| Project/Area Number |
18J11052
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Social psychology
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
小西 直喜 神戸大学, 人文学研究科, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥2,100,000 (Direct Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
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| Keywords | 道徳感情 / テキストマイニング / 罰行動 / 道徳 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、ヒトの協力行動の維持にとって重要な規範違反者に対する懲罰行動の心理学的基盤を明らかにすることであった。懲罰行動は、集団によって連携してなされる可能性が指摘されている。しかし、連携した罰の感情要因である道徳感情の働きについて未だ明らかにされていない。よって本研究ではどのようにして道徳感情が連携罰を促し罰行動を連携させるのか明らかにする必要があった。まず、前年度の研究によって規範違反によって喚起する道徳的怒りと道徳的嫌悪は異なる心拍活動を伴うことが明らかとなった。この研究結果を、海外雑誌Evolutionary Behavioral Sciencesに受理され、出版された。ここで、これまで怒りや嫌悪感情を測定する際、参加者の自己報告や心拍活動を用いてきた。本年度では、さらに様々な手法を用いて多角的に道徳感情を検討するため、SNSを用いた分析を機械学習やテキストマイニングの手法を検討した。まず、ある大学の運動部の不祥事に対して、当該大学が設置したFacebookページに投稿された非難コメント573件を収集した。仮説を知らない3名が、コメントがどのような感情を表出しているかなどについてコーディングを行った。その結果、怒り感情と嫌悪感情を表出するテキストに、特定の道徳領域に関連する単語が含まれていることが明らかとなった。この分析結果は、国内外の学会にて、ポスター発表を行った。しかし、テキストがどのような感情を表出しているか判断するには、人による判断が必要であったため、より大量のテキストについて分析ができなかった。そこで、深層学習を用いて、テキストが表出する感情を学習させ、怒りや嫌悪を含む6感情を判別する分類機を開発した。本分類機は、訓練用データに対して88%の正答率が得られ、高い精度を有するものとなった。この研究成果は、日本人間行動進化学会にてポスター発表を行った。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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