実行系注意機能における個人差とパーソナリティに共通の心理・神経基盤の解明

• 研究課題/領域番号: 16K12442
• 研究種目: 挑戦的萌芽研究
• 配分区分: 基金
• 研究分野: 認知科学
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 熊田 孝恒 京都大学, 情報学研究科, 教授 (70221942)
• 研究期間 (年度): 2016-04-01 – 2020-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2019年度)
• 配分額: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円); 2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
• キーワード: パーソナリティ / 実行機能 / 注意機能 / 個人差 / 前頭葉 / 流動性知能 / 脳機能 / 注意 / 脳活動

研究成果の概要

本研究では、認知機能、特に実行系注意機能の個人差の問題をパーソナリティという側面から理解することを目的とした。パーソナリティとの関連が予想される実行系注意機能課題、特に、トップダウンの情報とボトムアップの情報が相互作用することが想定さている課題を選択し、課題の遂行成績とパーソナリティ（big five）との関係を調べた。その結果、神経症傾向が高いほど妨害項目への誘目度も高く、開放性が高いほど注意の開放度が高いなど、脳内の実行系や顕著性に関するネットワークとパーソナリティとの関連性を示唆する結果となった。

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究では、パーソナリティといった主観的に記述される個人の性質を、行動や認知の生成する脳のメカニズムに基づいて理解するための基盤を提案した。特に、環境中の情報を選択的に獲得する行動に見られる個人差が、パーソナリティの特性と相関があることを実験的に明らかにし、脳機能や認知機能の観点からパーソナリティの個人差が理解できる可能性を示唆した。人工知能を搭載したロボットが他者のパーソナリティを理解したり、あるいは、ロボットに人間を模したパーソナリティを搭載するような場合に、認知メカニズムからパーソナリティを見ることができるという本研究の知見は有効と思われる。