2020 Fiscal Year Research-status Report
Altered brain states at high engagement performance: "flow" and "choking" during interpersonal interaction
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18KK0280
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| Research Institution | Toyohashi University of Technology |
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Principal Investigator |
中内 茂樹 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00252320)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松井 淑恵 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10510034)
Shehata Mohammad 豊橋技術科学大学, エレクトロニクス先端融合研究所, 准教授 (60444197)
日根 恭子 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (70625459)
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| Project Period (FY) |
2018-10-09 – 2024-03-31
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| Keywords | チームフロー / ウェアラブルEEGシステム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
チームフローのダイナミクスを理解するために、チームフローの神経相関に基づいて、リアルタイムの神経評価システムを組み立てる必要があった。そのため、ウェアラブルEEGシステムの構築を行なった。その目的は (i) スポーツ、音楽制作、学習などの活動中に、チームフローのオンライン評価を提供すること、(ii) チームフロー以外の精神状態にアクセスするためのEEGシステムを、多くの環境に適応できるようコンパクトなシステムとして提供することであった。本年度はこうした目的のもと、以下の成果を得ることができた。
1) 現在の高解像度EEGシステムを用いて、「チームフロー」の神経マーカーのリアルタイムモニタリングを開発した。すべてのオフラインデータ解析コードを、リアルタイム処理のためのオンラインコードに変換した。オフラインコードは、通常、1つのデータセグメントにつき数時間の解析を要する。この時間を約5秒に短縮することに成功した（Matlabリアルタイムパイプライン）。Matlabではプログラミング言語の制限があるため、データ解析パイプラインのコードをPythonに変換した。これにより、リアルタイム処理の高速化（約1秒）が可能となり、性能が向上した。さらに、被験者の磁気共鳴画像（MRI）を用いて、脳波信号の発生源をリアルタイムに特定する機能を追加した。
2) 簡易型ワイヤレスウェアラブル脳波システムへスケールダウンした。 よりシンプルなワイヤレスウェアラブルEEGシステムに対応できるようにコードを作成した。このコードは、市販のシステムであるEmotivとOpenBCIでテストした。また、OpenBCIシステムでは、ハードウェアの最適化が可能でであり、複数の脳波電極を試したり、3Dプリンタを使って脳波ヘッドキャップを最適化するなど、このオプションを利用するための準備を行った。
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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
以下に示す本年度のマイルストーンをおおむね達成しており、順調に進展していると判断した。
1) 現在の高解像度脳波システムを用いて、「チームフロー」の神経マーカーをリアルタイムで評価する方法を開発すること
2) 高解像度の脳波システムを簡略化したウェアラブル脳波システムに移植すること
3) ソニーコンピュータサイエンス研究所と協力して、チームメンバー間のスキル伝達のための新しい技術の開発を支援し、ウェアラブル脳波システムをこの技術に組み込むこと
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| Strategy for Future Research Activity |
今後注力する点は以下の通りである。
1) リアルタイム脳波評価システムとウェアラブル脳波デバイスを組み合わせることで、実生活のタスクをより詳細に検討することが可能になる。あらゆるリアルタイムの対人脳波処理タスクと、あらゆる数のチームプレーヤーに対応できるように、パイプラインを柔軟に開発する。また、パイプラインのドキュメントを提供し、オープンソースのリポジトリとして公開する。
2) ウェアラブルリアルタイムEEGシステムを、「チームフロー」体験を強化するためのニューロフィードバックメカニズムとしてテストする。また、被験者から収集したデータに基づいて、チームフローモデルを最適化する。
3) チームフローという心理現象を改善するために、人間の認知処理の個人差を研究することを計画している。これまでの研究で収集したアンケート、反応時間などの心理物理学的ツール、脳波などの生理学的ツールなどのデータを用いて、個人の認知的特徴を抽出する。そして、これらの特徴をアルゴリズムを用いて、認知的アイデンティティ領域（ID）に還元することを計画している。これらの認知的IDは、"チームフロー "をより良く理解し、向上させるために使用することができる。この結果は、教育、スポーツチーム、プロの仕事のチームなどに応用することができる。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍により海外出張が全てキャンセルとなったため。
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