Research
Web会議システムを使用したミーティングに関する研究です．
発言するタイミングを逃してしまう人や発言しづらいと感じる人を支援することで，発言の偏りを減らすことと，ミーティングの参加意識を高めることを目的としています．
意思表示のカードを匿名でミーティング中に提示するシステムを作成し，カードを使用することで次の発言者が発言しやすくなる効果や自身が話すきっかけにつながることが明らかになりました．
周囲の文字が，手書き行動に影響を及ぼすかについての研究です．
寄せ書きや芳名帳のような多人数が手書き文字を書き込む状況において，人がどこに書き込むのか，どういった影響を受けるのかについて調査しました．
本研究は「手書きが苦手な人は，綺麗でない文字が集まっている場所に書き込む」という仮説を検証しました．
その結果，自身の手書きに自信がない人や自身の手書きを綺麗だと思っていない人は，綺麗でない文字の周辺を選ぶ傾向があることが明らかになりました．
学部4年次の（卒業）研究です．
混雑した場所で待ち合わせ相手の探索を行うことに対して苦手意識をもつ人の支援を行いたい，という思いがこの研究の動機となっています．
本研究では，待ち合わせ相手を探索する際の行動に着目し，探索行動の特性（視線の動きなど）を明らかにすることを目指し，実際に混雑した場所で行う待ち合わせを想定した実験を行いました．
人の探索に対する苦手意識の有無によって，異なる探索行動が見られました．
4年次に報告したものです．
INTERACT2019に参加した際の研究発表や会議の内容について報告しました．
学部3年次の研究を英語化したものを，4年次で発表してきました．
ダンスの個性を抽出するための第一歩として「骨格情報から個性となりうる特徴を探す」ことを目的とし，
骨格情報のみから人がどれくらい自分を見分けられるのか，さらに人が見分ける際に意識した要素を用いて機械学習を行うことで，
機械がどれくらい正確に人を見分けられるのか，を検証しました．
学部3年次の研究です．
ダンスにおいて「個性」とはとても重要な要素の一つですが，自分自身でこの「個性」を理解し伸ばしていくことはとても難しいです．
そこで，骨格情報から個性を抽出することができるかを明らかにするため，人の目から判断する実験と機械学習を用いた実験の2つを行い，
骨格情報に個性となりうる特徴が存在していることが分かりました．
大学院1年次の研究です．前年度に引き続き，待ち合わせに関する研究を行っています．
本研究では，待ち合わせ場所の具体的な位置について絞り込むために行う，待ち合わせ相手とのやりとりについて着目しました． 実験はAppleのLook Around機能を使用し，探索者と待機者に分かれてオンライン上で行いました， 最初のやりとりに着目したところ，円滑なやりとりでは待機者の説明が中心であり，キーワードの内容が豊富であることが明らかになりました．