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【論文メモ】日銀総裁会見の表情解析に基づく感情値の計測と金融政策変更との関係

論文名

水門善之(野村證券株式会社), 勇大地(マイクロソフトコーポレーション), 日銀総裁会見の表情解析に基づく感情値の計測と金融政策変更との関係, 第19回人工知能学会金融情報学研究会(SIG-FIN), 2017.
http://sigfin.org/019-22/

jp.reuters.com

どんなもの?

深層学習等を用いた表情認識アルゴリズムを用いて,会見における総裁の表情を解析し,「喜び」・「怒り」・「悲しみ」・「驚き」等の感情値の変化を計測した.その結果,大きな金融政策変更を行う直前の回の会見では,「怒り」や「嫌悪」の値が高くなる一方,金融政策変更後の会見では,「悲しみ」の数値が低下する傾向が確認された.このことは,表情解析に基づく情報が,金融政策の先行きを考える上で有用な材料となり得ることを示唆していると考える

先行研究と比べてどこがすごい?

2014年度以降,日銀は決定会合後の記者会見の様子をメディアを通じて動画配信することを解禁した.これにより,総裁の会見内容について,テキスト情報だけではなく,表情やトーンも含めた解釈が可能になった.情報理論的な定義における情報量でみた場合,文章よりも動画・音声の方が,情報量は遥かに大きい.本研究では,これらの点に注目し,会見動画の解析を行うことで,テキストデータに含まれない情報の抽出を試みた.具体的には,深層学習等を用いた表情認識アルゴリズムを用いることで,会見における総裁の表情を解析し,「喜び」・「怒り」・「悲しみ」・「驚き」等の感情の変化を指数化した

技術や手法のキモはどこ?

MicrosoftのCognitive Serviceにおける表情認識アルゴリズムを感情値の計測に用いた

どうやって有効だと検証した?

「喜びの割合」を定義し可視化。定性的に判断。

議論はある?

記者会見における総裁の表情の変化は,その発言の内容によるところも大きい点には注意が必要だ.

次に読むべき論文は?

Microsoftにて深層畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)をベースとした表情認識アルゴリズムの研究が進められている
EmadBarsoum, ChaZhang, Cristian Canton Ferrer and Zhengyou Zhang: Training deep networks for facial expression recognition with crowd-sourced label distribution, ICMI 2016 Proceedings of the 18th ACM International Conferenceon Multimodal Interaction, Pages 279-283