2021 Fiscal Year Annual Research Report
Improvement of reproducibility in cognitive science by a publication process of source code in computer engineering
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18K18349
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| Research Institution | Kagawa University |
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Principal Investigator |
福森 聡 香川大学, 創造工学部, 講師 (00756710)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 追試 / 分散バージョン管理 / 有向グラフ / シチズンサイエンス / 機械学習 / 自然言語処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，科学研究における再現性の向上を目的に主に２つのアプローチで研究を行った．
１つ目では，論文では実験方法が抽象的に表現されたり専門家に自明な事柄は省略されたりするため，研究者は知識や経験でそれらを補完していることに着目して研究者の思考プロセスを記録・分析した．VR技術を用いた知覚実験を対象に実験環境を再現するときの作業と思考の過程を記録した．記録にはソフトウェア工学で用いられるバージョン管理手法を，分析にはネットワーク分析で用いられる有向グラフを取り入れて思考と作業を可視化した．分析の結果，補完された内容には参加者ごとに違いがあり，この違いが専門的な知識に依存していることが分かった．さらに，有向グラフを用いた分析により作業と思考の繋がりがマインドマップに類似した特徴を持っていた.マインドマップは思考の整理に有効であることから，本研究の記録と可視化手法は研究者の思考の記録や理解や記録に役立つ可能性がある．
２つ目では，研究の透明性向上に市民参加型研究のシチズンサイエンスが有効であること着目し，市民参加が可能なユーザインターフェース（以下，UI）分野を対象に研究を行った．UI研究では専門家によって使いやすい道具の事例収集が行われるされるが，専門家は本来のユーザの知識や知覚とは乖離しているという問題があった．本来専門家が集めるデータを非専門家が集められるか調査したところ，市民の協力を得られることが分かった一方で，市民の作業負荷が高くなることが想定された．そこで，市民の負担を減らすため収集したデータを用いて自然言語処理と機械学習を用い分類研究を行った．分類結果から，簡単な質問に質問に答えることで優れた事例を報告できるフレームワークを作成することで，市民が参加しやすいシチズンサイエンスの実現可能であることを確認した．
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