マルチマイクによる会話解析。意味構造、空間動態、時間推移を可視化。
Multi-microphone conversational analysis visualizing semantic structure, spatial dynamics, and temporal flow.
本企画は、イベント空間内で発生する複数の会話を解析し、それらを統合した会話の状態をリアルタイムに可視化するシステムである。
This project analyzes multiple simultaneous conversations occurring within an event space, integrating them into a real-time visualization of the conversational state.
本作は、会話内容を表示・要約することを目的としない。
会話を情報として扱うのではなく、分布、集中、分岐、推移といった構造的特徴を抽象化し、空間の中に状態として提示する。
参加者は可視化された状態を手がかりに、場の流れを横断的に捉え、自身の判断で移動や関わり方を調整できる。
また、管理者はイベント時の全データを収集して解析をして、イベントの評価、課題抽出を行うことができる。
This work does not aim to display or summarize conversation content.
Rather than treating conversations as information, it abstracts structural features — distribution, concentration, branching, and transition — and presents them as states within the space.
Participants can use the visualized states as cues to grasp the overall flow and adjust their movement and engagement accordingly.
Administrators can also collect and analyze all event data for evaluation and issue identification.
イベントやトークセッションでは、多様な議論が同時多発的に生まれるが、それらは空間的に分断され、全体像として共有されにくい。結果として、場の熱量や偏り、接続の可能性は、個々の体験に閉じたまま消費されやすい。
At events and talk sessions, diverse discussions emerge simultaneously but remain spatially fragmented and difficult to share as a whole. As a result, the energy, biases, and potential connections tend to be consumed within individual experiences.
本実験では、会話を一過性の体験として終わらせず、場に生まれている議論の構造を状態として捉え直すことで、議論が進化するための環境条件を設計する試みである。
This experiment attempts to design environmental conditions for evolving discussions by reframing the structure of conversations as observable states, rather than letting them end as transient experiences.
本システムは、監視や評価を目的としない。
発言内容を可視化・要約するツールでもない。
会話がどのような状態にあるかを直接示すのではなく、参加者が場の状況を感じ取り、自ら移動や関与を選べるようにする環境装置として構成される。
イベント後にデータアナリシス、ビジュアリゼーションを行い、イベントの評価、課題抽出を行う。
This system is not intended for surveillance or evaluation.
Nor is it a tool for visualizing or summarizing speech content.
Instead, it serves as an environmental apparatus that allows participants to sense the situation and choose their own movement and involvement.
Post-event data analysis and visualization enable event evaluation and issue extraction.
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