研究課題/領域番号 |
20K12782
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分01010:哲学および倫理学関連
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研究機関 | 東京大学 |
研究代表者 |
佐藤 有理 東京大学, 大学院総合文化研究科, 特任研究員 (90750480)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | 全称量化 / グラウンディング / 視覚表現 / 否定 / コミックイラスト / 写真 / 実世界データ / 画像 / 不確定情報 / 情報視覚化 / 情報デザイン / 意味論 |
研究開始時の研究の概要 |
情報デザイン・グラフィックスの意味論的基盤を構築することを目的とする。情報伝達様式としてのグラフィックスは、言語と比べて体系的な形での研究が不十分であったが、近年、図的推論の学際アプローチが期待を集め、形式グラフィックス(例:集合論や幾何学における図形)においては、ある程度の成功をおさめてきた。本研究は、その方法をさらに充実させることで、自然グラフィックス(自然言語に対応)へと進展させる。具体的には、不確定情報の描画至難性などの意味特性の問題について、論理学の手法を基にした理論分析と認知科学の手法を基にした実世界分析を統合的に用いて研究を展開させる。
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研究実績の概要 |
3年目である2022年度は、「全称量化」の認識に焦点を当て、それがどのように視覚的に表現・認識されうるのかを明らかにすることを目的として、研究を進展させた。写真画像キャプションデータの分析を行った結果、allあるいはeveryを含む命題(∀xFxにおいて引数xに objectをとるタイプとregionをとるタイプ)を表現しているとして人間が認識できる画像がいくつか検出さた。ただし、大規模データセットのなかでも、その数は少なかった。昨年度対象とした「否定」と比べても、その数は極端に少なく、全称量化を含む命題が視覚的にグラウンドしているとは主張しにくいものだった。 研究成果としては、上記の「全称量化」に関する研究を国際会議論文にまとめた。"Visually Analyzing Universal Quantifiers in Photograph Captions" というタイトルでDiagrams 2022会議において発表・出版した。また、昨年度末に投稿した否定に関する論文 "Can Negation Be Depicted? Comparing Human and Machine Understanding of Visual Representations" がいくつかの修正や分析を加えたうえで、Cognitive Science誌において受理・出版された。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
否定の認識に関する研究成果を"Can Negation Be Depicted? Comparing Human and Machine Understanding of Visual Representations" というタイトルのジャーナル論文として、Cognitive Science誌において出版することができた。また、全称量化の認識に関する研究についても "Visually Analyzing Universal Quantifiers in Photograph Captions" というタイトルの国際会議論文として、Diagrams 2022会議において発表・出版することができた。
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今後の研究の推進方策 |
画像キャプションデータを用いた全称量化の認識については、他の視点(たとえば、stage/individual level)から扱うことができないか検討中であり、次の段階の研究を2023年度中に査読付き国際会議論文にまとめることを計画する。さらに、それをジャーナル論文として発展させ投稿段階までもっていくか、あるいは視覚的に表す対象として他の概念(意図や美的価値)をとりあげて査読付き国際会議論文としてまとめることで本研究テーマの展開可能性を示すかして、最終年度である本研究プロジェクトの締め括りをはかりたいと考えている。
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