| Project/Area Number |
22K13664
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 09030:Childhood and nursery/pre-school education-related
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| Research Institution | Osaka University (2023)
The University of Tokyo (2022) |
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Principal Investigator |
萩原 広道 大阪大学, 大学院人間科学研究科, 助教 (00907735)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 言語発達 / 社会的手がかり / 親子遊び / 語意学習 / コーパス / マルチモーダル / 乳幼児 / 機械学習 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は，大人－子ども間のモノを介したやりとり場面に注目し，語意学習を助けるために大人が提供している様々な手がかりを包括的に定量化したコーパスを構築することによって，手がかり同士の時間的布置及びその発達的変化を解明する。0～3歳までの子どもとその養育者に，玩具や日用品等で遊んでもらい，その様子を記録する。得られたデータを用いて，非言語・言語に跨る手がかりを包括的・定量的に把握する。語意学習において大人が果たす役割を捉えることで，言語発達研究のみならず，子どもの発達時期に応じた手がかりの提供の仕方を提案する等，子育て・保育・教育・療育への貢献を果たす。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度は，①「親子遊び調査」データのアノテーションの継続，②コーパスデータの予備的解析に向けた手法の探索，②国際共同研究に向けたネットワーク形成に取り組んだ。研究代表者の所属機関に変更が生じたため，使用可能な人的・物的リソース等にも変更が生じ計画の修正が必要となったが，計画は着実に進展している。
①については，分析補助者を雇用し，遊び場面での母親の発話および母親・子どもの行為についてアノテーションを進めると共に，アノテーションマニュアルの整備を行った。現在，8割程度のアノテーションが完了しており，最終年度となる2024年度中には解析をある程度完了させ，論文投稿を進める予定である。
②については，筑波大や大阪大(他研究科)，京都大の協力を得て，物体検出やポーズ推定などの自動化手法を探索するとともに，機械学習をベースにした解析手法の探索を行った。変分オートエンコーダーを用いた潜在空間の可視化や，LightGBMを用いた特徴量重要度の可視化 (Feature importanceやSHAPの活用) について検討し，本研究にも活用可能であることが見込めるようになったため，次年度に実際にモデル構築を実施する計画である。
③については，英ウォーリック大学，米国インディアナ大学，ヒューストン大学を訪問し，インタラクション研究を世界的にけん引する研究者と，共同研究に向けた議論を実施することができた。加えて，新たに米国ウィスコンシン大学とも共同研究を進めることができた。
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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
研究代表者の所属機関に変更が生じたものの，計画を止めることなく，着実に進めることができたため，「おおむね順調に進展している」と評価した。
「親子遊び調査」コーパスのアノテーションについては，発話および行為の詳細なアノテーションが完了し，最後に発話内容の分類を残すのみとなった。アノテーションの信頼性を確認するために，一部のデータセットに対する別の評価者によるアノテーションも完了した。次年度は，発話内容の分類を完了させ，その後解析に着手する計画である。さらに，アノテーションマニュアルの整備も実施し，本研究で構築したコーパス以外の新たなインタラクション研究においても，マニュアルの転用が可能であることを確認した。そのため，本研究におけるマニュアルをオープン化することで，他の類似研究におけるアノテーションの効率化も進めることができると期待される。ベイズ統計を用いた解析手法や機械学習による解析アプローチについても理解を深めることができ，国内誌・国際誌に複数の論文が採択・掲載された。
国内外の研究者とのネットワークもさらに拡充させることに成功した。実際に英国ウォーリック大学，米国インディアナ大学，ヒューストン大学を訪問し，それぞれの大学にて講演する機会を得た。各大学との共同研究を進めることに加えて，米国ウィスコンシン大学との共同研究にも新たに着手することができた。
2023年度でアノテーションの完了にある程度の目途が立ったため，最終年度となる2024年度には解析と論文投稿を進める計画である。さらに，本研究で構築したコーパスの二次利用についても共同研究者と議論を開始しており，日本語圏での母子インタラクション研究を国際的に発信する基盤が整いつつある。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度となる2024年度には，①「親子遊び調査」のアノテーションの完了，②アノテーションマニュアルの整備と公開，③解析と論文投稿，④国内外の研究者との共同研究計画の立案，の4点に取り組む予定である。
①については，粗く分類した母親の発話内容をさらに詳細に分類する作業が残っているため，分析補助者を雇用しアノテーションを進めていく。②については，アノテーションマニュアルの最終調整を行い，OSF上にて公開する予定である。可能であれば，日本語のみでなく英語も併記する形で，国際的に利用可能なアノテーションマニュアルにすることを目指す。
③については，筑波大や大阪大(他研究科)，京都大の協力を得ながら，回帰分析や機械学習モデルを用いた分析に着手する。インタラクション研究では，抽出される指標が多岐にわたるため，それらを包括的に可視化・探索するアプローチが重要となる。現時点では，Random ForestまたはLightGBMを用いた特徴量重要度の可視化 (Feature importanceやSHAPの活用)が有効なアプローチになるのではないかと考えている。また，発話・行為の手がかりの順序ネットワークの可視化にも着手する計画であり，遷移確率を用いた分析 (隠れマルコフモデルやネットワーク分析など) についても理解を深めていく。
④については，既にネットワークを確立した英国ウォーリック大学，米国インディアナ大学，ヒューストン大学，ウィスコンシン大学などとの共同研究を進めるとともに，研究費獲得に向けた共同研究の立案を行う予定である。その過程で，本研究で構築したコーパスの二次利用可能性についても検討を進め，日本語圏での母子インタラクション研究を国際的に発信できるようにする。
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