2023 Fiscal Year Final Research Report

Mathematical model development of emotion dimensions based on variation of uncertainty and its application to inverse problems

Research Project

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Project/Area Number	21H03528
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Basic Section 61060:Kansei informatics-related
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	Hideyoshi Yanagisawa 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (20396782)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	加藤健郎慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (70580091) 上田一貴東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (10403594)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2024-03-31
Keywords	感情 / 数理モデル / 自由エネルギー / デザイン / 脳計測
Outline of Final Research Achievements	Using Free Energy (hereafter referred to as F), which represents the amount of information in uncertainty, we developed a mathematical model that generally explains the dimensions of emotion. Since F can be interpreted as the sum of information brought by the recognition of novelty and complexity, we positioned it as an indicator of arousal potential. Utilizing this, we mathematically modeled the Arousal Potential Theory, which posits that moderate arousal maximizes pleasure, as well as the emotion of interest in reframing. The validity of the formulated emotion model was verified through experiments using music stimuli and video stimuli of card magic with fMRI measurements. Furthermore, as an application of the inverse problem of the emotion model, we developed an aesthetic shape generation system that can manipulate novelty and complexity to optimize aesthetic pleasure.
Free Research Field	感性情報学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	脳が計算する予測誤差の情報量表現である自由エネルギーを用いて、感情の基本次元である覚醒度と感情価を一般的に数理モデル化した本研究の成果は過去に例を見ない。本研究で提案し検証された感情次元の数理モデルは、感情のメカニズムの解明、感情の予測、さらには生成モデルとしての応用が可能である。よって、感情に関わる科学、工学において広く基盤的な知識を提供する。感情の数理モデルを計算機に実装することにより、ヒトの感情を推論し人の感情に配慮した新たな工学システム開発への応用が期待される。一般的な機械学習と異なり、提案モデルは仕組みの理解が可能なホワイトボックスモデルであるため検証と原因究明が可能となる。