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帰納的推論の心理学的メカニズムに関する実験的・理論的研究

Research Project

Project/Area Number 20653051
Research Category

Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research

Allocation TypeSingle-year Grants
Research Field Experimental psychology
Research InstitutionTokyo Institute of Technology

Principal Investigator

中川 正宣  Tokyo Institute of Technology, 大学院・社会理工学研究科, 教授 (40155685)

Project Period (FY) 2008 – 2009
Project Status Completed (Fiscal Year 2009)
Budget Amount *help
¥3,200,000 (Direct Cost: ¥3,200,000)
Fiscal Year 2009: ¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2008: ¥1,700,000 (Direct Cost: ¥1,700,000)
Keywords帰納的推論 / 言語統計解析 / リスク / サポートベクトルマシン / カーネル関数
Research Abstract

本研究では、多様なリスク状況下における帰納的推論の心理学的メカニズムを説明する計算モデルを言語データの統計解析を用いて構成し、妥当性を心理学実験との比較で検証した。属性の帰納的推論メカニズムを明らかにするためには、与えられた前提事例を、「どのくらい」、「何に基づいて」一般化するかをモデルで明確に説明し、心理学実験で検証しなければならない。しかし「どのくらい」一般化するかという視点の先行研究はこれまでほとんど行われてこなかった。
そこで、本研究では、帰納的推論において「どれぐらい」、与えられた正事例と負事例を一般化するかは、リスク状況に応じて決定されるという仮説に基づきモデルを構築し、妥当性を心理学実験で検証した。
特に、Sloman(1993)を参考に、前述の「何に基づいて一般化するか」という視点では特徴パターンの類似性に基づくと説明するモデルを構成するが、この特徴パターンを心理学的評定法で測定するのではなく、言語データの統計解析結果を用いて計算した。このとき言語データの統計解析法としては、Pereila(1993)やKameya&Sato(2005)で提案されている潜在意味クラス解析という手法を用いて、言語データから抽出される名詞-形容詞と、名詞-動詞の係り受け頻度から単語間の確率的関連強度を推定、計算した。
さらに、結論のもっともらしさを出力する、帰納的推論のサポートベクトルマシン(カーネル関数)モデルを構築し、その心理学的妥当性を検証した。また、構築した帰納的推論のサポートベクトルマシンモデルが、多様なリスク状況に応じた帰納的推論を適切に予測することをシミュレーションと評価実験によって明らかにした。

Report

(2 results)
  • 2009 Annual Research Report
  • 2008 Annual Research Report
  • Research Products

    (5 results)

All 2010 2009 2008

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results) Presentation (3 results)

  • [Journal Article] Syntactic Dependency Analysis Reveals Semantic Concept Strure Underlying Inductive Reasoning : Towards a Domain-Inclusive Structure that Enables Context-Dependent Knowledge Selection2010

    • Author(s)
      Kayo Sakamoto, Fang Xie, Masanori Nakagawa
    • Journal Title

      COGNITIVE STUDIES 17

      Pages: 143-168

    • Related Report
      2009 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] A Computational Model of Risk-Context-Dependent Inductive Reasoning Based on a Support Vector Machine.2008

    • Author(s)
      Kayo Sakamoto, Masanori Nakagawa
    • Journal Title

      LKR2008 : T. Tokunaga and A. Ortega (Eds. ), Springer・Verlag Berlin Heidelberg LNAI 4938

      Pages: 295-309

    • Related Report
      2008 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 帰納的推論における2つのコンテクストとそのモデル化2009

    • Author(s)
      坂本佳陽、中川正宣
    • Organizer
      日本認知科学会第26回大会
    • Place of Presentation
      慶應義塾大学SFC
    • Year and Date
      2009-09-10
    • Related Report
      2009 Annual Research Report
  • [Presentation] 帰納的推論の計算モデルが明らかにする人格と状況の相互作用2008

    • Author(s)
      坂本 佳陽, 中川 正宣
    • Organizer
      日本認知科学会 第25回大会
    • Place of Presentation
      同志社大学
    • Year and Date
      2008-09-05
    • Related Report
      2008 Annual Research Report
  • [Presentation] Sadder but Wiser Induction? Situation-Personality Interaction Revealed by an Inductive Reasoning Model2008

    • Author(s)
      Kayo Sakamoto, Masanori Nakagawa
    • Organizer
      The 30th Meeting of the Cognitive Science Society
    • Place of Presentation
      Washington, DC, USA
    • Year and Date
      2008-07-25
    • Related Report
      2008 Annual Research Report

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Published: 2008-04-01   Modified: 2016-04-21  

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