| 研究課題/領域番号 |
18K13366
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分10040:実験心理学関連
|
|---|
| 研究機関 | 専修大学 (2020)
名古屋大学 (2018-2019) |
|---|
研究代表者 |
遠山 朝子 専修大学, 文学研究科, 特別研究員 (10816549)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
|
|---|
| キーワード | 計算論モデル / 強化学習モデル / 忘却過程 / 固執性 / 精神疾患 / シミュレーション / パラメータ推定のバイアス / 意思決定 / モデルフリー学習 / モデルベース学習 / 固執 |
|---|
| 研究成果の概要 |
選択を伴う意思決定は，選択肢の価値を計算する価値計算過程と，選択肢に選好をつける選択過程で構成される。近年，各過程における諸機能が選択に及ぼす影響を計算論モデルのパラメータ値として推定する研究が盛んに行われている。本研究では，従来使われてきた強化学習モデルでの問題点を挙げ，モデル誤設定によってモデルパラメータの推定にバイアスが生じ，研究の結論に影響を及ぼしていた可能性を計算機シミュレーションにより明らかにした。さらに，クラウドソーシングを利用した実験で大規模なデータを収集し，提案する新しいモデルによって精神疾患を新たに特徴づけた。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は従来使われてきた強化学習モデルのパラメータが，意思決定過程に関して誤った結論を導いていた可能性を指摘した。そのため，本研究の中で提案している新しいモデルを使うことで，これまでの理解が覆り，新たな人間像が浮かび上がってくる可能性がある。さらに，新しく提案したモデルのパラメータが抑うつや不安などの程度と対応していることが示唆された。そのため，近年世界的に推進されている計算論的精神医学に貢献し，精神疾患の診断や予測に役立つことが期待される。
|
