プレゼン賞の選定方法と投票者コメント
賞の選定方法
賞の構成
グッドプレゼンテーション賞 6賞
以下の各口頭発表セッションから1賞を表彰
賞選考対象
口頭発表として投稿された全ての学生の口頭発表 29件/33件中
評価方法
参加者に各口頭発表セッションごとに良かった発表を2件まで、順位づけをして投票いただいた。
以下、各セッションの投票数
セッション1 投票数：35票
セッション2 投票数：33票
セッション3 投票数：41票
セッション4 投票数：30票
セッション5 投票数：36票
セッション6 投票数：20票
また、任意項目としてデモへのコメントをお願いした。
いただいたコメントは受賞研究の下部に記載した。
選定方法
投票結果の1位を3点/票、2位を2点/票として総合点を順位づけし、セッション内での比較を行った。
総合点が同じ場合は上位の票数が多い方を順位が上とした。
投票得票数の確認方法
自身の研究の得票数を知りたい方は、ご連絡いただければご自身の発表研究に関してのみご回答させていただきます。
ec2022@entcomp.org
までご連絡ください。
投票者からのコメント
中西裕崇(東京電機大学), 松浦昭洋(東京電機大学)
口頭発表セッション1
中西さんの研究は「触れる」ものなので個人的に憧れがあります。実際に見てみたい研究です。
MR流体のエンタメ応用としてコンテンツ実装まで行った点を評価したいです。
谷川 斗真(東京大学), 佐々木 智也(東京大学), 宮崎 敦子(東京大学), 登嶋 健太(東京大学), 檜山 敦(東京大学, 一橋大学), 稲見 昌彦(東京大学)
口頭発表セッション2
藤原優花(明治大学), 中村聡史(明治大学)
口頭発表セッション3
自身も色弱なので興味深く見させていただきました。Among Usもプレイしますが、色によって難度に明確な差が出るというのは驚きです。
2つしか選べないのが心苦しいくらい良いセッションでした
※本発表だけへのコメントではありませんが口頭発表セッション3を代表してここにコメントとして記します
坂田 敢海(東京電機大学 うつろいの研究室), 岡村 遼(東京電機大学 うつろいの研究室), 横山 拓(東京電機大学 うつろいの研究室), 勝本 雄一朗(東京電機大学 うつろいの研究室)
口頭発表セッション4
ものの変身ではなく人の変身に注目している点が面白いと思いました。瞬間的な変身ができることが特徴とのことで素晴らしいと思いますが、じわじわと色が変わっていくような変身もあると思うので、そちらの方も見てみたいと思いました。
温 婉言(早稲田大学), 橋田 朋子(早稲田大学)
口頭発表セッション5
偽中国語を日本人、中国人どちらも読めるのが面白い。部分的に中国語が混ざっていたとしても読めるのが不思議。メモシールとか実際に販売したら売り切れそう。
川島 拓也(明治大学大学院), 渡邊 恵太(明治大学)
口頭発表セッション6
「あ」だけで心理を評価するのが、ふとしたことから出る点からも納得がいき、興味深く感じました
選外ピックアップ
口頭発表セッション1の次点
岡 あゆみ(津田塾大学大学院), 栗原一貴(津田塾大学大学院)
共感覚の理解にも通じる可能性を秘めた研究だと思いました．
菊子 桃太郎(明治大学), 橋本 直(明治大学)
口頭発表セッション2の次点
田川紘都(明治大学), 橋本直(明治大学)
口頭発表セッション3の次点
張 振沢(関西学院大学大学院 理工学研究科 人間システム工学専攻), 山﨑 陽一(関西学院大学 感性価値創造インスティテュート), 井村 誠孝(関西学院大学 工学部 知能・機械工学課程)
口頭発表セッション4の次点
神野満里奈(武蔵野大学データサイエンス学部データサイエンス学科), 福原義久(武蔵野大学データサイエンス学部データサイエンス学科)
口頭発表セッション5の次点
横川 卓矢(明治大学), 渡邊 恵太(明治大学)
衣服をメディアとして扱うというとても興味深い研究で面白く聴かせていただきました。本来動かないものが動く、服が生きているように見えるという面白さに加えて、その服に着られている人の姿が想像されるところも服をメディアとした面白さなのかなと思います。服への取り付けが自動化できたりすると複数の服を取り替えできないか、など幅広い広がりを感じる発表でした。今後の展開を期待しています。
口頭発表セッション6の次点
庭田啓史(東京電機大学), 松浦昭洋(東京電機大学), 橋田光代(福知山公立大学), 片寄晴弘(関西学院大学)
面白いの理論的分析は非常に期待できます．
教員発表のため賞対象外
宮下芳明(明治大学 総合数理学部 先端メディアサイエンス学科)
オープニングトークとして、雰囲気を作っていただきました！ ありがとうございました。
デモでの体験を楽しみにしています
宮下先生の発表は聴衆をわくわくさせる部分がたくさんあり(味の粉の配布を含む)、勉強になりました。
アレルギーの食品や毒物の味を楽しめるということで、非常に魅力的であると感じました。味が薄い食べ物も再現できるようになると幅が広がると考えました。
tttv2 ほんとに素晴らしい研究だと思います．tttv2自体のみならず，その実現までの経緯や前に開発されたシステムなども簡潔に知ることのできる有益な発表でした．
圧倒的にすばらしい．ますますのご発展を！