感情マークアップ言語 - 百科事典

感情マークアップ言語（EMLまたはEmotionML）は、W3C感情インキュベーターグループ（EmoXG）によって、感情の一般的なアノテーションおよび表現言語として定義されました。感情が必要な多くの技術的な文脈で使用できるべきです。感情指向の計算（または「感情計算」）は、インタラクティブな技術システムがより高度になるにつれて重要性を増しています。ユーザーの感情状態やユーザーインターフェースでシミュレートされるべき感情状態を表現するには、適切な表現フォーマットが必要です。この場合、マークアップ言語が使用されます。

EmotionMLバージョン1.0は、グループによって2014年5月に公開されました。

例
以下は、教師、アリスと学生、ボブとの対話のビデオ録画で表現された感情を説明するEmotionMLドキュメントの例です。

歴史
2006年に、最初のW3Cインキュベーターグループである感情インキュベーターグループ（EmoXG）が設立され、「ユーザーの感情状態やユーザーインターフェースでシミュレートされるべき感情状態を表現するための言語を調査する」ために設立されました。最終報告書は2007年7月10日に発表されました。

2007年に、感情インキュベーターグループの後継として、感情マークアップ言語インキュベーターグループ（EmotionML XG）が設立され、「感情マークアップ言語の規格草案を提案し、非専門家にもアクセス可能な形で文書化し、いくつかの既存のマークアップとともにその使用を示す」ために設立されました。感情マークアップ言語インキュベーターグループの最終報告書「EmotionML 1.0の要素」は2008年11月20日に発表されました。

その後、2009年にW3Cのマルチモーダルインタラクション活動の枠組みで、EmotionML（EmotionML）1.0の第一回公開作業草案が2009年10月29日に発表されました。Emotion Markup Language 1.0の最終作業草案は2011年4月7日に発表されました。最終作業草案は、コミュニティからのフィードバックと2010年10月にパリで開催されたワークショップの結果に基づいて発生したすべてのオープンな問題に対応しました。最終作業草案とともに、EmotionMLの語彙リストが開発者に対して標準的な語彙を使用して感情をアノテーションまたは表現するための支援として発表されました。

1.0バージョンが2014年に完成するまで、年次の作業草案が発表されました。

感情マークアップ言語を定義する理由
感情マークアップ言語の標準は以下のような目的に役立ちます：

コンピュータメディエーテッドな人間対人間や人間対機械のコミュニケーションを向上させるため。感情は人間のコミュニケーションの基本部分であり、したがって、感情チャットシステムや感情豊かなボックスなどで考慮されるべきです。これは、感情に関連する状態の指定、分析および表示を含みます。

システムの処理効率を向上させるため。感情と知能は強く関連しています。コンピュータ処理における人間の感情のモデル化は、より効率的なシステムの構築に役立ちます。例えば、時間感覚の決定を強制するために感情モデルを使用する場合があります。

ウェブサービスを使用して提供される非言語的な行動、感情、心の状態を分析することを可能にすることで、データ収集、分析および報告を許可するため。

EmotionMLを適用できる既存の技術の具体的な例としては以下のようなものがあります：

Web 2.0における意見採掘／感情分析、ブログで製品に対する顧客の態度を自動的に追跡；
感情監視、例えば、環境支援生活アプリケーション、監視目的の恐怖の検出、またはウェアラブルセンサーを使用して顧客満足度をテスト；
人間の感情状態に応じて支援を提供するウェルネス技術、人間の健康を向上させる目的で；
ゲームや仮想世界のためのキャラクターデザインと制御；
HTML5やJSONなどの標準的なウェブ技術を使用して、インターネット全体で個人の非言語的行動、感情、心の状態のデータを収集、分析および報告するウェブサービスの構築；
社会ロボット、例えば、来訪者との対話を行うガイドロボット；
感情豊かな音声合成、幸せや悲しみ、フレンドリーまたは謝罪などの異なる感情で合成音声を生成；
感情認識（例えば、音声対話システムで怒っている顧客を見つけるために、コンピュータゲームやe-Learningアプリケーションを改善するために）；
障害者のサポート、例えば、自閉症の人々のための教育プログラム。EmotionMLは、内容の感情の意図を明確にするために使用できます。これにより、学習障害（例えば、アスペルガー症候群）を持つ人々が内容の感情の文脈を理解することができます；
EmotionMLは、メディアのテキストや字幕に使用できます。感情がマークアップされると、サウンドトラックを聞けない聴覚障害者や聴覚障害者に対して、内容の情報が豊かにされます。

感情インキュベーターグループは、感情マークアップ言語の39の個別のユースケースをリストアップしました。

「感情指向システム」が必要とするデータを標準化した方法でマークアップすることは、その開発を促進する可能性があります。標準化されたアノテーションされたデータは、システム間でより簡単に交換されることができます。これにより、感情データベースの市場を単純化し、標準は感情処理システムのサブモジュール（例えば、テキスト、音声または多模様入力からの感情認識のためのウェブサービス）のプロバイダーの市場を容易にするために使用できます。

一般的に使用できる感情マークアップ言語を定義する挑戦
有限な固定の記述子のセットを使用して感情の記述を標準化しようとする試みは、関連する感情の数、それらに与えられる名前、またはそれらを最もよく説明する方法についての合意が存在しないため、失敗する運命です。例えば、":)"と"(:"の違いは小さいですが、標準化されたマークアップを使用すると、一つが無効になります。さらに基本的に、区別すべき感情関連の状態のリストは、アプリケーション領域や感情の焦点に応じて異なります。基本的には、必要な語彙は使用される文脈によって異なります。

一方で、概念の基本的な構造は、論争の少ないものです：一般的に認められていますが、感情はトリガー、評価、感情、生理学的な変化を含む表現行動、行動傾向を含みます。感情全体はカテゴリや少数の次元で説明できます。感情には強度があります。詳細については、感情インキュベーターグループの最終報告書「感情の科学的記述」を参照してください。

この分野における記述子に関する合意のなさを考慮すると、感情マークアップ言語を定義する実践的な方法は、可能な構造要素の定義と、ユーザーが自分の作業に適切と考える語彙を「プラグイン」できるようにすることだけです。

さらに、一般的に使用できるマークアップ言語を提供することを目指す挑戦が存在します。異なるユースケースから生じる要件は、比較的異なります。手動のアノテーションは、科学的文献で考慮されるすべての微細な区別が必要ですが、自動認識システムは通常、非常に少数の異なる状態を区別できます。また、感情を適切に表現するために、感情アバターにはさらに詳細なレベルが必要です。

このように、柔軟性と互換性の間に必ずしも避けられない緊張関係があるため、以下の規格では、必要な場合にのみ選択肢を提供し、各選択肢に対して合理的なデフォルトオプションを提案することを目指しました。

感情マークアップ言語を利用するアプリケーションとウェブサービス
感情マークアップ言語を使用して、個人の非言語的行動、心の状態、感情のデータを測定、収集および報告するウェブサービスを構築することが可能な多くの既存のプロジェクトやアプリケーションがあります。その中の一例は、EyesWebを使用してインターネット全体で感情データを測定することです。

参考資料
感情ディスプレイ
自閉症フレンドリー
人間マークアップ言語