Computationally analyzing the hierarchical complexity of infants' social coordination on multi scales in natural daily life to investigate infants' cognitive development

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 22K20314
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 0110:心理学およびその関連分野
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: Li Jiarui 東京大学, ニューロインテリジェンス国際研究機構, 特任研究員 (10966807)
• 研究期間 (年度): 2022-08-31 – 2024-03-31
• キーワード: social interaction / multi-modality / multi-time scale

研究成果の概要

このプロジェクトは、赤ちゃんと保護者の自然な相互作用で、複数のスケールでの社会的な合図を定量化することを目指す。音声の整合性を調べるために、複数の時間尺度分析方法を用いて一日中の音声記録を調査した。結果からは、赤ちゃんと母親の音声が異なるスケールで合致し、文化的な違いも明らかになった。感情のレベルでも合致していることが示され、心拍による相互作用も調査され、昼夜リズムが母親の精神状態と関連していることが明らかになった。これらの結果から、1) 赤ちゃんが複数の時間尺度で様々な合図を受け取り、2) 整合が複数のレベルで起こり、3)複数のモダリティで相互作用することが示された。

自由記述の分野

Social psychology

研究成果の学術的意義や社会的意義

This project uncovered insights into how babies learn social interactions. It offers fresh perspectives on improving AI technologies by taking into account human factors, like training over different time scales. It also suggests principles for better caregiving in real-life situations.