| 研究課題/領域番号 |
16K21442
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
スポーツ科学
認知科学
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| 研究機関 | 武蔵野大学 (2018-2022)
産業技術大学院大学 (2016-2017) |
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研究代表者 |
渡邊 紀文 武蔵野大学, データサイエンス学部, 准教授 (30534721)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2019年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 集団行動分析 / 意図推定 / 意思決定過程 / 協調パターン / シミュレーション分析 / 行動の最適化 / 行動誘導 / 意志決定過程 / 仮想環境 / 視線分析 / ドロネー三角形分割 / パターンタスク / ロボカップ / Virtual Reality / ドローン / ゴール型ボールゲーム / 集団協調行動 / 意図調整 / 視覚的注意 / 時系列データ解析 / 行動因果分析 / 眼球運動計測 / 集団行動モデル / 学習支援システム |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，サッカー選手行動をトラッキングデータ，映像データから分析し，パス行動な ど選手間のインタラクションに関してのモデル化を行った．またドロネー三角形分割法を用いて，ボールホルダーやレシーバーなどのキープレイヤーを抽出するアルゴリズムを作成した．これらのモデル，アルゴリズムは，特定の目的を共有した集団での，協調した行動においても有効であると考えられる．
更に人において協調パターンがどのように獲得されるのかを明らかにするために，選手の視線行動に着目し，仮想環境を用いた行動実験を行った．実験結果より，仮想環境での学習により，被験者に選択的注意が生まれ，協調パターンを獲得できたことが示された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は，集団における個人の意思決定に着目し，それがいかに集団行動を創発しうるかを明らかにした．研究成果は他の集団行動の分析にも応用可能であり，スポーツ科学などの技術向上にも繋がると考えられる．動的に変動する集団行動を，繰り返される動的パターンとして抽出し，個人間の行動の因果関係を分析する研究は少なく，集団の概念獲得の分析を，実際の人間を対象とした仮想環境の実験の下で行った研究も多くはない．本研究は集団行動における人間理解の研究ではあるが，それをシミュレーション実験を通してモデル化しているため，多人数インタラクション場面に介入する情報機器及びロボットなどへの研究の応用も可能であると考えられる．
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