2017 Fiscal Year Research-status Report
Ecological analysis of affective value induced by interaction between person (actor) and town (environment)
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17K00374
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| Research Institution | Yamagata University |
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Principal Investigator |
野本 弘平 山形大学, 大学院理工学研究科, 教授 (60456267)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 街 / 魅力 / 感性価値 / 相互作用 / 生態学的視点 / 視線 / イメージ / アフォーダンス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1年目の研究では，人（主体）と街（環境）との相互作用の解析の基礎として，人の内的モデルとしての街のイメージと，それを形成するためになされる知覚としての視行動についてデータに基づき明らかにすること，およびそのための手法を確立することを目的とした．
街のイメージの課題では，特に，何十年もその街に住み続けている長期居住者のイメージを，この街に来て2,3年の短期居住者のイメージとの比較の上で明らかにすることを目的とした．そのための実験では，双方の人々がその街の観光地を散策し，その過程で興味を持った対象の写真を撮影した．そしてその後，なぜそれらに興味を持ったのかを文章で記載した．この実験により得られた文章データを形態素解析し，それぞれの興味の説明に現れる単語の出現頻度と共起頻度について計測した．その結果に基づき共起グラフを作成し，さらにそのグラフから密な部分を「島」として抽出した．それぞれの島の中心的な単語は，媒介中心性等の尺度により評価した．
その結果，長期居住者も短期居住者もイメージ全体は2つのイメージで形成されており，それらは目の前にある風景に関する視覚的なイメージと，その土地を特徴づけるものやことに関する知識的なイメージである事が分かった．一方，長期居住者のイメージは短期居住者のそれと比較して，上記の視覚的イメージにおいても知識的イメージにおいても，現在目の前にあるものやことに加えて，同じ場所の異なる季節，そのものにまつわる歴史やエピソードなど，関連する風景や知識が豊かに絡み合っていることも明らかになった．
一方，視行動の課題では，視線計測装置を用いて頭部固定座標系において計測される視線方向を消失点を風景の原点とした静止座標系に変換する方式を考案した．そしてこの静止座標系で視方向の空間分布と注視時間の分布との関係を解析することにより，視行動を定量的に扱う方法論を確立した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
1年目の目的はつぎのことであった．つまり，人（主体）と街（環境）との相互作用の解析の基礎として，人の内的モデルとしての街のイメージと，それを形成するためになされる知覚としての視行動についてデータに基づき明らかにすること，およびそのための手法を確立することである．これらの目標について，計画通りに研究を進めることが出来た．
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| Strategy for Future Research Activity |
2年目には，「街の魅力（感性価値）がどのようにどのように発見されたのか」を解明するために，興味を持った対象にどのように視線が向かったか，その興味対象を見る時に対比させてよく見ていたものは何か，その興味対象を発見する直前にしていた行動は何か，そしてその発見がその後の行動に与えた影響は何かを明らかにする．
そのための方法論は既にいくつか検討しており，その中で有望なものは，視対象の共起グラフを形成することである．これは1年目に「街のイメージ」をデータに基づいて明らかにするために用いたテキストマイニングの手法の視行動解析への応用である．現在，基礎的な検討に入っている．また，見る人の属性も単一では比較ができないので，異なる二つの属性を検討している．
一方この解析の特徴は，実験全体を通した静的なデータ解析ではなく，一つのイベントが次のイベントに続くときの動的なデータ解析となることである．このため組み合わせの数が多くなることによりデータが分散し，イベント間の各遷移におけるデータが積み重ならないことにより統計的な扱いが難しくなることが予測される．これに対しては，それぞれの遷移を抽象化してまとめることにより，大きなカテゴリとして扱う解決法が考えられ，現在この方法について検討中である．
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| Causes of Carryover |
新しい計測法や解析法を導入したため，その予備実験や試行錯誤に多くの時間を当てたことにより，本実験の規模は当初計画よりも小規模なものとなった．今年度の研究によりこれらの計測法や解析法は確立したので，来年度は実験規模を大きくして，研究を進める予定である．
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