| 研究課題/領域番号 |
22KJ2962
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| 補助金の研究課題番号 |
22J40193 (2022)
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 (2023)
補助金 (2022) |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分10040:実験心理学関連
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
菅原 通代 早稲田大学, 文学学術院, 特別研究員(RPD)
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| 研究期間 (年度) |
2023-03-08 – 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 |
5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 計算論モデリング / 強化学習モデル / 選好 / 固執性 / 期待 / 学習 / リッキング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
手に入りづらい対象をより好むという現象は、ヒトだけでなくハトやラットでも報告されている。しかし、この現象がどのような心理学的機構に由来するかについて、これまで一貫した答えは得られていない。Brehm（1956）は、選択することで対象への好みが変化するという現象を捉えた。この選択依存的な好みの変化を説明する仮説として、選択に伴う期待自体が肯定的な情動価を持ち（期待の効用）、選択の結果とは無関係に対象をより選好させるという考えがある。本研究課題では、期待依存的な学習機構こそ「手に入らないものを好きになる」という現象の心理学的機序であると考え、その心理・行動メカニズムを解明する。
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| 研究実績の概要 |
なかなか手に入らないものを、つい追い続けてしまう。誰しも一度は経験したことがあるのではないだろうか。その対象は、人物、物品、体験など多岐にわたる。本研究課題の目的は、手に入らない対象を欲する背景に隠れている「手に入らない対象を好きになる」現象が、どのような心理生理学的機構によって導かれるのかを明らかにすることである。
本年度は、実験者がこれまでヒトを対象に実施してきた研究成果を発表した。この成果は、なかなか笑顔を返さないアバターに対する被験者の選択行動から、その行動を規定しているのいくつかのプロセスを計算論的に論じたものである。また、手に入りづらい対象であっても追い続けることで、課題前よりもその対象に魅力を感じることを示唆した。この結果は、本研究課題である期待依存的な学習機構の解明の一助となる。
また動物行動実験では、齧歯類（マウス）を対象として自身が確立したリッキング計測法を用い、実験を行った。本研究では報酬の感覚的好ましさであるリック・クラスターサイズが重要な測定指標となるため、測定指標の精査を検討することに重点を置いた。はじめに、スクロース濃度とリッキング微細構造の関数関係を明らかにした。さらに微細構造の安定性を測定したところ、スクロース濃度とクラスターサイズの関係性は頑健で、嗜好性の指標としての安定性が高いことが分かった。また事前餌摂取による関数の変動性を確認したところ、クラスターサイズの濃度による単調増加関係は保たれるが、全体的な摂取量はカロリー摂取に大きく影響されることが分かった。しかしながら、リッキング行動を指標とし、単純な古典的条件づけによる嗜好性変化を調べたところ、条件刺激（音）によって生じる報酬期待は、後の無条件刺激に対する嗜好性に影響を与えないことがわかった。そのため、現在は条件刺激を複数用意した上で、期待がリッキング行動に与える影響を調査中である。
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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
本年度は、ヒトを対象とした選択行動の背景にある計算過程を示し、実際の嗜好変化を捉えた成果を出すことができた点で、課題の進展は良好だと言える。しかしながら、本研究の目的の一つである、リック行動を指標とした期待依存的な学習機構を解明はやや遅れている。本年度はラットに課題を実施させるための装置構築に大幅な時間を費やした。また、マウスの古典的条件づけによる嗜好性変化の実験から、嗜好性をリック行動で測定することの限界点も明らかとなった。そのため、ここまでの進捗を一旦まとめ、今後は計算論モデリングに重点を置いた実験に移行することも考えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
計算論モデリングは、計算論的精神医学、計算論的神経科学など分野を跨いで研究領域を確立している。しかしながら近年、その方法論や信頼性・解釈妥当性に疑問を呈する論文が発表されている。具体的には、モデルパラメータで個体差を論じ分類に利用することや、パラメータと同期する脳領域を同定する研究が多く発表されているが、課題によってパラメータの捉えるものが一致しないことが問題視されている。本研究は計算論モデリングの使用が根幹にあるため、今後は計算論モデリングの信頼性・妥当性を含めた研究をおこなっていきたいと考える。現在報告されているのは異なる課題間で同様のモデルを使用した際に起こる不一致であるが、同一個体内でもパラメータや行動の揺らぎが存在する可能性がある。これらの揺らぎの原因を考察することは、科学の信頼性・再現性の問題に直結するため、重要な課題であると考えている。
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