2021 Fiscal Year Research-status Report
Network Control Using Cognitive Bias
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20K14735
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
大歳 達也 大阪大学, 経済学研究科, 助教 (60804458)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 量子意思決定 / 認知バイアス / ネットワーク制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、ネットワークの仮想化などより加速する複数制御主体によるネットワーク制御を、ユーザーとのインタラクションも含めて総合的に実現するための制御手法を検討するものである。ヒトは、系統的な誤りを持つことから、そのバイアスを考慮するために、バイアスを含んだ認知のモデルを用いて、ユーザーのモ
デル化を行う。制御主体は、このバイアスを持つユーザーに合わせた制御を行う制御を行うことで、制御主体自体もバイアスを持ち、ユーザーの違いから、異なるバイアスを持った複数の制御主体によってネットワーク全体の制御が行われることとなる。本研究では、このバイアスを持った制御主体間の相互作用を設計し、個々のバイアスに影響を受けず、全体として適切な制御を維持できる手法の実現を目指す。
2021年度は、2020年度に構築したユーザーのモデルを発展させ、初頭バイアス及び順序効果を包括したQoEの時間変化モデルの構築を行なった。また、取得した情報量を状態に記憶するためのモデルの構築も進めており、人の少数サンプルに基づいた意思決定におけるバイアスの影響のモデル化も行なっている。モデルの解析結果から、バイアスの影響によるQoEの振る舞いを明らかにし、QoEの低下につながるバイアスを回避するためのビットレート制御手法を提案した。被験者の代理として構築済みのQoEモデルを用いた動作検証により、提案手法を用いることで心理効果によるQoE低下を回避可能であることを示した。
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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
認知モデルとしてのネットワーク制御のモデル化の拡張が順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度に拡張したモデルを元にユーザーと制御のインタラクションを含めたモデル化及び全体の最適化の実現を目指す。制御主体がどのユーザーに合わせた制御を行うかによって、制御主体が持つバイアスは異なると考えられ、制御主体が異なるバイアスを持つ複数のユーザーとのインタラクションによ
り、自身の制御バイアスを決定する過程をモデル化する。
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| Causes of Carryover |
執行予定であった出張費が新型コロナウイルスの状況から執行不可となり、より包括的な実験を行うための物品購入へと計画変更を行ったが、未使用額が生じた。未使用学は来年度発表の経費に当てることとしたい。
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Research Products
(1 results)
