| 研究課題/領域番号 |
19K03211
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| 研究機関 | 専修大学 |
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研究代表者 |
小杉 考司 専修大学, 人間科学部, 教授 (60452629)
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| 研究分担者 |
国里 愛彦 専修大学, 人間科学部, 准教授 (30613856)
清水 裕士 関西学院大学, 社会学部, 教授 (60621604)
平川 真 広島大学, 教育学研究科, 講師 (50758133)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | ベイズ統計 / 信念の更新 / 社会的態度 / 自由エネルギー |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的はベイズ推論と情報圧縮をキーワードにし，情報処理過程におけるカテゴリ化の合理性を理論，実験の両面から明らかにすることである。
初年度は当初の計画通り，理論的な背景をトレースすることで研究の方向性を固めるべく，オンライン上で非同期的な議論を続けてチーム内での一定の共通見解を得た。特にベイズの定理をどの文脈で利用するか，応用場面それぞれで培われてきた暗黙の前提(仮定)がどのようであったかを理論的に整理することは重要な進展であった。
情報統計学の中で用いられている，真の分布を仮定してモデル評価をする考え方は，ベイズの定理を予測に用いるという側面では重要な考え方の指針として評価される。しかしそれだけがベイズ統計学の利点なのではなく，古典的なベイズ統計学や心理統計の文脈の中では，真の分布を仮定せずとも信念の更新たるベイズの定理の方が重要であるとも言える。いずれにせよ，主体が世界に対してどのような仮説を立て，それに基づいてどのように行動を変容させるかを考えるときには，情報統計学流のアプローチも可能であるし，心理統計的なアプローチも可能であろう。
以降はこの二つのアプローチの可能性それぞれについて慎重に検討し，両論併記で結論が出せるように検証を続けたい。
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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
今年度は二回の合宿型研究会を開催し，また小規模グループSNS(Slack)を用いた非同期的なコミュニケーションを重ね，理論的な検証を進めてきた。同時に，各個がそれぞれの研究関心に近いところで，調査や実験などのデータを取りながらベイズ統計学の応用力を蓄積していった。
当初の予想を超えていたのは，あるモデルを検証するためのシミュレーションにかかる計算時間であり，当初の6倍ほど時間がかかることが明らかになった。そこで予算配分を変更し，計算用ワークステーションを導入することで効率化を図ったため，遅れは解消できたと考えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
ここまで順調に進んでいるので，今後は実験的アプローチ，調査的アプローチ，理論的・計算的アプローチをそれぞれ並行して進めていくことで，各領域での結果を蓄積していく。
当初の計画通り，今年度中に合宿型研究集会を開いて集中的に議論を進める予定であるが，昨今のコロナ事情によってこれはオンラインによるミーティングに代える必要があるかもしれない。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
年度末に実行する予定だった実験アプローチが実施に至らず，次年度に持ち越されたため。
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