毎年、iMotionsを活用して作成された過去1年間で最も人気のある科学論文を称える「トップ5論文リスト」を発表していますが、2025年も例外ではありません！
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毎年、さまざまな分野の研究者がiMotionsを活用し、人々が周囲の世界に対してどのように考え、感じ、行動するかを解明しています。神経科学やマーケティングから、人間とコンピュータの相互作用、医療研究に至るまで、2025年は方法論の革新と実社会への応用性を両立させた、特に質の高い一連の研究成果が発表されました。
今年の選定図書は、今日の行動研究を形作る主要なトレンド――マルチモーダル測定、感情認識技術、デジタルメディアの利用、そして人間の行動理解におけるAIの役割の拡大――を反映した研究を特集しています。
以下は、iMotionsを取り上げた2025年の注目記事トップ5です（順不同）。
「内容だけでなく、その伝え方も重要：さまざまな状況下で、ユーザーが表現する感情が音声アシスタントへの満足度をどのように予測するか」
著者：ジョン・ヴァラ・プラサド・ラヴィ、ヤン＝ヒンリッヒ・マイヤー、ラモン・パラウ＝サウメル、ディヴィヤ・シールナニ
音声アシスタントが日常生活にますます浸透するにつれ、音声ベースの対話における感情の動態を理解することがますます重要になってきている。本論文では、音声の内容と声のトーンの両方を分析する新しいマルチモーダルなアプローチを採用し、さまざまなタスク、デバイスの種類、擬人化の程度にわたってユーザーの満足度を予測する。
複数の実験研究を通じて、著者らは、ユーザーが「何を言うか」だけでなく「どのように話すか」が、満足度を左右する上で極めて重要な役割を果たすことを実証している。この研究結果によると、タスクに関連するやり取りにおいては特に声のトーンが大きな影響を与える一方、アシスタントそのものを評価する際には、話の内容の方がより重要になることが示されている。
デザインによる認知変化の神経生理学的マーカー：市販の携帯型EEGを用いた実現可能性調査
著者：ナタリー・ゲルナー、デビッド・ピッカーレ、イヴォンヌ・ヘラー、アルヌルフ・ヨーゼフ・ハルトル
本研究では、視覚的デザイン要素に対する反応における精神的負荷と注意力を評価するために脳波（EEG）を用い、デザインの選択が認知プロセスにどのような測定可能な影響を与えるかを検証する。重要な点として、本研究は、民生用EEGを堅牢な実験プラットフォームと組み合わせることで、従来はより高価な実験室設備でしか得られなかったような有意義な知見が得られることを実証している。
著者らは、脳波（EEG）と行動測定を組み合わせることで、わずかなデザインの変更が、認知的負荷の神経生理学的指標とどのように関連しているかを明らかにしている。この研究は、神経科学およびUX研究における新たな潮流、すなわち自己報告にとどまらず、認知の客観的かつマルチモーダルな測定へと移行している傾向を浮き彫りにしている。
こうした客観的かつマルチモーダルなアプローチへの取り組みは、今日の最先端の行動科学研究の礎となっています。主要な研究機関がどのようにこの研究を推進しているかをより深く知りたい方は、アリゾナ州立大学の注目すべき研究をご覧ください。
世界中で広告に対する類似した表情反応が観察された：広告に対する表情の普遍性を示す証拠
著者：ケネス・プレストン、グラハム・ページ
広告に対する感情的な反応は、文化によって異なるものなのか、それとも本質的に普遍的なものなのか。この大規模な研究では、さまざまな地域における表情データを分析することで、この疑問に迫っている。
研究者らは、表情分析を用いて、文化を超えて広告刺激に対する感情的反応パターンに驚くほど一貫性があることを発見した。文化的背景が依然として重要であるとはいえ、この結果は、視覚的なストーリーテリングに対する特定の感情的反応が、従来考えられていたよりも普遍的である可能性を示唆している。
ショート動画：視線追跡データと表情データを用いた、字幕およびASMR用分割画面フォーマットが与える影響に関する探索的研究
著者：ネイト・パスカル、オマル・ティナウィ、ジョアン・ヴィトール・モラエス・バレット、アドナン・アルダース、ディンコ・バチッチ
本探索的研究では、字幕や分割画面形式のASMRコンテンツが、視聴者の没入感、視覚的注意、および感情的反応にどのような影響を与えるかを検証する。
著者らは、アイトラッキングと表情分析を用いて、字幕や分割画面形式が視覚的注意のパターンを著しく変化させる一方で、ASMR効果を加えた分割画面は肯定的な感情的関与を高めることができることを示した。興味深いことに、こうした高まった感情的反応が必ずしも記憶の定着率の向上につながったわけではなく、これはショートフォームメディアにおける注意、感情、記憶の間の複雑な関係性を浮き彫りにしている。
AIを活用したマルチモーダル手法によるレジリエントなチームパフォーマンスの可視化：模擬緊急事態シナリオにおける視線と言語による共同的注意の関与
著者：宮崎 篤、フランク・コフィー、佐藤 仁、アンドルー・K・マッケンジー、中村 恭太、美瀬 和也
本研究は、AI、チームワーク、そして重大な意思決定という3つの分野の交差点に位置する。著者らは、模擬緊急事態のシナリオにおいて、視線データと音声分析を組み合わせ、プレッシャー下でチームがどのように注意とコミュニケーションを調整しているかを検証している。
本研究では、AIを活用したマルチモーダル分析を適用することで、レジリエントなチームパフォーマンスに関連する共同的注意の関与パターンを可視化している。その結果、視線の動きやコミュニケーション行動の同期が、時間的制約の厳しい環境において、効果的なコラボレーションの指標となり得ることが示された。
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