| Project/Area Number |
21K18339
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 1:Philosophy, art, and related fields
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
岡田 光弘 慶應義塾大学, 文学部(三田), 名誉教授 (30224025)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井出野 尚 東京理科大学, 経営学部経営学科, 教授 (40805628)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
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| Keywords | 意思決定 / 多属性意思決定 / グラフィック表現・推論 / 深層学習と多属性意思決定 / 情報提示デザイン / アイトラッカー / 論理と意思決定 / 公平性と説明可能性を備えた情報提示 / 情報社会と公平性 / 論理 / 情報提示 / デジタル環境 / 図的情報提示・グラフィック情報提示 / 図的推論 / 多属性表 |
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| Outline of Research at the Start |
公平・中立な情報提示のための学際的調査・研究を論理的理論方法、消費者行動・行動経済学などの行動科学的調査、情報倫理などの情報環境倫理学的観点を組み合わせて進める。特に、合理的意思決定や合理的・論理的判断・推論の場面で表形式を含むグラフィック形式の情報提示が重要であるという立場から、多属性意思決定や論理推論におけるグラフィック情報提示の基礎研究を行う。主体的な意思決定や合理的判断・推論をしやすくする情報提示の在り方について、理論と調査で明らかにする。さらに、このことを通じて、主体的意思決定や論理的判断のために求められる情報提示の在り方について提案する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
多属性意思決定に関して種々の研究を進めた。特に（Ideno et al., 2020：Diagram）で残されていた問題に取り組んだ。数値による通常の多属性表についての成果と色別表示による多属性表についての意思決定方略の成果が、数値と背景色とを持つハイライト表にするとおのようになるかという点が残された課題であったが、実験の結果は満足できるものであった。近く公開を予定している。また、これまでの実験データを視点を変えて再解析して補完的な成果を得た。
国際会議招待講演のうちの一つでは、患者による公正な意思決定を支援するために、患者と医療従事者のコミュニケーションにおいてどのような情報提示がなされるべきか、また、医療機関は今日の情報環境においてどのように意思決定を促進すべきかを議論した。公表した。
合理的意思決定や論理的判断のしやすい情報提示デザインを考察するための基礎研究として、論理推論及び論理推論の哲学についての研究を進めた。
AI環境における情報提示についての研究に入った。LLMモデルを用いた基礎的準備研究の一部を公開した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2020年以来残された課題としていた課題について概ね仮説通りの結果が得られた。
AI公平性にかかわる説明可能性本研究グループの独自の新しい知見を確認できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
ハイライト付き多属性表の有用性をこれまでより実践的応用可能な条件の立もとで検証する。
深層学習の手法を多属性意思決定研究に導入したが、この研究をさらに進める。特に方法論的基礎を吟味する。論理推論などの認知課題への適用可能性についても検討する。
AI環境における公平性や説明可能性の研究をさらに進展せる。
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