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進化と行動の数理モデルに基づく「個性」の適応的機能の検討

公募研究

研究領域多様な「個性」を創発する脳システムの統合的理解
研究課題/領域番号 19H04902
研究種目

新学術領域研究(研究領域提案型)

配分区分補助金
審査区分 複合領域
研究機関国立研究開発法人産業技術総合研究所 (2020)
名古屋大学 (2019)

研究代表者

片平 健太郎  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60569218)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2021-03-31
研究課題ステータス 完了 (2020年度)
配分額 *注記
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2020年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2019年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
キーワード個性 / パーソナリティ / 交互作用 / 質問紙調査 / 行動モデリング / 個体差 / 統計モデリング / 進化モデル / 進化 / 適応 / 計算論モデリング
研究開始時の研究の概要

ヒトやそれ以外の動物に存在する「個性」を形成する要因は遺伝か環境か,という問題は長く議論されてきた。しかし近年,多くの生物種で遺伝情報や環境は均一であっても一貫した行動傾向の個体差が生じることが示されてきている。そのような「個性」を生みだす機構にどのような進化適応上の機能が存在するかということはまだ解明されていない。本研究では,そのような個性の適応的機能について検討する。そのため,実際のヒトやそれ以外の動物の行動を解析することで個体差形成過程のモデリングを行い,さらに,その知見をもとにした進化モデルを構築し,計算機シミュレーションを通して「個性」の適応的な機能を理論的に探る。

研究実績の概要

ヒトやそれ以外の動物の行動における個体差,すなわち「個性」がなぜ存在するか,ということは基本的でありながら決着のついていない問題である。本研究では,データのモデリングや計算機シミュレーションを通して,「個性」の適応的な機能を理論的に検討することでその問題を検討することを目標とした。
2020年度では,パーソナリティに関する質問紙の回答データを分析し,パーソナリティを規定すると考えられている神経症傾向,外向性,経験性への開放性,協調性,勤勉性という5つの特性 (因子) からなる空間の中で個人がどのように分布しているかを検討した。その結果,特性間の2次の相関のみを仮定した従来のモデル (因子分析モデル) ではとらえきれない,高次の交互作用が存在することが明らかとなった。例えば,外向性と協調性は片方が高いともう片方も高くなるという正の相関関係があるが,その関係の強さは勤勉性が強くなるとより強くなる。しかし,神経症傾向が高くなるとそれらの関係も弱くなる。さらに,パーソナリティの形成過程を説明する数理モデルの計算機シミュレーションを通して,そのような高次交互作用の形成メカニズムを検討した。その結果,複数の「ニッチ」と呼べる最適なパーソナリティのタイプが存在し,個人が自身に近いニッチに向かってパーソナリティを調整していくというモデルにより高次交互作用が説明されることが明らかになった。この一連の成果は,パーソナリティをはじめとした「個性」の形成メカニズムおよびその機能に関して有用な知見を提供するものである。

現在までの達成度 (段落)

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

報告書

(2件)
  • 2020 実績報告書
  • 2019 実績報告書
  • 研究成果

    (12件)

すべて 2021 2020 2019

すべて 雑誌論文 (10件) (うち国際共著 4件、 査読あり 10件、 オープンアクセス 9件) 学会発表 (1件) 図書 (1件)

  • [雑誌論文] Psychiatric symptoms influence reward‐seeking and loss‐avoidance decision‐making through common and distinct computational processes2021

    • 著者名/発表者名
      Suzuki Shinsuke, Yamashita Yuichi, Katahira Kentaro
    • 雑誌名

      Psychiatry and Clinical Neurosciences

      巻: 75 号: 9 ページ: 277-285

    • DOI

      10.1111/pcn.13279

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] A learning mechanism shaping risk preferences and a preliminary test of its relationship with psychopathic traits2021

    • 著者名/発表者名
      Oba Takeyuki, Katahira Kentaro, Ohira Hideki
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 11 号: 1 ページ: 20853-20853

    • DOI

      10.1038/s41598-021-00358-8

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] 質問紙調査における無回答の発生過程およびその個人差について2021

    • 著者名/発表者名
      島田大祐, 片平健太郎
    • 雑誌名

      人間環境学研究

      巻: 19 号: 1 ページ: 15-24

    • DOI

      10.4189/shes.19.15

    • NAID

      130008059361

    • ISSN
      1348-5253, 1883-7611
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Dissociation between asymmetric value updating and perseverance in human reinforcement learning2021

    • 著者名/発表者名
      Sugawara Michiyo, Katahira Kentaro
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 11 号: 1 ページ: 3574-3574

    • DOI

      10.1038/s41598-020-80593-7

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Computational modeling of choice-induced preference change: A Reinforcement-Learning-based approach2021

    • 著者名/発表者名
      Zhu Jianhong, Hashimoto Junya, Katahira Kentaro, Hirakawa Makoto, Nakao Takashi
    • 雑誌名

      PLOS ONE

      巻: 16 号: 1 ページ: e0244434-e0244434

    • DOI

      10.1371/journal.pone.0244434

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Revisiting the importance of model fitting for model-based fMRI: It does matter in computational psychiatry2021

    • 著者名/発表者名
      Katahira Kentaro, Toyama Asako
    • 雑誌名

      PLOS Computational Biology

      巻: 17 号: 2 ページ: e1008738-e1008738

    • DOI

      10.1371/journal.pcbi.1008738

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Commentary: A robust data-driven approach identifies four personality types across four large data sets2020

    • 著者名/発表者名
      Katahira Kentaro, Kunisato Yoshihiko, Yamashita Yuichi. Suzuki Shinsuke
    • 雑誌名

      Frontiers in Big Data

      巻: 3 ページ: 8-8

    • DOI

      10.3389/fdata.2020.00008

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Retrospective surprise: A computational component for active inference2020

    • 著者名/発表者名
      Katahira Kentaro、Kunisato Yoshihiko、Okimura Tsukasa、Yamashita Yuichi
    • 雑誌名

      Journal of Mathematical Psychology

      巻: 96 ページ: 102347-102347

    • DOI

      10.1016/j.jmp.2020.102347

    • NAID

      120006884953

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] 強化学習における認知バイアスと固執性―選択行動を決めているのは過去の“選択の結果”か“選択そのもの”か?―2019

    • 著者名/発表者名
      菅原 通代、片平 健太郎
    • 雑誌名

      基礎心理学研究

      巻: 38 号: 1 ページ: 48-55

    • DOI

      10.14947/psychono.38.5

    • NAID

      130007760486

    • ISSN
      0287-7651, 2188-7977
    • 年月日
      2019-09-30
    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] The Effect of Reduced Learning Ability on Avoidance in Psychopathy: A Computational Approach2019

    • 著者名/発表者名
      Oba Takeyuki、Katahira Kentaro、Ohira Hideki
    • 雑誌名

      Frontiers in Psychology

      巻: 10 ページ: 1-15

    • DOI

      10.3389/fpsyg.2019.02432

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [学会発表] 「機械学習」による個人差のモデリング2019

    • 著者名/発表者名
      片平 健太郎
    • 学会等名
      日本心理学会第83回大会 チュートリアル・ワークショップ004 「機械学習と心理学の接点」
    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
  • [図書] 個性学入門 ―個性創発の科学―2021

    • 著者名/発表者名
      保前 文高,大隅 典子 (編著) (コラムを分担執筆)
    • 総ページ数
      244
    • 出版者
      朝倉書店
    • ISBN
      425410295X
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書

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公開日: 2019-04-18   更新日: 2022-12-28  

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