色彩による香り表現における機械学習を用いたアプローチ

2020 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 20K19911
• 研究機関: 早稲田大学
• 研究代表者: 若田 忠之 早稲田大学, グローバルエデュケーションセンター, 講師(任期付) (60758605)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: 機械学習 / 香り / 評価語

研究実績の概要

本研究では、色と香りの関連性を検討するにあたり、従来の心理学的アプローチに加えて械学習の手法を用いることで、色を用いた印象表現の手法を確立し、その精度をより高いものにすることを目的としている。
2020年度は、予備調査を中心に行った。目的として、自然言語処理を用いた機械学習によって、香りの評価に用いる形容詞の収集を行った。
予備調査1として、形容詞に関する評価語の収集を行った。香りの評価語の出現頻度をカウントし、出現数の多い形容詞で、若田，齋藤(2018)で用いた形容詞対に含まれていないものを加えることを目的とした。平行して、予備調査2では具体的な事物に関する香りの評価語の収集をおこなった。「オレンジのような～」、「ストロベリーみたいな」など、比喩的に用いられる具体的な事物として用いられる単語を収集し、出現頻度の高いものを用いることを目的とした。香水やフレグランスの説明文章をWeb上から収集し、機械学習のアプローチとして形態素解析よる品詞分類を行った。分析のソフトウェアとしては、PythonおよびMeCabを用いた。香りの説明文章については、各商品の公式ホームページおよび大手通販サイトを中心に、香りに関する記述のみを対象とした。
また、予備調査3として、１つの香りで同時に使用する評価語数の語彙数の探索を行った。予備実験1，2で用いた文章から、1つの香りを表現するにあたり、用いる評価語の語彙数のカウントを行った。その結果、ルームフレグランスなどよりも香水の説明のほうが使用される語彙が多い傾向が示された。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

評価語の収集については、概ね順調に進んだが、Covid-19による人流れ抑制をふまえ、対人実験を実施できなかった。そのため、計画遂行にやや遅れが生じた。

今後の研究の推進方策

Covid-19の感染症対策を考慮する必要があるため、実験方法については対人の実験についてWeb上での実施もしくは郵送等による実施を検討している。

次年度使用額が生じた理由

対人実験を行えなかったことによる研究計画の遅れのため。