| 研究課題/領域番号 |
19K23361
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0110:心理学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
辻 晶 東京大学, ニューロインテリジェンス国際研究機構, 講師 (30850490)
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| 研究期間 (年度) |
2019-08-30 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | day-long recordings / language acquisition / supervised learning / unsupervised learning / language structure / social constructivism / 言語発達 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
How are infants capable of learning language with a speed and efficiency unrivaled even by state-of-the-art AI systems? Their use of social-communicative cues has been suggested as crucial. However, little is known about the actual composition of infants’ social-communicative environment. The present project measures and analyzes 6-18 months-old infants’ social-communicative input in an ecologically valid setting and assesses its impact on
key language outcomes.
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| 研究成果の概要 |
本プロジェクトの目的は、乳幼児の社会的コミュニケーション環境を長時間データとして記録し、どの文化にも対応可能なデータ計測・抽出インフラストラクチャを作成することであった。その為の「SCALaフレームワーク」を開発し、乳幼児データに適用した。感染症拡大によりデータ収集が難しく、代わりにメキシコの小規模な自給自足農業コミュニティで話されている Tseltal語にSCALaを適用した。言語の構造を抽出可能にする入力は多いが、比して言語の構造を周囲で起きている出来事や物事に結び付けることを可能にする入力は少ないという結果が得られた。今後は、日本語や他の言語にも調査を広げ、今回の調査結果と比較していく。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
How infants learn language so well is still an unresolved mystery. Day-long audio recordings offer a glimpse into infants’ environments. We developed an analysis framework for such data, which will allow a better understanding of how environmental cues interact for successful language acquisition.
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