集合的意思決定のメカニズム：計算モデルによる集合知発生条件の解明

• Project/Area Number: 23H00074
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 10:Psychology and related fields
• Research Institution: Meiji Gakuin University (2024-2025); The University of Tokyo (2023)
• Principal Investigator: 亀田 達也 明治学院大学, 情報数理学部, 教授 (20214554)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小川 昭利 札幌学院大学, 経済経営学部, 教授 (30374565) ; 片平 健太郎 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60569218) ; 小川 健二 北海道大学, 文学研究院, 教授 (50586021) ; 伊澤 栄一 慶應義塾大学, 文学部(三田), 教授 (10433731)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥46,410,000 (Direct Cost: ¥35,700,000、Indirect Cost: ¥10,710,000); Fiscal Year 2025: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000); Fiscal Year 2024: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000); Fiscal Year 2023: ¥10,010,000 (Direct Cost: ¥7,700,000、Indirect Cost: ¥2,310,000)
• Keywords: 集合的決定 / 集合知 / 社会的学習 / 情報共有 / 生産と寄生のジレンマ / 情報探索 / アルゴリズム / 実験 / 計算モデル

Outline of Research at the Start

本研究は集合的意思決定場面で、集合知（ペア－集団－組織－社会にわたり相互作用から創発する集合レベルの知性）が生まれるための必要・境界条件を、アルゴリズムの観点から明らかにする。集合的決定のマルチスケール性（ミクロ－メゾ－マクロ）に注目したラボ実験・大型Web実験と、強化学習・ベイズモデルなどの数理的手法を組み合わせ、この問いに挑む。個人の多様性（ヘテロ性）と主体性（参加・離脱の自由）を現代社会における良い集合的決定のためにどのように積極的に活かせるのかをテーマに、実験社会科学、動物行動学、計算モデル、神経科学の研究者がチームを組み、集合愚を防ぐ介入・制御技術に資する堅固な科学的知識を得る。