| Project/Area Number |
16K21442
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Sports science
Cognitive science
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| Research Institution | Musashino University (2018-2022)
Advanced Institute of Industrial Technology (2016-2017) |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2019: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2018: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 集団行動分析 / 意図推定 / 意思決定過程 / 協調パターン / シミュレーション分析 / 行動の最適化 / 行動誘導 / 意志決定過程 / 仮想環境 / 視線分析 / ドロネー三角形分割 / パターンタスク / ロボカップ / Virtual Reality / ドローン / ゴール型ボールゲーム / 集団協調行動 / 意図調整 / 視覚的注意 / 時系列データ解析 / 行動因果分析 / 眼球運動計測 / 集団行動モデル / 学習支援システム |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we analyzed soccer player behavior from tracking data and video data, and modeled interactions between players, such as passing behavior. Using the Delaunay triangulation method, we also created an algorithm to extract key players, such as ball holders and receivers. We believe these models and algorithms are effective for cooperative behavior in a group with a specific goal.
To further clarify how cooperative patterns are acquired in humans, we conducted behavioral experiments using a virtual environment, focusing on players' eye gaze behavior. The experimental results showed that learning in the virtual environment produced selective attention in the subjects and enabled them to acquire the coordination pattern.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は，集団における個人の意思決定に着目し，それがいかに集団行動を創発しうるかを明らかにした．研究成果は他の集団行動の分析にも応用可能であり，スポーツ科学などの技術向上にも繋がると考えられる．動的に変動する集団行動を，繰り返される動的パターンとして抽出し，個人間の行動の因果関係を分析する研究は少なく，集団の概念獲得の分析を，実際の人間を対象とした仮想環境の実験の下で行った研究も多くはない．本研究は集団行動における人間理解の研究ではあるが，それをシミュレーション実験を通してモデル化しているため，多人数インタラクション場面に介入する情報機器及びロボットなどへの研究の応用も可能であると考えられる．
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