対話型最適化に寄る感性情報のメタモデルの抽出と応用

使用交互式优化的感性信息元模型的提取和应用

• 批准号: 12J05044
• 负责人: 田中 美里
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: Doshisha University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2012
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2012 至 2013
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-12J05044/
• 关键词: 感性工学; モデリング; 情報推薦; 対話型最適化; 生体情報計測

本研究では、数値化や記述が困難な人間の感性情報を、人間とコンピュータとの対話を通して明らかにし、意思決定やデザイン設計に応用することを研究目的とする。E-co㎜erceなどに見られる従来の情報推薦はアクセス履歴などに基づくコンテンツ同士の関連度から呈示を行うものである。これに対し、本研究では個人ごとに、そして対象問題ごとに異なる感性モデルから共通するモデル、普遍的なコンセプトと言えるメタモデルを抽出し、応用した新しい推薦技術の確立を目指していることに意義が存在する。これらのモデル抽出を可能とする手法として、対話型遺伝的アルゴリズムに着目している。ユーザの評価と最適化計算を繰り返すことで、ユーザの感性モデルを特徴空間中の景観(ランドスケープ)の形状によって表現する。この対話型遺伝的アルゴリズムを用い、感性のメタモデルを抽出するために、以下の問題を解決していく必要がある。(A)複雑な感性モデルの推定、(B)ユーザの評価の揺らぎの検討、(C)メタモデルの抽出技術の検討である。課題(A)については採用第一年度に、多峰性の感性モデルにおいて複数の最適化を求めるアルゴリズムを開発した。採用第二年度目である本年度は、課題(B)について取り組んだ。対話型最適化手法では、ユーザの主観的な評価値を用いてランドスケープの探索を進めるため、ユーザの評価に揺らぎが生じるとその感性モデルを正しく抽出できなくなる。そこで、ユーザの評価の揺らぎについて検証し、さらにより正確な評価値を得るための一手法として脳活動情報に着目した。ユーザの解候補を評価するときの脳活動を計測し、感性的な評価値との関係を定量化することで、脳活動情報による評価値の算出や補正を行うことを試みた。本研究ではこのためにMRI装置を用いた生体情報の取得と利用について数回の被験者実験を行っている。さらに年度の後半には非常に精度の高いMRI装置を借用し、大規模な被験者実験を行ってユーザの脳活動と嗜好との関連性について調査を進めた。これらの研究の成果については適切な機会に研究発表を行い、外部に公開している。

这项研究旨在阐明人类敏感性信息，这很难通过人类和计算机之间的对话来量化或描述，并将其应用于决策和设计设计。在电子商务和其他地方看到的常规信息建议是根据基于访问历史记录等内容之间的相关程度提出的。相反，本研究旨在通过提取常见模型和元模型来建立新的建议技术，这些模型和元模型可以被视为每个个体以及每个主题问题的不同敏感性模型，以及针对每个主题问题的不同敏感性模型，并旨在建立新的建议技术。作为使这些模型提取的方法，我们专注于交互式遗传算法。通过重复用户评估和优化计算，用户的灵敏度模型由特征空间中景观的形状表示。为了使用这种互动遗传算法提取灵敏度的元模型，需要解决以下问题：（a）估计复杂的灵敏度模型，（b）检查用户评估中的波动，以及（c）检查metamodel提取技术。关于问题（a），在采用的第一年，开发了一种算法，以在多模式灵敏度模型中获得多个优化。今年，招募的第二年，我们解决了问题（b）。在交互式优化方法中，使用用户的主观评估值进行了对景观的搜索，因此，如果用户的评估发生了变化，则无法正确提取灵敏度模型。因此，我们研究了用户评估中的波动，并将重点放在大脑活动信息上，作为获得更准确的评估值的方法。我们尝试使用大脑活动信息来计算和纠正评估值，通过在评估用户候选解决方案并用灵敏度评估值量化关系时，通过测量大脑活动信息来纠正评估值。这项研究涉及使用MRI设备获取和使用生物学信息的几项主题实验。此外，在财政年度的下半年，借了一台高度准确的MRI机器，并进行了大规模的主题实验，以研究用户大脑活动和偏好之间的关系。这些研究的结果是在适当的机会上提出的，并向公众公开。

项目成果

快の度合が異なる画像に対する脳の活性領域と度合の検討

检查不同愉悦程度图像的大脑激活区域和程度

• 发表时间: 2013
• 作者: 山本詩子;大村歩;田中美里;廣安知之
• 通讯作者: 廣安知之

The Effect of the Pleasantness Level of Pictures upon Cerebral Activity using fMRI

使用功能磁共振成像研究图片愉悦度对大脑活动的影响

• 发表时间: 2013
• 作者: Utako Yamamoto;Ayumi Omura;Misato Tanaka;Tomoyuki Hiroyasu
• 通讯作者: Tomoyuki Hiroyasu

Crossover Method for Interactive Genetic Algorithms to Estimate Multimodal Preferences

交互式遗传算法估计多模态偏好的交叉方法

• DOI: 10.1155/2013/302573
• 发表时间: 2013
• 期刊: Applied Computational Intelligence and Soft Computing
• 影响因子: 2.9
• 作者: Misato Tanaka;Yasunari Sasaki;Mitsunori Miki and Tomoyuki Hiroyasu
• 通讯作者: Mitsunori Miki and Tomoyuki Hiroyasu

Discussion of the crossover method of interactive Genetic Algorithm for extracting multiple peaks on Kansei landscape

交互式遗传算法提取感性景观多峰交叉方法的探讨

• 发表时间: 2012
• 作者: 小林正人;赤間知子;當眞嗣貴;吉川武司;Patchreenart Saparpakorn;中井浩巳;Misato Tanaka
• 通讯作者: Misato Tanaka

Analysis of Brain Areas Activated While Using Strategies to Improve the Working Memory Capacity

使用提高工作记忆能力的策略时激活的大脑区域的分析

• 发表时间: 2013
• 作者: Tomoyuki Hiroyasu;Shogo Obuchi;Misato Tanaka;Utako Yamamoto
• 通讯作者: Utako Yamamoto