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AIがプレイヤーの感情状態をどのように追跡するか
はじめに： なぜそれが必要なのか、そして境界がどこにあるのか
AIは「感情を推測する」ことはありませんが、テキスト、音声特性、クリック率、賭けパターン、時間など、多くの間接的な兆候によって可能性のある状態を推測します。目標は、苦痛（イライラ、コントロールの喪失、疲労）と慎重な自己制御のヒントの早期認識です。国境-法律、プライバシー、インフォームドコンセントと「最小データ」の原則。
1）正確にAIが見ていること： 信号マップ（デフォルトでは通信やカメラはありません）
A。行動信号（インターフェイステレメトリー）
負けた後の賭け/預金の鋭いジャンプ（追跡）；- 頻繁なクリック、「rage-clicks」、結論を取り消した；
- 行動の速度を上げる、夜のbinges （00：00-05：00）；
リアリティチェックを無視し、制限を上げようとしています。
非常に揮発性のゲーム間の頻繁な転移。
B。テキスト信号（NLP、ユーザーの同意のみ）
サポートチャットのトーン： 刺激のマーカー、絶望、衝動；
「ロスリターン」「、最後の預金」「、負債」についての語彙。
C。 Audio paralinguistics（個別の同意を得て）
音色、テンポ、一時停止の変更。声が震える、フレーズの「内訳」；
ここでは、分析されるスピーチの内容ではなく「、どのように」と言われています。
D。視覚信号（一般的には適用されません）
表情の分析-非常に物議を醸し、エラーや侵入のリスクが高い。ハードオプトインとローカル処理でのみ研究で使用します。生産には行動特性とテキスト特性が優先されます。
2）製品ソリューションの国家分類
数十の「感情」の代わりに、操作スケールを使用します：- Calm/Normal-動作が安定しています。
- 興奮/ユーフォリア-速いペース、勝利後のベットの増加。
- 不満-エラー/クリックの増加、損失後の再預金。
- 疲労-長いセッション、プロンプトへの応答の減少。
- 苦難-絶望/絶望の言語マーカー、重要なパターン。
各レベルには介入ラダーがあります（第6章を参照）。
3）モデルと機能： それがどのように構築するか
Fici（例）：- 預金/レート/賞金によるローリングユニット。
- クリック間の時間、バースト、「夜」イベントの共有；
- 結論のキャンセルと再預金の時間；
- NLPチャット埋め込み（調性、毒性、「助けのための受動的要求」）；
- オーディオ埋め込み（ピッチ、ジッタ、スピーキング率）。
- 行動特徴の表形式（グラデーションブースト）；
- チャット埋め込みの軽量NLP分類器；
- 融合/モダリティを組み合わせるアンサンブル；
- 「レーダー」および手動点検トリガーとして異常検出器（隔離の森）。
- 説明：ケース・カードのSHAP/機能の重要性。
- 「感情」ではなく、害の運用イベント：30日の自己排除、サポートするための強力なエスカレーション、危機を確認しました。これは主観性を低下させる。
4）倫理、法的要件、プライバシー
オプトインとインフォームドコンセント。デフォルトでは、テキスト/オーディオなしの動作信号のみです。
データの最小化。生のログの代わりに集計します。仮名化されています。
機密モダリティのローカル/オンデバイス処理。
DPIA/監査：データ処理リスクの定期的な評価。
差別の禁止：性別、民族、健康などを使用しないでください。コホート全体の公平性を監視します。
説明と拒否の権利。ユーザーは、どの信号がトリガーされているかを確認し、高度な分析を無効にすることができます。
5）正確さおよび限界： 危険について正直であること
感情は動的で文脈的です。異なる人々の同じパターンは異なることを意味します。
コンピュータ「顔の感情認識」-生産に信頼できない。priority-行動とテキストのデータ。
モデルは診断よりも確率を与える。ソリューション-ソフトヒントと支援の基礎としてのみ、制裁のための制裁のためではありません。
6）アクションフレームワーク： レベルで行動する方法
原則：透明性、選択の尊重、同意の記録と理由。
7）プロダクトおよびプロセス統合
イベントストリームのリアルタイム推論；「コールドスタート」はルールで締め切られています。
CS/RGパネル：セッション履歴、トリガーの説明、アクションのチェックリスト。
CRMオーケストレーション：L3-L5のプロモーションのリストを停止し、教育コンテンツに再活性化を置き換えます。
イベントソーシング：介入の不変のログと監査の変更を制限します。
8） MLOpsおよび質
オンラインメトリクス：PR-AUC、キャリブレーション（Brier）、レイテンシ、ドリフト機能。
ビジネスKPI：- 制限を設定したプレーヤーのシェアの増加。
- リードキャンセルの削減;
- 早期の援助要請の割合の増加。
- 「ナイトビンジ」を減らす。
- プロセス：カナリアリリース、ドリフトでの自動再トレーニング/4-8週間に1回、ガードレールとの介入のA/Bテスト。
9）ローカリゼーションと文化的文脈
調性と言語マーカーは国や言語によって異なります。ローカル辞書とオフセットチェックが必要です。オーディオ用-アクセントと音色のキャリブレーション。行動指標については、現地の習慣（作業シフト、タイムゾーン、スポーツシーズン）を考慮してください。
10）実装ロードマップ（8-10週間）
週1-2：データインベントリ、DPIA、モダリティの選択（デフォルトは動作）。
週間3-4：プロトタイプ機能と基本モデル（GBM+ルール）、オフライン評価、説明デザイン。
週5-6：リアルタイム統合、CSパネル、CRMルール、テキストモジュール（オプトイン）。
週7-8：トラフィックの10-20％のパイロット、A/B介入、しきい値の設定。
週間9-10：ロールアウト、ドリフトモニタリングと公平性、RG指標に関する公開レポート。
11）チェックリストを起動する
法律とプライバシー：- オプトイン/オプトアウト、透明性ポリシー
- DPIA、最小化、機密データのローカル処理
- RBACとアクセスログ
- 行動の特徴と時間ウィンドウ
- ケースカードの説明
- コホートによる公平性モニタリング
- CS/RGパネル+アクションプレイブック
- L3-L5のためのCRMプロモーションリミッター
- イベントソーシングソリューション
12）頻繁なエラー
ハイパーインバシビリティ：→法的/倫理的リスクを必要とせずに「顔全体で感情を読む」ことを試みる。
説明のないブラックボックス：レギュレーターとプレーヤーの前で決定を保護することは不可能です。
すべての国/言語で同じしきい値：歪みと誤検出。
アクションなしの検出：速度があり、プレイブックがない→利益と信頼の喪失。
「余分な」データの収集：漏洩や罰金のリスク-RGに必要なものだけを保持します。
AIは「stigmatize」ではなく、維持するのに役立ちます。疲労、欲求不満や苦痛を示すパターンに気づき、やがてソフトセルフコントロールツール（制限、一時停止、ヘルプ）を提供します。成功は倫理、透明性、プライバシーにのみ可能であり、行動シグナルと理解可能な行動に重点を置いています。それから技術は実際に害を減らし、責任があるオペレータのプレーヤーの信頼を造ります。