色彩による香り表現における機械学習を用いたアプローチ

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K19911
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: 若田 忠之 早稲田大学, データ科学センター, 講師(任期付) (60758605)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 機械学習 / 香り / 評価語

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、色と香りの関連性を検討するにあたり、従来の心理学的アプローチに加えて械学習の手法を用いることで、色を用いた印象表現の手法を確立し、その精度をより高いものにすることを目的としている。スマートフォンやタブレットを使用したコミュニケーション手段の電子化は在宅ワーク等影響もありこの数年で爆発的に増加した。その一方で、香りの表現については化学的な感覚であるために、決定的な伝達手段がないのが現状であり、その表現方法を検討するのが本研究の課題である。
本年度は、対人による評価実験を予定していたが、Covid19の感染拡大に伴い実験の実施が困難であったため、前年度の予備調査2、予備調査3の拡充を行った。
追加予備調査2では花や果実等に代表されるような具体的な事物に関する香りの評価語の収集をおこなった。香りの比喩表現に用いられる単語を収集し、出現頻度の高いものを用いることを目的とした。前年度と同様に、香水やフレグランスの説明文章をWeb上から収集し、機械学習のアプローチとして形態素解析よる品詞分類を行った。分析のソフトウェアとしては、PythonおよびMeCabを用いた。予備調査3では、１つの香りで同時に使用する評価語数の語彙数の探索を行った。昨年度の結果および追加予備実験2で用いた文章から、1つの香りを表現するにあたり、用いる評価語の語彙数のカウントを行った。その結果、昨年度と同様にルームフレグランスなどよりも香水の説明のほうが使用される語彙が多い傾向が示された。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

Covid19の感染拡大に伴い実験の実施が困難であったため、対人の評価実験を行うことができなかった。

Strategy for Future Research Activity

感染状況に配慮しつつ、対人実験を行う方法を検討する。

Causes of Carryover

当初計画していた対人実験を行うことが出来なかったため、次年度に行うこととした。