行動変容のネットワークベイズモデル

• 研究領域: 行動変容を創発する脳ダイナミクスの解読と操作が拓く多元生物学
• 研究課題/領域番号: 23H04676
• 研究種目: 学術変革領域研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 学術変革領域研究区分(Ⅲ)
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 石井 信 京都大学, 情報学研究科, 教授 (90294280)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 7,280千円 (直接経費: 5,600千円、間接経費: 1,680千円); 2024年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円); 2023年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
• キーワード: 行動変容 / ベイズ脳 / 双方向回路 / メタ認知 / 機能的核磁気共鳴図

研究開始時の研究の概要

脳の基底ネットワークの変化による認識、推論、意思決定の機能の変化である行動変容を、ネットワークベイズモデルに基づき数量化可能なレベルで定式化し、さらにそこに客観的および主観的な不確実性がいかに影響するのかを評価することを目的に、ヒトを用いた行動実験および機能的核磁気共鳴図(fMRI)実験を行う。この実験は、霊長類（マーモセット）を用いても実施可能なものとする。
上記の実験研究で用いる脳・AIハイブリッド法に基づくネットワークモデルベースの解析法が、異なる種間、異なる計測モダリティ間にわたるデータの解析において共有し得るのかを予備的に調べる。