|
交通事故などのリスク存在下で人の行動を観測する場面は多い．自動運転などの新技術評価の際にもこれは重要である．研究倫理面を考慮すれば，リスクを実際に人に負わせることがない仮想環境内で人の行動を観測する「実験アプローチ」がこの目的には有効である．しかし既存の仮想環境実験では「リスクが本来もたらす危険感が再現できない」「身体的な現実感の再現力が弱い」という問題があった．本研究はこの問題の解決を目標とし，危険感を代替する「負のインセンティブ」を再現する実験手法の開発と実験装置の構築を行うことを目的とした．結果として以下の成果を得た．
・仮想環境において負のインセンティブを与える手法を構築した．金銭的インセンティブ（謝金の増減額）を中心とした複数の手法を試した結果，確実に効果があるのは金銭であることがわかった．十分な効果を得るためには，一度目の事故発生時のペナルティ金額を相対的に高額し，２度目以降ではペナルティを課さない方法がもっとも効率がよい．
・ウォークスルー型VR装置とヘッドマウントディスプレイ（HMD）型VR装置を用いた実験装置を構築し，それらで同様のシナリオでの実験を行った．実験参加者へのヒアリングを実施した結果，当初予想に反してウォークスルー型VR装置の現実感が弱いことがわかった．一方でHMD型VRは研究期間中に性能が大きく向上し（特に歩行位置が正確に捕捉できるようになったことが大きい），ウォークスルー型VR装置に対しほぼ全ての点で優位に立つ結果となった．
・上記の成果を活用し，HMD型VR装置を用い，インセンティブ付与手法を組み込んだ「リスク下の交通行動実験システム」を構築した．
・歩行者の道路横断挙動を評価する実験を構築したシステムで行った．既存研究であった実道での実験との比較，かつ，身体的な現実感の差異を検証するため，横断の有無を変化させた複数のシナリオを用意して実施した．
|
