| 研究課題/領域番号 |
20KK0055
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| 研究種目 |
国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B))
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分10:心理学およびその関連分野
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
川畑 秀明 慶應義塾大学, 文学部(三田), 教授 (70347079)
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| 研究分担者 |
津田 裕之 慶應義塾大学, グローバルリサーチインスティテュート(三田), 特任助教 (70847863)
星 玲子 (柴玲子) 慶應義塾大学, グローバルリサーチインスティテュート(三田), 特任助教 (90291921)
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| 研究期間 (年度) |
2020-10-27 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円)
2023年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2022年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2021年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
2020年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | 脳 / 美 / 覚醒 / 感情 / 深層学習 / 感情的覚醒 / そのものらしさ / fMRI / 肖像画 / 感情的覚醒度 / 魅力 / 反応時間 / ウェブ実験 / 脳機能 / 美学理論 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年，美と芸術に関わる心や脳の働きは神経美学において実証的に捉えられつつあるが，美に関する哲学的理論や美術史に基づく美術の系譜について，脳機能の観点から考察されることはほとんどなかった。本研究では，鑑賞者が経験する美的感情に関する脳機能測定研究と脳活動に対する深層学習をもとに美的感情を推定する研究，美術作品の様々な画像的特徴から深層学習を用いて印象評価を推定評価する研究を統合し，美術作品の画像的特徴と作品に対する美的感情とを脳活動信号解析と深層学習もとに探究し結び付け，美学理論や美術史を再考する。
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| 研究実績の概要 |
本研究では，鑑賞者が経験する美的感情に関する心理的基盤と脳内基盤の双方について，脳機能計測や心理学的実験を用いた研究，脳活動に対する深層学習をもとに美的感情を推定する研究，美術作品の様々な画像的特徴から深層学習を用いて印象評価を推定評価する研究を統合し，これまでの美学理論や美術史の系譜を再考することを目的としている。2023年度は，2022年度から継続して行ってきた，絵画画像に感じる美しさと感情的覚醒との共通性や相違点について脳活動部位やその活動部位のネットワークに関する脳活動解析を行ってきた。しかし，様々な分析法を試してきたが十分な活動部位の発見には至っておらず，そのことも含めて今後学会等での報告を行いたいと考えている。その他に，AIで生成した絵画画像とヒトが描いた絵画画像とを比較してヒトがヒトが描いたものと信じることでよく見ることに繋がることも明らかにした(Zhou & Kawabata, 2023)。
また，顔画像を用いた魅力の評価を対象とした深層学習について検討を行っており，顔の形態的特徴から明らかになる側面と深層学習により明らかになる点が相補的に考察できることを示すとともに（Sano & Kawabata, 2023），深層学習に関する研究を数件論文を投稿中であり，むしろその方が研究の進展としてあったと評価できる。今後，既に行ってきた連続フラッシュ抑制による美しさの視覚的意識への影響など論文化を急ぐ必要がある研究もある。
さらに，過去の美学理論においての感情に関する再考については，現在書籍を執筆しており，その中で取り上げる予定である。
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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
実験結果が芳しくない研究も見うけられるが，実験的研究そのものは概ね順調に進展していると考えられる。
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| 今後の研究の推進方策 |
2024年度は本課題の延長申請を行った。それにより論文等の投稿費を確保しており，また追加でのデータ取得が不可欠な研究もあり，あと一歩で論文投稿にまでたどり着く研究もあり，その成果発表の期間とする。
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