2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of mathematical model of emotion associated with novelty (Effects of information contents on both arousal and valence)
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18H03318
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
柳澤 秀吉 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (20396782)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
上田 一貴 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (10403594)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 感情 / 情報理論 / 新奇性 / 数理モデル / ベイズ / 期待効果 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
新奇事象に対する感情の感情価計算モデルの開発と解析：
ベイズの定理，情報理論，およびBerlyne の覚醒ポテンシャル理論を用いて，「新しさ」（新奇な事象）に対して人々が抱く感情次元，すなわち覚醒度と感情価の数理モデルを提案した．Berlyneの覚醒ポテンシャル説を参考に，報酬系と嫌悪系(aversion)を覚醒度のシグモイド関数として表し，それらの関数の足し合わせにより感情価をモデル化した．覚醒度として，ベイズモデルの事前分布と事後分布の間のカルバックライブラー情報量を用いた．
予測誤差，不確実性，外乱が覚醒度と感情価に与える影響の解明：
提案した数理モデルにもとづき，正規分布を仮定することで，感情次元を予測誤差，不確実性，および外乱の３変数の関数として定式化した．この関数を用いて3変数が感情次元に与える影響を解析した．その結果，感情価が覚醒度に対して上に凸の関数となる（ヴント曲線）こと，不確実性が外乱より大きいとき，不確実性が大きいほど許容できる予測誤差が大きいことを明らかにした．この解析結果を検証するために，音楽の和声ルールからの逸脱を予測誤差として操作した被験者実験を行った．不確実性として，音楽に対する知識・経験量を操作変数として用いた．その結果，音楽の知識を有さない一般群において，不確実性が大きいほど許容可能な予測誤差が大きいことが分かった．これは，モデルの解析結果を支持した．一方，音楽の知識を有する専門群では，一般群に比べて逸脱に対する許容性を示した．
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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
研究計画調書通りに研究が進展している．また，研究の成果は，2019年度内に国際会議，国内会議で発表している．
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| Strategy for Future Research Activity |
感情価モデルの改良と一般化：これまで想定してきた情報利得（事前分布と事後分布とのKL情報量）を変数としたとした感情価の関数モデルでは，新奇性以外の複雑さなどの脳の処理負荷に関わる項目の影響が含まれない．これは，Berlyneが想定した参照性の変数の一部しか考慮しない特殊モデルであると言える．これを，より一般化するために，情報論的自由エネルギーを変数とした感情価モデルを検討する．このモデルを用いた解析により，これまでの予測誤差，不確実性の交互作用に加えて，外乱の影響を詳細に調べる．そして，この3変数（予測誤差，不確実性，外乱）の交互作用を実験仮説として被験者実験を行い，モデルの妥当性を検証する．実験の材料として，新奇性と複雑さの両方が感情を伴う評価に影響しうるデザイン（視覚刺激）を用いた系を計画している．
刺激の繰り返し提示による覚醒度の減衰：同じ刺激を繰り返し提示すると，慣れや飽きが生じる．本研究では，飽きや慣れを，情報量の減衰とした数理モデルを検討する．そして，初期条件や刺激の性質による減衰速度について，解析的，実験的に調べる．
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