| 研究課題/領域番号 |
25240043
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| 研究機関 | 中央大学 |
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研究代表者 |
加藤 俊一 中央大学, 理工学部, 教授 (50297107)
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| 研究分担者 |
梅田 和昇 中央大学, 理工学部, 教授 (10266273)
坂根 茂幸 中央大学, 理工学部, 教授 (10276694)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 感性情報処理 / 感性データベース / 感性インタフェース / 感性認知科学 / 感性脳科学 / 感性計測評価 / 感性デザイン学 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の前半では、人間の主観的な解釈・判断などに個人的な特性が現れる多感覚知覚・状況知覚・知識評価・行動選択の過程、また、価値への気づきや価値観に基づく意思決定の過程の感性情報学的なモデル化を行う。
2014年度は、感性情報学的なアプローチによる感性の統合的なモデル化のアイデアに基づき、自分の感性を客観的に計測して数量化・可視化すると共に、自分や自分以外の人の感性モデルを利用して、適切でかつ意外性のあるマルチメディアコンテンツや知識コンテンツの検索を容易にする技術の開発に取り組んだ。また、人間工学的なアプローチによる感性モデルの検証として、多感覚刺激（視覚・聴覚）、知識コンテンツ、行動と状況設定に対して、被験者による主観評価（例：イメージ、快適感、集中感など）と、その評価過程での脳活動・視線・呼吸・心拍などの生理的指標、姿勢・身体の動きなどの物理的指標の計測の関連性を分析した。具体的な評価事例としては、家具・ファッションなどの製品群のコンセプトイメージ分析（視覚）、共同作業のための空間演出（視覚・聴覚）、学習教材の分類・選択（知識コンテンツ）、運動支援・学習支援における負担感と動機づけ（身体行動）を対象に、実験を進めた。
その結果、比較的少数の教示データをもとに、コンテンツデータベース・履歴データベースからの補間・補完による教示データ候補の追加により、被験者に負担感なく、高精度の感性モデルを構築することが可能となった。また、知識コンテンツなどの抽象度の高い対象に関する高次の感性のモデル化の基礎として、感性の異なる人々が付与した主観的な評価タグを共有することにより、類似した主観評価をする利用者群を抽出するためのプラットホームを開発した。また、身体行動を伴う行為に関する感性研究の基礎として、各利用者の置かれた状況・文脈と、行為に対する感性の組合せによる判断基準の推定が可能となった。
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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
利用者の負担を減らした感性モデルの構築法として、利用者が提示する比較的少数の教示データに対して類似度分析・分類を行い、大量のマルチメディアコンテンツや継続的な履歴情報のデータベースからの補間・補完による教示データ候補の大量の追加により、被験者に負担感なく大量で構造化された教示データ群を構築できるようになり、結果として、高精度の感性モデルを容易に構築可能となった。
知識コンテンツなどの抽象度の高い対象に関する高次の感性のモデル化の基礎として、感性の異なる人々が付与した主観的な評価タグを利用者のＩＤと共に管理・共有することにより、類似した主観評価をする利用者群を容易に抽出するためのプラットホームを開発し、実験環境の整備を進めた。
身体行動を伴う行為に関する感性研究の基礎として、因子分析を多角的に実施し、各利用者の置かれた状況・文脈と、行為に対する感性の組合せに対する判断基準の因子の抽出を進めた。それにより、利用者の感性的な状態や主観的解釈の推定が可能となった。
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| 今後の研究の推進方策 |
意思決定過程で重要な価値判断のもととなる因子の抽出が難しい場合には、快・不快、好き・嫌いのような感情や本能に直結した範囲ではなく、合目的性、関心度など、直感的ではあるが理性的な理由づけが可能な範囲の中から因子を求めることとして研究開発を進められるようにする。
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