」の各フィールドを有する。例えば、図１７の上から１つ目のデータによれば、ユーザＡに対してアプリケーションC2から情報利用レベル「２」の情報が提供された結果、ユーザＡが不快反応を示したことがわかる。また、図１７の上から３つ目のデータによれば、ユーザＡに対してアプリケーションC2から情報利用レベル「２」の情報が提供された結果、ユーザＡが不快反応を示さなくなったことがわかる。
【００７３】
ここで、ユーザ反応が他の人と異なり、はっきりと出にくい場合等においては、第１の実施形態で説明した社会的距離スコアを用いた場合に、スコアが表に出にくいことがある。そこで、本第２の実施形態では、ユーザの他のアプリケーションへのユーザ反応と比較した社会的距離感（相対的社会的距離スコア）を用いることで、適切な情報をユーザに提示するものとする。
【００７４】
例えば、情報提示処理管理部３４は、ユーザＡがアプリケーションC0を利用する直前に、図１６（ｂ）の相対的社会的距離スコア記録ＤＢ５０’を参照する。そして、情報提示処理管理部３４は、直近の相対的社会的距離スコアから、アプリケーションC0とほぼ同一の対話時表情変化、興味・関心を示すアプリケーションを抽出する。なお、「ほぼ同一」とは、同一又は差分が所定範囲であることを意味する。ここでは、一例として、アプリケーションC2が抽出されたとする。
【００７５】
また、情報提示処理管理部３４は、図１７のユーザ名＝「UserA」、アプリＩＤ＝「C2」のデータを参照して、直近においてアプリケーションC2をユーザＡが利用した際に、不快反応を示していない情報利用レベル（図１７の場合、情報利用レベル＝「２」）を決定する。そして、情報提示処理管理部３４は、アプリケーションC0の情報利用レベルを決定した利用レベル（＝２）とし、ユーザＡに対して情報提示を行うようにする。このようにすることで、たとえ、アプリケーションC0において適切な情報提示を行うことが可能である。
【００７６】
なお、これまでの説明からわかるように、本第２の実施形態では、アプリケーションを使用している間のユーザ反応値を特定する特定部、及び複数アプリケーションを使用している間のユーザ反応値に基づいて、複数のアプリケーション間の相対的社会的距離を判断する判断部の一例として、登録データ管理部３６が挙げられる。
【００７７】
以上、詳細に説明したように、本第２の実施形態によると、登録データ管理部３６は、アプリケーションを使用している間のユーザの感情を特定する情報（ユーザ反応値）を特定し、複数のアプリケーションを使用している間のユーザ反応値に基づいて、複数アプリケーション間の相対的な社会的距離スコアを判断する。これにより、登録データ管理部３６は、ユーザがアプリケーションに対して相対的にどのような社会的距離を感じているかを自動的に判断することが可能となる。
【００７８】
また、本第２の実施形態では、情報提示処理管理部３４は、複数アプリケーションに対する相対的社会的距離スコアに基づいて、あるアプリケーション（第１アプリケーション）に対する情報利用レベルを決定するので、ユーザがあるアプリケーションに対して感じている社会的距離に合った情報をユーザに対して提示することができる。この場合、情報提示処理管理部３４は、相対的社会的距離スコア記録ＤＢ５０’を参照して、あるアプリケーション（第１のアプリケーション）と社会的距離スコアが等しい又は差分が所定範囲のアプリケーション（第２のアプリケーション）を抽出し、該第２のアプリケーションがユーザに所定の情報利用レベルの情報を提供している間に特定されたユーザの感情を特定する情報（不快か否か）に基づいて、第１のアプリケーションが提供する情報の情報利用レベルを決定する。このため、第２のアプリケーションに対するユーザの感情を特定する情報に基づいて、第１のアプリケーションの適切な情報利用レベルを決定することができる。
【００７９】
なお、本第２の実施形態においては、１つのアプリケーションを１つのアプリケーションと１対１で比較する場合について説明したが、これに限らず、１つのアプリケーションとその他のアプリケーションというように１対多で比較するようにしてもよい。
【００８０】
なお、上記第１の実施形態の社会的距離スコアと、第２の実施形態の相対的社会的距離スコアの両方を指標として用いることとしてもよい。この場合、社会的距離スコアと相対的社会的距離スコアとを１つのベクトルで表現することとしてもよい。
【００８１】
（変形例１）
なお、上記実施形態では、社会的距離スコア又は相対的社会的距離スコアと、情報利用時の不快反応の履歴とを用いて、情報利用制限を追加することとしてもよい。すなわち、上記第１の実施形態では、センサ入力情報（皮膚導電データ、音声データ、映像データ等）を用いて算出したユーザ反応値から、ある時点の対話生成前の時点における、ユーザとアプリケーションC0との社会的距離スコア（相対的社会的距離スコア）を求め、図１１のように情報利用レベルを制御し、適切な情報利用を前提とした対話内容を生成したが、このような場合であっても、ユーザにとって不快な情報利用であることもある。したがって、本変形例１では、例えば、情報提示処理管理部３４は、対話に対するユーザ反応が不快な感覚を示すものであった場合には、対話生成の直前に算出した社会的距離スコア（相対的社会的距離スコア）と情報利用レベルをセットにして、図１８に示すように、社会的距離スコア記録ＤＢへ記録する。
【００８２】
また、本変形例１では、情報提示処理管理部３４は、一定時間ごと（例えば１日おき）や一定データ量収集されるごと（例えば不快反応記録が登録ユーザ数と同程度集まるごと）に、図１９に示す情報利用制限リストＤＢ５２’に情報利用追加制限を設定する処理を実行する。この処理では、情報提示処理管理部３４は、図１８において不快反応の顕著なパターンがある場合に、図１９において情報利用追加制限を設定する。
【００８３】
この場合、図１８に蓄積されたデータのうちの顕著なパターンとしては、例えば一定数以上のユーザが不快と反応しているものや、１人のユーザで一定回数以上不快と反応しているもの等が挙げられる。例えば、図１８において、アプリケーションC0が情報利用レベル「２」の情報提示を行った場合に、不快反応を示したユーザはuser１〜user3である。また、社会的距離スコアでまとめると｛0.412〜0.578，Negative｝で２人、｛0.500，Positive｝で１人が不快反応を示している。したがって、例えば２人以上が不快反応を示した社会的距離スコアが不適当であるとするならば、情報提示処理管理部３４は、社会的距離スコアが｛0.412〜0.578, Negative｝の場合に、情報利用レベル２の情報利用を避けるように、情報利用制限リストへ情報利用追加制限を設定する（図１９の上から２つ目のデータ参照）。
【００８４】
このように、情報利用制限をユーザの反応にあわせて調整することで、図１１のように決め打ちで情報利用レベルを設定する場合と比較して、ユーザを不快にしてしまうケースの発生を低減することができる。
【００８５】
（変形例２）
なお、変形例１のように社会的距離スコア又は相対的社会的距離スコアと情報利用時の不快反応の履歴を用いて情報利用制限を作成する場合においては、情報利用制限をシステムデータとして事前に作成しなくてもよい。例えば、サーバ３０が、情報利用レベルを時間経過とともに上げていくような場合には、上記変形例１で記録されるような不快反応記録を収集して、一定以上の蓄積を行った後に、情報利用制限リストＤＢ５２”（図２０参照）を作成することとしてもよい。
【００８６】
本変形例２では、情報提示処理管理部３４は、一定時間ごと（例えば１日おき）や、一定のデータ量収集されるごと（例えば不快反応記録が登録ユーザ数と同程度集まるごと）に情報利用制限リストＤＢ５２”を作成する。
【００８７】
例えば、図１８の社会的距離スコア記録ＤＢにおける2014/7/10の１日分の不快反応記録に基づいて、情報利用制限リストＤＢ５２”を作成する場合、図１８では、３つの不快反応のデータがアプリケーションC0に対して存在することがわかる。このため、情報提示処理管理部３４は、これら全てのデータを基に情報利用制限リストＤＢ５２”を作成してもよいし、一定条件をクリアしたデータのみを用いて情報利用制限リストＤＢ５２”を作成してもよい。また、情報提示処理管理部３４は、前日の情報利用制限リストを上書きするような形で条件を追加してもよいし、情報利用制限リストＤＢ５２”を新規に毎日作成してもよい。図２０の例では、２人以上が不快反応を示した社会的距離スコアは不適当であると判断し、新規に情報利用制限リストＤＢ５２”を作成した場合のデータを示している。
【００８８】
このようにすることで、日々、ユーザの反応の傾向が異なるような場合であっても、情報利用制限リストＤＢ５２”を直近の不快反応記録に基づいて、適切に更新することが可能となる。
【００８９】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。
【００９０】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００９１】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００９２】
上述した各実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。例えば、上記第１、第２の実施形態で説明したユーザの情報を取得するセンサの種別、ユーザ反応値の種別、社会的距離スコアなどについては、一例であるため、上記実施形態に限定されるものではない。
【００９３】
なお、以上の第１、第２の実施形態及び変形例の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１）  アプリケーションを使用している間のユーザの感情を特定する情報を特定する特定部と、
複数アプリケーションを使用している間の前記ユーザの感情を特定する情報に基づいて、複数アプリケーション間の相対的な社会的距離を判断する判断部と、を備える社会的距離判断装置。
（付記２）  前記複数アプリケーション間の相対的な社会的距離に基づいて、第１のアプリケーションが提供する情報を決定する決定部を更に備える付記１に記載の社会的距離判断装置。
（付記３）  前記決定部は、
前記判断部の判断結果を記録した記録部を参照して、前記第１のアプリケーションと社会的距離が等しい又は差分が所定範囲の第２のアプリケーションを抽出し、前記第２のアプリケーションが前記ユーザに所定レベルの情報を提供している間に特定された前記ユーザの感情を特定する情報に基づいて、前記第１のアプリケーションが提供する情報のレベルを決定することを特徴とする付記２に記載の社会的距離判断装置。
（付記４）  前記特定部は、前記ユーザの生体情報を取得し、該生体情報に基づいて前記ユーザの感情を特定する情報を特定することを特徴とする付記１〜３のいずれかに記載の社会的距離判断装置。
（付記５）  ユーザの感情を特定する情報を、アプリケーションを使用している間に特定し、
複数アプリケーションを使用している間に特定された前記ユーザの感情を特定する情報に基づいて、複数アプリケーション間の相対的な社会的距離を判断する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする社会的距離判断プログラム。
（付記６）  前記複数アプリケーション間の相対的な社会的距離に基づいて、第１のアプリケーションが提供する情報を決定する処理、を前記コンピュータに更に実行させる付記５に記載の社会的距離判断プログラム。
（付記７）  前記決定する処理では、
前記判断する処理の判断結果を記録した記録部を参照して、前記第１のアプリケーションと社会的距離が等しい又は差分が所定範囲の第２のアプリケーションを抽出し、前記第２のアプリケーションが前記ユーザに所定レベルの情報を提供している間に特定された前記ユーザの感情を特定する情報に基づいて、前記第１のアプリケーションが提供する情報のレベルを決定することを特徴とする付記６に記載の社会的距離判断プログラム。
（付記８）  前記特定する処理では、前記ユーザの生体情報を取得し、該生体情報に基づいて前記ユーザの感情を特定する情報を特定することを特徴とする付記５〜７のいずれかに記載の社会的距離判断プログラム。
（付記９）  ユーザの感情を特定する情報を、アプリケーションを使用している間に特定し、
複数アプリケーションを使用している間に特定された前記ユーザの感情を特定する情報に基づいて、複数アプリケーション間の相対的な社会的距離を判断する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする社会的距離判断方法。
（付記１０）  前記複数アプリケーション間の相対的な社会的距離に基づいて、第１のアプリケーションが提供する情報を決定する処理、を前記コンピュータが更に実行する付記９に記載の社会的距離判断方法。
（付記１１）  前記決定する処理では、
前記判断する処理の判断結果を記録した記録部を参照して、前記第１のアプリケーションと社会的距離が等しい又は差分が所定範囲の第２のアプリケーションを抽出し、前記第２のアプリケーションが前記ユーザに所定レベルの情報を提供している間に特定された前記ユーザの感情を特定する情報に基づいて、前記第１のアプリケーションが提供する情報のレベルを決定することを特徴とする付記１０に記載の社会的距離判断方法。
（付記１２）  前記特定する処理では、前記ユーザの生体情報を取得し、該生体情報に基づいて前記ユーザの感情を特定する情報を特定することを特徴とする付記９〜１１のいずれかに記載の社会的距離判断方法。
【符号の説明】
【００９４】
３０  サーバ（社会的距離判断装置）
３６  登録データ管理部（特定部、判断部）
３４  情報提示処理管理部（決定部）
１５２  不快反応ＤＢ（記録部）
【図１】
0006432298.tif 000002
【図２】
0006432298.tif 000003
【図３】
0006432298.tif 000004
【図４】
0006432298.tif 000005
【図５】
0006432298.tif 000006
【図６】
0006432298.tif 000007
【図７】
0006432298.tif 000008
【図８】
0006432298.tif 000009
【図９】
0006432298.tif 000010
【図１０】
0006432298.tif 000011
【図１１】
0006432298.tif 000012
【図１２】
0006432298.tif 000013
【図１３】
0006432298.tif 000014
【図１４】
0006432298.tif 000015
【図１５】
0006432298.tif 000016
【図１６】
0006432298.tif 000017
【図１７】
0006432298.tif 000018
【図１８】
0006432298.tif 000019
【図１９】
0006432298.tif 000020
【図２０】
0006432298.tif 000021