| Project/Area Number |
22K13854
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 10030:Clinical psychology-related
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| Research Institution | Kyoto Prefectural University of Medicine |
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Principal Investigator |
上野 大介 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (00760589)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2022: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
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| Keywords | 内受容感覚 / 意思決定 / 強化学習 / 計算論モデル / 特殊詐欺 / 被害防止プログラム / 高齢者 / 楽観性バイアス / 詐欺被害 / 消費者被害 / 予測的処理 |
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| Outline of Research at the Start |
高齢者の特殊詐欺被害件数が高止まりしている。コロナ禍により対面での防犯活動が難しくなり，詐欺被害にあいやすい特徴がある高齢者に絞り，遠隔による詐欺被害防止対策が喫緊の課題である。研究代表者らの調査から，詐欺被害者は「自分は詐欺にあいにくい」と回答していた。本研究では，このような自分は被害にあいにくいといった思い込み（楽観性バイアス）を詐欺被害のあいやすさと考え，楽観性バイアスを修正する遠隔版詐欺被害防止プログラムを開発する。そのため，身体内部の感覚（内受容感覚）を基盤にした感情・意思決定に関する最新の理論に基づき，若年者と高齢者を対象に内受容感覚と楽観性バイアスに関する実証実験を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，内受容感覚（身体内部の感覚）の予測的処理が身体と意思決定との関係性を理解するモデルとして注目されている。身体内部信号の予測的処理から生じる内受容感覚が核心感情を創発し，意思決定や楽観性バイアスを導くという仮説を次のように検証し，遠隔版詐欺被害防止プログラムの開発を目指す。
期間全体の目的は，１）内受容感覚の予測的処理に基づく意思決定の過程を表現する計算論モデルを構築する。２）若年者と高齢者を対象に内受容感覚を操作して意思決定課題を実施し，そこで得られる行動，脳画像，自律神経指標の時系列データを解析し，上記の仮説を検証する。３）楽観性バイアスを内受容感覚の予測的処理の不全と捉えて，内受容感覚を操作して意思決定課題や楽観性バイアス課題を実施し，そこで得られるデータを解析，上記の仮説を検証する。最後に遠隔版詐欺被害防止プログラムを開発する。
2023年度は，上記１）に関して2022年度に実施した予備実験を継続した。具体的には，高齢者を対象に確率逆転学習課題を実施し，意思決定の過程を強化学習モデルに基づいて学習率（α）と逆温度（β）を算出し，内受容感覚の学習との関連性を検討した。その結果，内受容感覚の学習はβと負の相関がみられ，内受容感覚を正確に感じられるほど，意思決定の過程が探索的であることが明らかになった。これらの知見に基づいて，上記２）と３）の実験プロトコールの検討も行った。
今後は，上記２）と３）の実験プロトコールに基づき，実測データの収集を行う。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
今年度は，実測データを強化学習モデルを用いて解析することにより，計算論モデルの検討（研究実績の概要の１）を達成し，行動，脳画像，自律神経指標の時系列データの収集（研究実績の概要の２と３）のプロトコールの作成を達成できた。しかしながら，実測データの収集に着手できなかったことから，やや遅れて進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
作成したプロトコールに基づき，行動，脳画像，自律神経指標の時系列データの収集（研究実績の概要の２と３）を行う。
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