| 研究課題/領域番号 |
20K12743
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分90150:医療福祉工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 北海道科学大学 |
|---|
研究代表者 |
山下 政司 北海道科学大学, 保健医療学部, 教授 (40210421)
|
|---|
| 研究分担者 |
伊藤 佳卓 北海道科学大学, 工学部, 講師 (90849142)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2022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)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
|
|---|
| キーワード | 快感情 / 段階別刺激強度 / 線形対応性 / 不快感情 / 生理的指標 / 刺激モダリティ / AI / 快不快 / 生理指標 / 感情3軸生理モデル / 揺らぎ解析 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
終末期や病気等で会話できない患者など、人の感情を測ることを目的に、多くの研究で自律神経応答や脳波を用いて感情の客観的評価が試みられたが、個人差等により適合度が高くない現状がある。本研究は保健医療に役立つ人の感情を理解するシステムの基盤構築に向け、以下を実施する。
１．汎用性のある快・不快の生理指標を求めるため、覚醒度の異なる快と不快の生理応答特徴量を実験解析で探索し、異種刺激への適合性を検証して快・不快の生理指標とする。２．事前情報としての安静時生理信号のゆらぎ構造から生理応答の個人差の特徴を求め、AIを用いて被験者に依らない感情生理指標として確立する。
|
| 研究実績の概要 |
快-不快情動の生理指標を探索した結果、快の生理指標PI(Pleasure Index)について、動脈波パラメータに基づく有力な候補を複数見出した。これらのPI候補が様々な快感情喚起時の刺激強さに対応してその大きさが変化する線形対応性を持つのか検討を行った。調査にあたり、同様の感情を喚起しながら、その強さのみを３段階に変化させる（段階別）刺激を作成する必要がある。そこで実験者が用意した様々な動画視聴時の質問紙調査による事前調査を行って実験で使用する刺激を選定した。持続的に感情喚起をもたらしやすいスポーツ名場面を複数組み合わせた動画を作成し、事前調査を元に刺激動画を決定した後、生理実験を行った。質問紙結果としては、中間強度と最高強度との差が少なく、事前調査の質問紙回答と生理実験時の質問紙回答に乖離が見られた。これは、被験者が異なることによる要因以外に、被験者のスポーツへの興味が大きく影響することがわかり、刺激設定の難しさが認識された。生理パラメータの応答強度は段階的に上昇傾向を示すが、最低強度に対して最高強度で有意差が見られただけであった。さらに、質問紙回答結果と生理パラメータ強度両者の相関を確認したところ、有意な相関が見られ、相関係数rは0.53であった。
次に、様々な感覚モダリティ刺激により喚起される不快感情に伴う生理応答の特徴を調査するため、不快感情を喚起する嗅覚・聴覚・味覚刺激、比較用の快感情喚起動画刺激および対照刺激を与えた場合の生理応答を計測して比較した。感覚閾値の違いの個人差が大きいので刺激強度の設定が難しく、対照に対して有意な違いを示した刺激はわずかしかなかった。収縮期圧変動の呼吸性洞性不整脈成分では、対照に対して不快刺激で上昇し、快動画刺激で減少する傾向を示したものの、有意差はなかった。不快刺激に共通した生理応答を見出すことは簡単ではないことが示された。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
コロナ禍が長引く中で何度も緊急事態宣言を受け、大学構内への立ち入り制限・自粛措置が取られた時期があるうえ、遠隔授業用の資料作成や教育システムへの各種演習・実験・課題設定などに非常に多くの時間がかかった。また、感染対策をしっかりと実施しながらの対面による生理実験を実施することに時間がかかったことが理由である。さらに、研究目的の難易度が高いことがあげられる。実験は行えても目的の知見を獲得するには大きな壁があるので、時間がかかることが理由でもある。
|
| 今後の研究の推進方策 |
嫌悪・恐怖・悲しみなど覚醒度の異なる様々な不快を一つの生理応答で表すことは、従来の生理応答解析では非常に困難なことが判明したので、生理信号間の相互情報量やゆらぎ解析など、様々な視点から解析して生理指標となるような生理パラメータを求める。さらに今年度同様の生理実験を追加で行い、先行して求める不快を表す生理パラメータが異なる刺激モダリティにも対応するか検証する。また、快・不快のそれぞれで得られた知見を基に、AI解析を適用して個人差をある程度克服した感情識別ができるようにする。
|
