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# コンピューターサイエンス# ヒューマンコンピュータインタラクション

新しい図書館が多様なバーチャルアバターを推進中

VALIDライブラリはオンラインでのやり取りのために多様なアバターを提供してるよ。

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バーチャル空間のための多様バーチャル空間のための多様なアバターションのインクルーシビティを高めるよ。VALIDライブラリはデジタルインタラク
目次

新しい技術が広まるにつれて、バーチャルアバターがオンラインのソーシャルプラットフォームで重要になってきてる。これらのアバターは、ユーザーをバーチャルな空間で表現する3Dキャラクターなんだ。バーチャルリアリティ(VR)や拡張現実(AR)が普及する中、アバターはオンラインの交流の中心になっていて、デジタルミーティングやゲームで人の代わりとして活動してる。これらのアバターがユーザー体験、特に人種や性別にどう影響するかを研究することが重要だよ。

バーチャルアバターは、さまざまなバックグラウンドの人々を表現するのに大きな役割を果たせる。ただ、今のアバターライブラリは、いろんな人種や民族を十分に表現してないんだ。たとえば、利用できるアバターの多くは白人男性が多くて、他のグループは限られてる。この多様性の欠如は、アバターに依存する研究やアプリに影響を与えるかもしれないし、ユーザーがアバターをどう感じたり、関わったりするかにバイアスをもたらすかもしれない。

多様なアバターの必要性

研究によると、バーチャル環境に関与する時、使うアバターの人種や性別によって体験が影響されることがあるんだ。たとえば、学生は自分に似た外見のバーチャル教師を好むことが多い。この好みは、より快適な学習体験に繋がるかもしれない。また、ユーザーのバックグラウンドを反映したアバターは、バイアスや差別の感情を減らすのに役立つこともある。

このニーズに応えるために、「インクルージョンと多様性のためのバーチャルアバターライブラリ(VALID)」っていう新しいライブラリが作られた。このライブラリは、210体のアバターを集めていて、さまざまな人種や職業を表現することを目指しているから、研究者や開発者が多様なアバターを使いやすくなってるんだ。

アバターライブラリの作成

このライブラリを作るために、チームは慎重なプロセスを踏んだ。最初は、いろんな人種グループの顔に見られる共通特徴に基づいてデザインを始めた。その後、実際のそのバックグラウンドを持つ人々からのフィードバックを受けてデザインを改善したんだ。この努力によって、アバターはより正確で、表現する文化への配慮もなされるようになった。さまざまなコミュニティからボランティアがデザインに対してフィードバックを提供して、特徴やスタイルを洗練させていった。

アバターができた後、大規模なオンライン研究が行われて、多くの国から参加者が集まった。参加者にはアバターの人種と性別を特定してもらったんだ。目的は、アバターが意図した通りに認識されているかを確認することだった。研究の結果、アジア系、黒人、白人のアバターは、一貫してその人種として認識された。しかし、中東系やヒスパニック系のアバターは、同じ人種の参加者にのみ認識されることが多かった。

人種の認識に対する影響を理解する

アバターにおける人種の認識は、正確な表現だけでなく、人々がこれらのデジタルキャラクターとどう関わるかを理解するためにも重要なんだ。研究によると、人々は自分と同じ人種の顔を他よりも簡単に認識することがある。この現象は「自分の人種バイアス」と呼ばれていて、研究やバーチャル環境でアバターを使う時に影響を及ぼす可能性がある。

研究結果

この検証研究の結果は、人種がアバターの認識に影響を与えることを支持している。研究では、参加者の人種によってアバターがどれだけ正確に認識されるかに顕著な違いがあることが示された。ほとんどの参加者はアジア系、黒人、白人のアバターを正しく認識したが、他の人種を表すアバターは、異なるバックグラウンドの個人によって必ずしも認識されるわけではなかった。この発見は、より幅広い人種のアイデンティティを反映するアバターを作成する重要性を浮き彫りにしている。

研究と応用への影響

多様なアバターの利用可能性は、研究や応用分野に広範な影響を及ぼすことができる。教育においては、学生のバックグラウンドを反映したアバターを使うことで、バーチャル学習環境での帰属意識や支援を促進するかもしれない。医療のシミュレーションでは、多様なアバターが医療専門家が異なるバックグラウンドの患者とスキルを練習するのに役立ち、共感や理解を深めることができる。また、バーチャルミーティングやゲームなどのソーシャルな場面では、多様なアバターがより包括的な環境を作り、すべてのバックグラウンドの人々の参加を促すことができる。

さらに、VALIDのアバターを使う研究者は、バーチャル空間での人種や性別の相互作用の影響をより正確に研究できるようになる。たとえば、異なる人種のアバターに対する人々の反応を比較することで、実社会に存在するバイアスや認識についての洞察を得ることができる。

アバターライブラリの今後の方向性

VALIDはインクルージョンに向けた重要なステップだけど、まだまだやるべきことがたくさんある。ライブラリには現在、限られた範囲の表現しか含まれてなくて、主に若くて健康なアバターに焦点を当ててる。今後の拡張では、より多様な体型、年齢、職業を導入することを目指してる。これにより、アバターが特定のグループだけでなく、全体の人口をより代表するようになるかもしれない。

開発者たちは次のアップデートでノンバイナリーやアンドロジナスなアバターも含める予定だ。これらのアバターは、バーチャル環境での性別バイアスを減らすのに重要な役割を果たし、さまざまな視点を促進することができる。

まとめ

要するに、VALIDライブラリは研究者や開発者にとって、さまざまなデジタルアプリケーションで使える多様なアバターの豊富なリソースを提供してる。幅広い表現を提供することで、VALIDはバーチャル空間でのより包括的な体験を促進することを目指してる。技術が進化し続け、多様なアバターの需要が高まる中、こういったライブラリの継続的な開発が、ソーシャルコンピューティングの変化する風景を支えるために重要なんだ。

オリジナルソース

タイトル: VALID: A perceptually validated Virtual Avatar Library for Inclusion and Diversity

概要: As consumer adoption of immersive technologies grows, virtual avatars will play a prominent role in the future of social computing. However, as people begin to interact more frequently through virtual avatars, it is important to ensure that the research community has validated tools to evaluate the effects and consequences of such technologies. We present the first iteration of a new, freely available 3D avatar library called the Virtual Avatar Library for Inclusion and Diversity (VALID), which includes 210 fully rigged avatars with a focus on advancing racial diversity and inclusion. We present a detailed process for creating, iterating, and validating avatars of diversity. Through a large online study (n=132) with participants from 33 countries, we provide statistically validated labels for each avatar's perceived race and gender. Through our validation study, we also advance knowledge pertaining to the perception of an avatar's race. In particular, we found that avatars of some races were more accurately identified by participants of the same race.

著者: Tiffany D. Do, Steve Zelenty, Mar Gonzalez-Franco, Ryan P. McMahan

最終更新: 2023-10-30 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2309.10902

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2309.10902

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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