2023 Fiscal Year Annual Research Report
Tailored boost: Constructing the facilitation method of rational decision-making tailored diverse cognitive processes
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22H03915
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Otemon Gakuin University |
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Principal Investigator |
本田 秀仁 追手門学院大学, 心理学部, 准教授 (60452017)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
香川 璃奈 筑波大学, 医学医療系, 講師 (10824675)
白砂 大 追手門学院大学, 心理学部, 特任助教 (00908577)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 意思決定 / 合理性 / ブースト |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度には、判断にかかる時間を認知的コストと見なし、その影響を分析した。具体的には、黒と白で構成されるグリッド画像を提示し、「黒の割合は50％より高いか低いか？」という判断を求める認知実験を実施した。判断時間と判断の正確さの関係を分析した結果、判断時間が短すぎると正確さが低くなり、一定の時間をかけると判断が非常に正確になることが明らかになった。しかしながら、判断時間が長すぎると正確さが低下する傾向があることも確認された。また、判断の正確さを向上させるという効用と、それにかかる認知的コストの2つを考慮した認知モデルに基づき、計算機シミュレーションを行った。結果として、認知的効用（認知的コストを考慮した上で最も判断を正確にするポイント）と判断時間との間には逆U字の関係が存在し、一定の判断時間をかけることが最適であることが理論的に示された。認知実験の結果と合わせると、人間は認知的コストを考慮した上で合理的な判断を行っている可能性が示された。
これまで、判断の正確性と判断時間の関係は、speed-accuracy tradeoffという観点から議論されてきた。この観点では認知的コストは考慮されず、「判断時間が短いと判断は不正確になり、判断時間が長いと判断は正確になる」というシンプルな関係が暗黙に仮定されていた。しかし、本研究の結果は、認知的コストを考慮に入れた上で人間のパフォーマンスを分析することで、判断時の合理性について新たな理解が得られることを示している。
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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
現在までのところ、判断時間と正確性の関係について、資源合理性を基にしたフレームワークを構築している。これは人間の認知的コストを考慮し、合理的な判断を定式化するためのものである。このフレームワークに基づく実際の人間の判断データの分析は、一般サンプルと専門家サンプル（医学部生、看護師、医師）に対して完了している。最終目的は、文脈や個々の認知特性に応じて、判断を正確にするブースト法を提案することである。そのための認知実験や計算機シミュレーションに基づく実証的根拠が得られている。また、当初は予定していなかった集団での意思決定における正確性を高めるための個々の判断の活用方法、つまり集団のブーストについても、学術論文での発表をはじめとして、成果を得ている。
以上から、本研究は順調に進んでいると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
判断時間と判断の正確性との間の関係性に基づき、各個人の判断の正確性を低下させる原因となる認知バイアスを解消するテーラーメイド型のブースト法の構築に取り組む。認知バイアスは、例えば推定場面で言えば過大推定、あるいは過小推定など、様々な形をとる。過大推定する個人には推定を低めるための介入、逆に過小推定を行う個人には推定を高めるための介入が必要となるように、各個人が示す異なる認知バイアスに対しては、それぞれに適応した形の介入が必要となる。言い換えれば、認知バイアスは誤った判断に導くという意味において共通であるが、誤った判断に至るプロセスは個々によって異なるため、各個人が示す認知バイアスの特徴に対応したブースト法を開発することが必要である。
本年度では、個々が示す認知バイアスの特徴に合わせたブースト法の構築に取り組む。具体的には、個々の認知バイアスの特徴を可能な限り簡易な方法で特定するための方法の確立、そして個々の認知バイアスの違いに応じた判断をより正確にする介入方法について、計算機シミュレーションに基づいて理論的視点から分析する。そしてその結果をもとに、判断の正確性を高めるための、個人の特性に応じた適切なブースト実装法の提案を行う。そして、提案した手法の有効性を確認するために、認知実験を実施し、有効性を検証、ならびによりよいブースト実装法についてさらなる検討を進める。
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