2026年3月16日から18日に開催された「The 12th International Symposium on Affective Science and Engineering(ISASE2026)」において、情報科学研究科の王麗菲さんらによる共同研究論文「Subject-independent Bio-signal Fear Estimation in VR Horror Scenarios: Cross-game Evaluation and Individual Difference Analysis」が、ISASE Presentation Encouragement Award を受賞しました。 本研究では、心拍変動および呼吸信号を用いたTransformerベースの恐怖推定モデルを構築し、未知の被験者および異なるVRホラーゲームに対する汎化性能を検証しました。3種類のVRホラーゲームを対象とした被験者独立評価の結果、すべてのゲーム間評価でmacro F1-score 0.60以上を達成しました。また、被験者によって推定精度が大きく異なることを確認し、生理的反応の個人差が恐怖推定に与える影響を明らかにしました。

At The 12th International Symposium on Affective Science and Engineering(ISASE2026), held from March 16 to 18, 2026, the joint research paper entitled “Subject-independent Bio-signal Fear Estimation in VR Horror Scenarios: Cross-game Evaluation and Individual Difference Analysis” by Lifei Wang and her co-authors received the ISASE Presentation Encouragement Award. This study developed a transformer-based fear estimation model using heart rate variability and respiration signals and examined its generalization to unseen participants and different VR horror games. Subject-independent experiments on three VR horror games achieved macro F1-scores above 0.60 for all cross-game combinations. The results also revealed substantial variation among participants, indicating that individual physiological differences affect fear estimation accuracy.