2018 Fiscal Year Research-status Report
計算論モデルと統計モデルの統合による行動データからの心的過程解明のための基盤構築
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18K03173
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
片平 健太郎 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (60569218)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中尾 敬 広島大学, 教育学研究科, 准教授 (40432702)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 計算論モデリング / 強化学習 / 統計モデル / 選択行動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年，行動データの分析において，その背後にある心的過程・計算過程を表現した計算論モデルが用いられるようになっている。計算論モデルには少数のパラメータで行動の特徴を記述し，心的過程を推定できるという利点がある。しかしながら現状では，そのパラメータがどのような行動の特徴を反映しているか理解されないまま使われることが多く，分析結果が反映するものと研究者の主張に解離が生じている可能性がある。一方，行動データ分析には回帰モデル等の統計モデルも用いられており，そのような伝統的分析手法には行動の統計構造が理解しやすいという利点がある。本研究では，計算論モデルと統計モデルの関係を明らかにすることで，計算論モデルが表現する行動の特徴の理解を促し，両手法の長所を活かした統合的な枠組みを提案することを目的とした。
初年度では，代表的な計算論モデルである強化学習モデルに関し，よく用いられている２種類のモデル (一回当たりの価値の更新の程度を決める学習率パラメータが結果に応じて変化するモデル，モデルベース強化学習) に関して回帰モデルとの対応関係を検討し，モデルの誤設定がパラメータの推定に系統的なバイアスを与えることを明らかにした。いずれも実際の行動データの解析や計算機シミュレーションをもとに，既存の研究がその誤設定による影響を受けている可能性があることを示した。この結果は，計算論モデリングの方法論を精緻化するのみならず，精神疾患や行動との関係について議論した過去の研究の解釈についても見直しを迫るものである。
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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
初年度の目的であった代表的な計算論モデルと統計モデルの関係の検討について，二種類のモデルに関して成果をまとめることができたといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度以降は対象とするモデルの種類を拡大ながら，実験課題のデザインも精査し，行動データの特徴をとらえるための統合的な枠組みを検討・構築していく予定である。
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| Causes of Carryover |
クラウドソーシングを利用ことなどにより予定額より少ない額で実験が実施できたため，余った経費を次年度の実験に使用することとした。
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Research Products
(6 results)
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[Book] 計算論的精神医学2019
Author(s)
国里 愛彦、片平 健太郎、沖村 宰、山下 祐一
Total Pages
328
Publisher
勁草書房
ISBN
432625131X
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