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J-GLOBAL ID：202002287229024541   整理番号：20A1759454

動機付け面接におけるクライアント行動変化符号化のマルチモーダル解析【JST・京大機械翻訳】

Multimodal Analysis of Client Behavioral Change Coding in Motivational Interviewing

著者 (6件)： Aswamenakul Chanuwas (University of Southern California, Los Angeles, CA, USA) ,  Liu Lixing (University of Southern California, Playa Vista, CA, USA) ,  Carey Kate B. (Brown University, Providence, RI, USA) ,  Woolley Joshua (University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA) ,  Scherer Stefan (University of Southern California, Playa Vista, CA, USA) ,  Borsari Brian (University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICMI ’18  ページ： 356-360  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 運動障害治療のためには,運動介入(MI)は広く普及し,有効な治療法である。過去10年間,MI研究は,ラピストスキルとその後の行動変化の間の中心的メディエーターとしてクライアント言語を同定した。特に,変化会話(CT;変化に対する個人議論)または会話(ST;状態変化に対する個人議論)と呼ばれるセッションクライアント言語は,セッション後行動変化に直接関連する。MIの広範な使用とMIの根底にあるメカニズムの広範な研究にもかかわらず,ほとんどの既存の研究は,MIの言語的側面,特にクライアントの変化の会話と持続性の会話と,それらがMIの成果にどう影響を与えるかに焦点を当てた。本研究では,音響挙動記述子に関する統計解析を行い,それらの識別力を試験した。次に,著者らは,クライアント変化会話予測の精度を改善するために,音響特徴と言語特徴を結合することによって,マルチモーダルを利用した。最後に,著者らは,クライアント発話クラスに関するモデルをどのように知らせるかを理解し,MISCコードの性質への洞察を得るために,著者らの訓練されたモデルを検討した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 言語 ,  音響 ,  運動障害 ,  *多モード ,  発話 ,  会話
準シソーラス用語： 運動介入 ,  *行動変化 ,  音響特徴 ,  *動機づけ面接 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 計算精神療法 ,  機械学習 ,  社会信号処理 ,  統計

分類 (3件)： 栄養調査  (GB01020M) ,  食品一般  (FJ01010Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 動機付け ,  面接 ,  クライアント ,  行動変化 ,  符号化 ,  マルチ ,  モーダル解析