ニュース・ブログ
心理学、認知科学、人間工学、教育、コミュニケーション研究などでは、参加者の反応を多面的に捉えるために、顔表情ログが使われる場面があります。
ただし、ログデータを研究で使える形に整えるには手間がかかります。CSVを読み込み、前処理を行い、時間範囲を切り出し、指標を計算し、図表を作成する。研究ごとにこの作業を繰り返していると、分析そのものよりも、分析の準備に時間を取られてしまいます。
KSDVは、心sensorから出力されたCSVをブラウザ上で可視化・分析できるダッシュボードです。研究で必要になりやすい時系列確認、ベースライン補正、複数指標の統計、Affect Dynamics、Circumplex Model、相関行列ヒートマップ、CSV出力をまとめて扱えます。
刺激や課題に対する反応を、時間軸で確認する
研究データの解釈では、セッション全体の平均だけでなく、どの時間帯で反応が変わったのかを見ることが重要です。
KSDVでは、10種類の感情スコアに加えて、Attention、Engagement、Valenceの推移を時系列で確認できます。実験刺激の提示、課題開始、フィードバック、休憩などのイベント区間と照らし合わせることで、反応が生じたタイミングを追いやすくなります。
時間範囲を絞り込めるため、特定の試行、刺激提示区間、課題区間だけを見たい場合にも対応できます。絞り込んだデータはCSVとして出力できるため、KSDV上で概観したあとに、RやPythonなどで追加分析を行う流れにもつなげられます。
ベースライン補正で、個人差を扱いやすくする
表情反応には個人差があります。同じ刺激を見ても、もともと表情が大きく動きやすい人もいれば、比較的安定している人もいます。
KSDVでは、安静時や刺激なしの区間をベースラインとして登録し、その基準に対する変化としてデータを見ることができます。これにより、個人の表情の出方の差を踏まえたうえで、刺激や課題による変化を検討しやすくなります。
補正後のデータもCSVとして出力できるため、論文用の統計処理や補足分析にも利用しやすい形で残せます。
Affect Dynamicsで、感情の動き方を見る
研究では、ある感情が高かったか低かったかだけでなく、どのように変化したかも重要です。
KSDVの学術的分析では、Affect Dynamicsとして、感情慣性、変動性、不安定性などの指標を確認できます。感情慣性は状態の持続性、変動性はセッション全体の揺れ幅、不安定性は隣接フレーム間の変化の大きさを捉えるための指標です。
これらを使うことで、「反応が強かったか」だけでなく、「反応が持続したのか」「細かく揺れたのか」「急に変化したのか」といった観点からデータを読み解けます。
Circumplex Modelで、反応の位置づけを確認する
KSDVでは、RussellのCircumplex Modelの考え方に基づき、Engagementを覚醒度の代理指標、Valenceを感情価として、反応を2次元空間で確認できます。
高覚醒か低覚醒か、ポジティブかネガティブかという軸でセッションを捉えることで、単一の感情名だけでは見えにくい反応の傾向を整理できます。たとえば、強く関与しているがネガティブ寄りなのか、落ち着いているがポジティブ寄りなのか、といった違いを検討できます。
固定中立点に基づく象限分析により、セッション間の比較にも使いやすい形で結果を確認できます。
相関行列とCSV出力で、追加分析につなげる
KSDVでは、感情スコア、Engagement、Valenceなどの関係を相関行列ヒートマップとして確認できます。どの指標が同時に高まりやすいか、どの指標が逆方向に動きやすいかを概観することで、仮説づくりや追加分析の入口になります。
学術的分析の結果はCSVとして出力できます。KSDV上で全体像を確認し、必要なデータを切り出し、統計ソフトやプログラミング環境で検定やモデル化を行う。そうした研究ワークフローの前段として使いやすい設計です。
研究者が解釈に集中するために
KSDVは、研究者の分析を置き換えるツールではありません。むしろ、研究者が仮説、実験設計、結果の解釈に集中できるよう、前処理と可視化の負担を減らすための道具です。
顔表情ログを毎回手作業で整え、同じようなグラフや集計を作り直す。その時間を減らせれば、研究者はより多くの時間を「何が起きたのか」「どのように説明できるのか」に使えます。
KSDVは、顔表情ログを研究で扱うための入口を整え、再現性のある分析と追加検討につなげるためのダッシュボードです。
製品紹介ページはこちら。
感情データの可視化・分析にご関心のある方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
2026年07月15日
