進化と行動の数理モデルに基づく「個性」の適応的機能の検討

• Project Area: Integrative research toward elucidation of generative brain systems for individuality
• Project/Area Number: 19H04902
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Complex systems
• Research Institution: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (2020); Nagoya University (2019)
• Principal Investigator: 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)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2021-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2020: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000); Fiscal Year 2019: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 個性 / パーソナリティ / 交互作用 / 質問紙調査 / 行動モデリング / 個体差 / 統計モデリング / 進化モデル / 進化 / 適応 / 計算論モデリング

Outline of Research at the Start

ヒトやそれ以外の動物に存在する「個性」を形成する要因は遺伝か環境か，という問題は長く議論されてきた。しかし近年，多くの生物種で遺伝情報や環境は均一であっても一貫した行動傾向の個体差が生じることが示されてきている。そのような「個性」を生みだす機構にどのような進化適応上の機能が存在するかということはまだ解明されていない。本研究では，そのような個性の適応的機能について検討する。そのため，実際のヒトやそれ以外の動物の行動を解析することで個体差形成過程のモデリングを行い，さらに，その知見をもとにした進化モデルを構築し，計算機シミュレーションを通して「個性」の適応的な機能を理論的に探る。

Outline of Annual Research Achievements

ヒトやそれ以外の動物の行動における個体差，すなわち「個性」がなぜ存在するか，ということは基本的でありながら決着のついていない問題である。本研究では，データのモデリングや計算機シミュレーションを通して，「個性」の適応的な機能を理論的に検討することでその問題を検討することを目標とした。
2020年度では，パーソナリティに関する質問紙の回答データを分析し，パーソナリティを規定すると考えられている神経症傾向，外向性，経験性への開放性，協調性，勤勉性という5つの特性 (因子) からなる空間の中で個人がどのように分布しているかを検討した。その結果，特性間の2次の相関のみを仮定した従来のモデル (因子分析モデル) ではとらえきれない，高次の交互作用が存在することが明らかとなった。例えば，外向性と協調性は片方が高いともう片方も高くなるという正の相関関係があるが，その関係の強さは勤勉性が強くなるとより強くなる。しかし，神経症傾向が高くなるとそれらの関係も弱くなる。さらに，パーソナリティの形成過程を説明する数理モデルの計算機シミュレーションを通して，そのような高次交互作用の形成メカニズムを検討した。その結果，複数の「ニッチ」と呼べる最適なパーソナリティのタイプが存在し，個人が自身に近いニッチに向かってパーソナリティを調整していくというモデルにより高次交互作用が説明されることが明らかになった。この一連の成果は，パーソナリティをはじめとした「個性」の形成メカニズムおよびその機能に関して有用な知見を提供するものである。

Research Progress Status

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

Research Products

• [Journal Article] Psychiatric symptoms influence reward‐seeking and loss‐avoidance decision‐making through common and distinct computational processes (2021)
  • Author(s): Suzuki Shinsuke, Yamashita Yuichi, Katahira Kentaro
  • Journal Title: Psychiatry and Clinical Neurosciences Volume: 75 Issue: 9 Pages: 277-285
  • DOI: 10.1111/pcn.13279
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] A learning mechanism shaping risk preferences and a preliminary test of its relationship with psychopathic traits (2021)
  • Author(s): Oba Takeyuki, Katahira Kentaro, Ohira Hideki
  • Journal Title: Scientific Reports Volume: 11 Issue: 1 Pages: 20853-20853
  • DOI: 10.1038/s41598-021-00358-8
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] The process of item nonresponse in a questionnaire survey and its individual differences (2021)
  • Author(s): 島田大祐, 片平健太郎
  • Journal Title: Journal of Human Environmental Studies Volume: 19 Issue: 1 Pages: 15-24
  • DOI: 10.4189/shes.19.15
  • NAID: 130008059361
  • ISSN: 1348-5253, 1883-7611
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Dissociation between asymmetric value updating and perseverance in human reinforcement learning (2021)
  • Author(s): Sugawara Michiyo, Katahira Kentaro
  • Journal Title: Scientific Reports Volume: 11 Issue: 1 Pages: 3574-3574
  • DOI: 10.1038/s41598-020-80593-7
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Computational modeling of choice-induced preference change: A Reinforcement-Learning-based approach (2021)
  • Author(s): Zhu Jianhong, Hashimoto Junya, Katahira Kentaro, Hirakawa Makoto, Nakao Takashi
  • Journal Title: PLOS ONE Volume: 16 Issue: 1 Pages: e0244434-e0244434
  • DOI: 10.1371/journal.pone.0244434
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Revisiting the importance of model fitting for model-based fMRI: It does matter in computational psychiatry (2021)
  • Author(s): Katahira Kentaro, Toyama Asako
  • Journal Title: PLOS Computational Biology Volume: 17 Issue: 2 Pages: e1008738-e1008738
  • DOI: 10.1371/journal.pcbi.1008738
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Commentary: A robust data-driven approach identifies four personality types across four large data sets (2020)
  • Author(s): Katahira Kentaro, Kunisato Yoshihiko, Yamashita Yuichi. Suzuki Shinsuke
  • Journal Title: Frontiers in Big Data Volume: 3 Pages: 8-8
  • DOI: 10.3389/fdata.2020.00008
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Retrospective surprise: A computational component for active inference (2020)
  • Author(s): Katahira Kentaro、Kunisato Yoshihiko、Okimura Tsukasa、Yamashita Yuichi
  • Journal Title: Journal of Mathematical Psychology Volume: 96 Pages: 102347-102347
  • DOI: 10.1016/j.jmp.2020.102347
  • NAID: 120006884953
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Cognitive biases and perseverance in reinforcement learning: Does your current choice behavior depend on past “choice outcome” or “choice <i>per se</i>” ? (2019)
  • Author(s): 菅原 通代、片平 健太郎
  • Journal Title: The Japanese Journal of Psychonomic Science Volume: 38 Issue: 1 Pages: 48-55
  • DOI: 10.14947/psychono.38.5
  • NAID: 130007760486
  • ISSN: 0287-7651, 2188-7977
  • Year and Date: 2019-09-30
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] The Effect of Reduced Learning Ability on Avoidance in Psychopathy: A Computational Approach (2019)
  • Author(s): Oba Takeyuki、Katahira Kentaro、Ohira Hideki
  • Journal Title: Frontiers in Psychology Volume: 10 Pages: 1-15
  • DOI: 10.3389/fpsyg.2019.02432
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Presentation] 「機械学習」による個人差のモデリング (2019)
  • Author(s): 片平 健太郎
  • Organizer: 日本心理学会第83回大会 チュートリアル・ワークショップ004 「機械学習と心理学の接点」
• [Book] 個性学入門 ―個性創発の科学― (2021)
  • Author(s): 保前 文高，大隅 典子 (編著) (コラムを分担執筆)
  • Total Pages: 244
  • Publisher: 朝倉書店
  • ISBN: 425410295X