2021 Fiscal Year Research-status Report
Conceptual design for mathematically modeling affective decision-making processes
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20K12033
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| Research Institution | Chuo University |
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Principal Investigator |
庄司 裕子 中央大学, 理工学部, 教授 (30286174)
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2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 意思決定 / 感性モデル / 決定木 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
膨大な情報がある中で迅速な意思決定が求められる現代社会では、意思決定の効果的な支援手法が求められている。意思決定に関する従来研究では、意思決定の主体は明確な目標や判断基準を持っており、その目標や判断基準に従って合理的な意思決定がなされることを前提としてきた。しかしながら実際の意思決定では、状況や文脈によって判断基準が動的に変化することも多く、人は自らの感性に基づいて意思決定することが求められる。申請者は、意思決定プロセスの感性的な側面に着目し、そのモデル化手法を提案してきた。本研究では、感性的な意思決定プロセスの構造をモデル化した上でさらに、数理的なモデル化に向けた指標を抽出して定量的に評価する。具体的には、決定木を用いて感性的な意思決定プロセスを表現し、意思決定者の感性を反映した色々な決定木の構造を比較することで、構造の違いを生む要素を抽出し定量的に評価する。
本年度は研究の2年目にあたり、昨年に引き続いて感性的な意思決定プロセスの事例収集作業に取り組んだ。衣服や装飾品などのファッション商品を対象とし、多数ある選択候補の中からいくつかの判断基準に基づいて候補を絞っていき最終的に一つを選択するような意思決定の事例を収集してきた。このような意思決定はオンラインショッピングなど通常の意思決定でもよく見られる現象であり、設定としては妥当であると考えられる。同じ商品を複数回選んでもらい、状況による変化についても事例を収集した。分析した事例について特徴の分析を行っている。現在も事例収集を継続しながら、定性的な分析を通して、状況に応じてどのような意思決定がおこなわれるのか、複数回の意思決定で一人の意思決定にはどの程度ばらつきが出るのかを検討中である。
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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
新型コロナウィルス感染症の拡大により、2020年度から引き続き今年度も対面での打合せや実験をおこなうことが困難な状況が続いた。2020年度は思うように研究が進捗できなな買ったため、今年度は意思決定の事例収集もオンラインでおこなえるように工夫して研究を進めることにした。当初は対面で計画していたオンラインで事例収集をおこなうために、作業計画を再検討し、オンラインでの環境を構築した。これらの工夫により、2021年度は遅れを回復し当初の計画内容は現在ではおおむね順調に進捗している。
研究発表については、会議はオンラインになっているものの、学術論文や国際会議への投稿もおこなうことができている。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究では以下の2点を研究目的とする。(1)感性的な意思決定プロセスの事例を収集し、決定木を用いてモデル化する。(2)色々な決定木の構造を比較し、構造
の違いを生む要素を抽出し定量的に評価する。
上述のとおり、コロナ禍により事例収集作業について若干進捗に遅れが出ていたが、作業をオンラインでおこなえるように工夫をしてきたため、2021年度は遅れを回復することができた。
今後は、収集した意思決定プロセス事例について、判断基準に基づく選択の順序を決定木のパスと考えて、意思決定プロセスを決定木として表現するという設定を試みる。決定木は、その商品に対する個々人の感性の違いを反映していると推定される。そこで本研究では次に、得られた決定木によって、人によって異なる感性の違いを視覚的に把握する。そして、様々な決定木のノード数、葉の数、分岐の多寡、階層の深さなどを比較検討し、決定木の構造の違いを生む特徴量を抽出して定量的に評価する。また、構造の違いを生む人間側の要素は何かを抽出する。これにより、感性的な意思決定においてどのような要素が判断基準の変化に影響を与えるのか、定量的な評価をおこなうことが可能となる。特徴量抽出までの作業に2021年度中に着手しているため、最終的な評価や成果取りまとめを最終年度におこなう予定である。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウィルス感染症の影響により昨年度（2020年度）にほとんど研究費を支出できなかったため、今年度はオンライン実験環境の構築などを行い研究を進捗することができた。しかし昨年度からの繰り越し額が大きく今年度（2021年度）予算が当初の2年分であり、今年度も引き続きコロナ禍が続いているため学会がオンラインになって旅費が支出できなかったこともあり、研究費に残額が出てしまった。来年度は残額を含めて支出できるようすでに計画を見直し、システムの修正や論文校閲などの委託作業と成果発表に充当する予定である。
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