# Zoom Chat に見る We-Mode 一中国語話者の Multi-Agent Interaction-

砂岡和子
早稲田大学
ksunaoka@waseda. jp

## 概要

中国語母語話者による Zoom 会議時の Text Chat の特色を定量的・定性的に示し, 参与者間に共同行為が生起する要因を探索した。分析の結果, participant $の$ multi-agent interaction が Wemodeへの遷移と Joint action を促すことが分かっ た. 言語情報のみの Communicating でも, Agent の 役割意識を変えることで，Interactionを活性化で きるヒントを提示する.

## 1 研究背景と目的

オンライン授業は五感を充分に発揮できず，学生 との共同行為（joint action）が難しいと悩む教員 は少なくない. Zoomなどmeeting toolを経由する と, 視覚・聴覚情報の劣化は免れず，［1]によれば，対面時に比べ知覚情報は 3 割程度に減衰する。学生 がカメラオフや Chat に無反応だと, 教員の Communicating 手段は激減する.

五感情報に代表される Social signal の欠如は対話システムも同様で, 相槌, 繰り返し, 掘り下げ質問など対人協調のしかけを施すものの, 自発的にヒ トと共同行為を行うレベルには至っていない. オン ライン授業や対話システムの質向上には， Student/User 対 Instructor/SystemのAgent 間の協調が鍵となる $[2]$.

本文は活発な共同行為が見られる中国語話者集団 による Zoom 会議を例に, Text Chat という限られた Social cues を通じ[表 1], Agent (participants, organizer, guest) 間で joint action が生起する要因を探る. 現行の遠隔授業や対話システムにおける Agent の積極参与を促すヒントを得られよう.

## 1. 1 Research questions

2つの仮説を立てて検証を行う.

1）Zoom 会議中の Text Chat で participant が gest に 対し頻繁に発信する感謝や謝辞表現は，参与者同士 が共同ゴールを知覚し, 相互補完的・相互依存的な 役割の自覚を促す。

2) participant の情報交流 Chat は，共通課題解決の ため，参与者が We-mode へ遷移する媒介役を担う.

表 1 対話形式と社会信号経路

## 1.2 先行研究

使用述語と関連先行研究を挙げる.

・我々モード（We-mode）: 個体と個体の Interaction によって生じる集合的な認知・神経メカニズム。共同ゴールの知覚と，相互補完的・相互依存的な役割 が割り当てられる際, we-mode への遷移が起こり,共同行為 (Joint Action) が生起する[3][4].
- 社会的信号処理 (Social Signal Processing ; SSP) :言語・非言語など複数の channel より得られる情報 を統合し，人間が行動・コミュニケーションを通じ て形成する社会性の側面を理解・計算するための技術[5][6].

## 1.3 データ資源と特性

2020 年 7 月以降, 中国の北京語言大学 (BLCU) ${ }^{i}$
^{i}$ Beijing Language and Culture University
}

と同大出版社が共催する “全球中文教学オンライン 連続公開講座” (以後, BLCU Seminar と略称) での Zoom Text Chat をソースデータとする. BLCU Seminar は "Global Chinese Teaching(GCT)” と “American Chinese Teaching(USCT)” の 2 シリーズ に分かれ, 前者は中国国内の教員と学生が主体, 後者はアメリカ在住の教員と学生も多く参加する. 本研究では GCT から 4 回, USCT から 2 回の計 6 回分の Zoom Text Chat を分析対象とする[表 2].

GCT も USCT もミーテイング時間は毎回約 1 時間 30 分（延長もあり）, それぞれ 3-5 名のゲスト講師 が各人約 10 分, PPTを使いリレー式に講義を行う.司会者は一講義終了前に, 参加者へ向け Zoom Chat に講師への質問を投稿するようChat で呼びかけ, 全講師の発表終了後, 講師が参加者の Chat 質問に口頭で答える. 全講師が回答後，講師と司会者による 全体討論で会議を締め括る. 講義動画は後日, 同大学出版社専用プラットホームにオンデマンド動画と してアップロードされ, 会員登録 (無料) すれば繰 り返し閲覧可能となっている.

BLCU Seminar は講師 (guest) と司会者 (organizer) を除き, 参加者 (participant)の交流権限は Text Chat のみ, カメラとマイクは使用不可という制限に も拘らず[表 3], 毎秒平均 38 thread の投稿があり,参与者間の活発な Chat 応酬がなされる[表 2].

表 2 BLCU Seminar Chat 目録

} & \multicolumn{1}{c|}{ Thread } & \multicolumn{2}{|c|}{ Chanks } \\
\cline { 5 - 6 } & & & \multicolumn{1}{|c|}{ token } & \multicolumn{1}{c|}{ type } \\

表 3 Agent 別 media 権限



参与者間の協調的対話は, 毎回 Participants によ る Guest や Organizer $へ の$ 感謝と情報交換投稿の頻度からも窥える[図 1, 2]. Chat の Agent は主に中国語母語話者であるが，対話参与者が共同で発話を 構築するプロセスは，民族や言語種を超え共通点が あると仮定し，考察を進める。

図 1 20210328Tag Cloud

図 2 20210508Tag Cloud

## 2 分析方法と手順

Chat Text の量的特徴を確認するため, 表 1 に挙げ た 6 回分の Chat につき, 以下の定量分析を行った.

1 Chinese word segmentation \&Word frequency

2 Chinese Text Mining \& Tag Cloud

3 Classification of Chat threads per agent

4 Number of Chat threads per agent(Frequency of occurrence \& Total Number of Characters $の 2$ 種)

1-2 については北京大学信息科学技術学院に委託 し, Python プログラミングによる自動処理を行った. 3-4 は手動によるアノテーションと分析で, Agent を Participants, Organizer, Guest $の$ 三者, Chat 内容を次 の 5 種に分類し，各出現率を計算した.

(1)thanks \& compliments（感謝）

(2)information exchange（情報交換）

(3)response（回答）

(4)question（質問）

(5)request (要求)

別途, $\mathrm{R}$ による重回帰分析を行い, 上掲 5 種 Chat 内容間の関連性を探索した。統計結果検証のため, Chat 内容と送信相手（recipients）の分布につき，定性的な観察を行った。

## 3 結果

## 3. 1 Joint Action

分析 1-2 により Chat 中の高頻度語彙の分布と特徴

が判明した。結果は[図 1,2$]$ に見るように，毎回 “謝謝” “**老師 (先生) ” が最多頻度語句となる.

分析 3-4 では Agent 別 Chat 発言内容の分布と出現特性を示した。 [図 3]は GCT20210327 の Agents 別 Thread 分布で, 最多は(1)謝辞の 110 件（thread）,次に(2)情報交換 79 件が続き, Chat 定番の(4)質問は 22 件で 3 位に止まる ${ }^{i i i}$. 多数の Participants による大感謝や謝辞の連続投稿は, gest や organizer との役割分担を意識させ, 同時に共同体として会議を運営す る Joint Action を促す働きがあると推測できる [3][4][付録参照].

図 3 Thread distribution between agents (20210327)

## 3. 2 Multi-Agent Interaction

Joint Action が生起する要因は, Chat 投稿意識に あるはずだ．Chat 内容の相関関係を明らかにする ため, 以下 $\mathrm{A}, \mathrm{B}$ の仮説を立て, 独立変数間の交互作用なしの重回帰分析を行った。

A : participants $の$ information exchange(2)か thanks \& compliments(1)が増えると, question(4)が減る.

B : participants $の$ information exchange もしくは question が増えると, thanks \& compliments が減る.

重回帰分析の結果, Total Number of Characters で，仮説 $\mathrm{A} ， \mathrm{~B}$ が支持され，(2)もしくは(1)は(4)を代替し, 逆に(2)或いは(4)は代代替する可能性が示唆 された. つまり participants が発信する謝辞(1)や情報交換(2)と質問(4)は，相互補完的な関係にある. なぜ質問の代わりに情報交換や謝辞を投稿するの か? 20210327Chatを例に, participants による(1)(2) (4)の宛先（recipients）を調べると, 計 79 件の participants(2)のうち， 65 件 $\doteqdot 82 \%$ は仲間の参加者に 向けられ，本来(2)の recipients であるはずの organizer=主催者が 9 件 $\fallingdotseq 11 \%$, guest=講師は 5 件 6\%しかない[図 3]. Chat の宛先から見る限り， participants の投稿には，役割にとらわれないMultiAgent Interaction が見られる.

図 4 (2)+(1)対(4)の相関 図 5 (2)+(4)対(1)の相関

図 6 Recipients of participants (20210327)

## 3. 3 We-mode

具体的に participantsによる(2)のスレッド内容を見 ると, (2)は半数が participants の通信トラブル (65 件中 34 件 $552 \%$ ) で, 残りは講義内容へのコメント（同 31 件 $48 \%$ ）である.トラブルの訴え先は本来 organizer や guest のはずだが，実際は参加者全体に 支援を求め投稿している。救援や感想 thread を見た 他の participants は即座に response を送り，会議は協調モードへと向かう[ 付録参照].

対して thanks \& compliments 謝辞(1)の宛先は guest が圧倒多数を占め, 20210327Chat は guest 向けが (105 件 $995.5 \%$ ）である[図 6].

[図 7]は GCT20210703 の計 261thread をトピック 別に漢字数でその推移を示した Heatmap である. 対話中, thanks $の$ 後に question $と$ information exchange が繰り返し増加し反復することがわかる.


図 7 Topic heatmap 20210703

## 4 まとめ

## 4. 1 小結

中国語母語話者による Zoom Chat の分析を通じ，参与者間の共同行為が生起する要因を探索した。仮説 1 ）は, participant が発信する thanks 投稿の後 は, question と information exchange が増加する 傾向を確認した. Participant の大量の謝辞表現は，参与者が共同ゴールを知覚し, 相互補完的・相互依存的な役割の自覚を促す機能があると言えよう。仮説 2 ）は，participant の情報交流 Chat が，通信卜 ラブル解決や講義内容の相互コメントなどを含み, その受け手も主催者側ではなく, 参加者全体に向け られており, 初見同士の参与者が協調して会議を運営する We-mode への媒介役を果たしている。 participant は, 自身のパート (役割)を超え, MultiAgent Interactionを牽引する。

## 4. 2 今後の課題

以上，結果の一部は観測レベルに留まり，更に多 くのデータに基づいた検証が必要である. 例えば SSP の手法を適用する場合, BLCU Seminar の participantが使えるHuman Communicating channel は Text Chatのみとなる.これを入力值 (X) とし，目的変数 (Y) に調和的, 親密な関係, 態度 (Rapport, Attitude），コミュニケーションにおける調整 （Regulation）を推定する問題式を立て，機械学習 で解く方法も選択肢としたい［5］６］．今後は比較用 の Chat データを増やすと同時に, Chat 内容を質的 に深く掘り下げる方法を組み合わせ，どのような夕 イプの Joint action が, 日本の社会的・文化的言語 コミュニケーションに応用可能か，また日本の Agent が，役割分担の固定観を変え，気軽に発言に参加するには，どのような言葉かけが有効か分析を 進め，言語情報のみの Communicating でも Interactionを活性化できるヒントを提示したい.

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 C（2021 2024 年）「ハイフ レックス型授業の相互行為検証と PC シミュレーシ ヨンに基づく実践応用（研究代表 : 砂岡和子）」の 助成を受けている. 中国語形態素解析と Text Mining および Word Cloud 用プログラミングを北京大学信息科学技術学院計算語学研究所の李素建準教授に依頼した. 向凌萱さん(早稲田大学人間科学学術院学部生) と譚翠玲さん（北海道大学国際広報メディ ア・観光学院院生）が統計処理を担当した. 併せて 謝意を表する。

## 参考文献

1. 増田健太郎(2021)大学教育におけるオンライン授業の可能性 -対面授業とオンライン授業の比較を通 して-. 国立情報学研究所. 大学等におけるオンライ ン教育とデジタル変革に関するサイバーシンポジウ ム「教育機関 DX シンポ第 44 回」.オンライン https://edx.nii.ac.jp/lecture/20211210-03 (引用日: 2022 年 1 月 5 日)

2. 東中竜一郎, 岡田将吾, 藤江真也, 森大毅, 対話シス テムと感情（Dialogue Systems and Emotion），人工知能 2016 年,Vol. 31(5), 664-670.

3. Gallotti, M., \& Frith, C., Social cognition in the we-mode. Trends in Cognitive Science, 2013 年, 17, 160165.

4. 佐藤德,We-mode 研究の現状と可能性,Japanese Psychological Review,2016 年, Vol. 59, No. 3, pp.217231 .

5. Vinciarelli, A., Pantic, M. and Bourlard, H .Social signal processing: Survey of an emerging domain: Image and Vision Computing, 2009 年, Vol. 27, No. 12, pp. 1743-1759..

6. 岡田将吾,石井亮.社会的信号処理と AI (Social Signal Processing and AI) 2017 年,人工知能 32 巻 6 号, pp. 915-920.

7. 全球中文教学オンライン連続公開講座, https:/app.readoor.cn/app/dt/pd/1564663415/1?s=1 (2021 年 12 月 5 日参照)

## 付録

Participants の information exchange（情報交換）に含まれる thanks \& compliments（謝辞）および通信トラブ ルの thread. 両者とも GCT20210327 の Chat から抜粋. Thread 投稿者はすべて participant で, 相談相手 (recipients) は[1] が gest と participants ，[2]はすべて Participants と判断できる. 投稿者は多くハンドル名 を使用するが，個人情報保護の観点から半加工した。一部，途中の thread を省略した箇所がある。

[1] Participantsによる謝辞投稿の前後の質問および議論投稿[GCT20210327] .

 &  \\

[2） Participant 同士がトラブルに関する情報交換を行う thread［GCT20210327］.途中参加の Participant との間で，同様のやり取りが何度も繰り返される。

 \\


 砂岡和子 早稲田大学 ksunaoka@waseda. jp  