Development of a Machine Learning Approach for Estimating Psychological Trait Using Diverse Paradata

Research Project

Project/Area Number	24K16811
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 10020:Educational psychology-related
Research Institution	Kobe University
Principal Investigator	分寺杏介神戸大学, 経営学研究科, 准教授 (40962957)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000) Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Keywords	心理測定 / パラデータ / ウェブ調査 / 機械学習
Outline of Research at the Start	社会科学で頻繁に行われる個人の心理特性の測定では，コンピュータを用いることで回答内容以外にも多様なデータ（パラデータ）を容易に取得できる。近年では，パラデータを不適切回答の検出に用いる研究が登場している一方で，パラデータを個人特性の推定に利用する研究は少なく，特に推定対象となる心理特性に依存しない一般化されたフレームワークは未だ提案されていない。そこで本研究では，様々なパラデータを統合的に用いて心理特性を推定する機械学習アプローチを提案し，Web実験データによってその有用性を明らかにする。あわせて，パラデータ利用に関する実践的課題（デバイス間の差異，偽りの回答行動）について探索的検討を行う。