| 研究領域 | 情動情報解読による人文系学問の再構築 |
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| 研究課題/領域番号 |
21H05059
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅰ)
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| 研究機関 | 株式会社アラヤ(研究開発部) |
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研究代表者 |
近添 淳一 株式会社アラヤ(研究開発部), 研究開発部, チームリーダー (40456108)
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| 研究分担者 |
石津 智大 関西大学, 文学部, 教授 (50726669)
持橋 大地 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 准教授 (80418508)
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| 研究期間 (年度) |
2021-08-23 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
10,920千円 (直接経費: 8,400千円、間接経費: 2,520千円)
2023年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2022年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2021年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
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| キーワード | 脳機能画像 / 美学 / 自然言語処理 / 倫理学 / 神経科学 / 情動 / 脳機能計測 / 情報科学 / 経済学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
心理学や経済学といった人文系・社会系学問は、人間の行動やその記録から内的な状態・過程のモデルを構築する。機能的MRIを組み合わせた心理学・言語学・経済学・美学研究を通じて、これまで不可視のものであった情動情報を可視化し、認知過程・言語表象・経済活動・芸術活動への影響を明らかにする。本領域の研究活動を端緒として、心理学・言語学・経済学・美学の枠を超えた融合領域である「情動情報学」の創成を目指す。
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| 研究実績の概要 |
本年度も各種のイベントや活動を精力的に行ってきた。まず、ニュースレターを通じて、研究の進捗状況や新たな知見、活動報告を広く共有している。ニュースレターは、研究の最新動向を取り上げるだけでなく、我々の活動や成果を直接メンバーや関係者に伝える貴重な情報源となっている。
また、国内シンポジウムと国際シンポジウムおよび学術変革領域B「デジタル身体経済学の創成」との合同ワークショップをそれぞれ1回開催した。国内シンポジウムでは、国内の研究者との意見交換や情報共有の場を設け、互いの研究を深めるためのディスカッションを行った。特に、Neuro2022において、日本神経科学学会と共催した国際シンポジウムでは、HumeAIのAlan Cowen博士とCornell大学のAdam K. Anderson博士を招いた。最新の知見についての発表は、参加者全員にとって非常に有益であった。さらに、彼らとの間で共同研究の可能性について議論する良い機会となった。
さらに、情動情報解読技術のトレーニングコースも開催した。我々のチームが開発したこの技術は、感情を理解し解釈するための新たな手段として注目を集めている。コースでは、実際のデータに対してこの技術をどのように適用するかを具体的に説明し、解析のためのプログラムコードも公開した。この取り組みにより、解析技術の普及と研究者間での共有を推進できた。
また、領域内での共同研究も活発に行われている。経済班との共同で、「価格形成における情動の影響」や「繰り返し囚人のジレンマゲームにおける判断における情動の役割」を明らかにするための機能的MRI実験を計画し、それぞれ約40名の被験者からデータを取得した。さらに言語班との「短歌において抒情が生じるメカニズムの解明」研究においては、抒情が時間と共に生じてくる過程の可視化に成功している。これらの結果を学会において発表した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
我々の研究領域は、情動情報の明示的な取り扱いを可能にすることで、経済学、言語学、美学の各モデルに新たな視角をもたらすことを目指している。これは、従来計測が困難であり、仮想的なものとして扱われてきた情動情報を機能的MRIによって具体的に計測するという挑戦的な試みである。その結果、経済学、言語学、美学の理論に情動情報を組み込むことで、これらの領域の理解を深め、新たな知見を得ることが可能となっている。
具体的には、言語班と共同で進めている短歌によって生じる抒情のメカニズムを解明する研究では、抒情が徐々に高まるプロセスを初めて可視化することに成功した。これにより、文学作品が読者の情動にどのように影響を及ぼすかを科学的に理解することが可能となった。
また、経済班との共同研究では、繰り返し囚人のジレンマゲームにおける情動情報の役割を明らかにしている。特に、協力戦略から裏切り戦略に切り替えるなどの、明示的に定義しにくいイベントに紐づく情動情報を取り出すことが可能となった。これは、従来の手法と比較して、より精緻で柔軟な実験デザインが可能であることを示している。
さらに、トレーニングコースでは、毎年大きくテーマを変えることを意識している。このアプローチは、新たな知見やテクニックの習得を促すと同時に、多様な研究者の関心に対応するものである。全講義はYouTubeで公開されており、時間的制約がある人々や、講義の内容をより深く理解したいと願う視聴者のためのリソースとなっている。これらの取り組みを通じて、情動情報の計測とその応用についての理解を深め、それが各学問領域の新たな発展につながることを期待している。
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| 今後の研究の推進方策 |
2023年度は、これまでに積み上げてきた成果を活用し、研究の進展をさらに推進することが我々の目標である。これまで同様、ワークショップや領域会議を通じて定期的に情報発信を行い、研究の最新の動向や成果を共有することに継続的に取り組む。ニュースレターも引き続き発行し、広範な視聴者に対し、我々の研究の進捗状況と未来の展望を伝える。
本年度は我々のプロジェクトの最終年度であり、この機会を利用して、領域全体の成果をまとめたシンポジウムを年度後半に開催する予定である。これにより、各研究者が共有し、さらに学問全体としての発展を加速することができるだろう。
一方、我々は領域内の研究者のサポートも強化する。具体的には、大規模な計算が可能なサーバーとネットワークストレージを群馬大学・地村研究室に設置している。これにより、データの共有と利用が容易になり、さらなる研究の推進が可能となる。また、これらの設備の運用を通じて、領域内での大規模な研究リソース共有システムの構築を目指している。
さらに、国内の機能的MRI研究者の解析技術レベルの向上を目的として、本年度も機能的MRIトレーニングコースを開催する予定である。特に、過去のコースで参加者から要望が多かった機能的結合解析についての概説と実習を計画している。Human Connectome Projectのデータを利用する予定であり、これにより最新の技術と知見を広く共有することができる。
これらの取り組みを通じて、我々は情動情報の理解を深め、それを各学問領域に応用することで新たな知識を生み出すことを目指している。
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