消費者生成メディア上での評判共有から創発する集合知メカニズムの解明

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本研究の目的は，インターネット上で共有される「口コミ評価」が，個々人の意思決定へどのような影響を与え，その結果として集団全体の動態がどのように変化するのかを解明することである。口コミ共有がいつ・どのように集合知を生むかに関する定量的な研究は，ほとんどなされていない。従来の研究では，集合知と集合愚とは常に隣り合わせであることが示唆されてきた。つまり，共有される情報と，それを利用する人間の行動とが適切に噛み合わなければ，集合知効果は期待されないのである。インターネットを利用する人間の集合行動を理解する上で，またより機能性の高いwebサービスを構築する応用面からも，口コミ共有システムと意思決定との関係の解明には意義がある。本年度は、セント・アンドリュース大学 Kevin Laland 教授（海外派遣受入研究者）とエジンバラ大学 Andrew Whalen 博士との共同で研究を進め、主に研究計画①「口コミ共有システムが集合知に与える影響を調べるオンライン実験」を中心に行った。計算論的モデルと階層ベイズ統計手法による行動機序の推定精度を綿密な数値実験によって検証したことは、これからの実験研究の再現可能性を担保する上でも意義深い貢献であった。本研究成果の一部は、国際誌 Nature Human Behaviour へ掲載された（Toyokawa, Whalen, & Laland, 2019）。また、国際学会（Cognition, Behavior & Evolution Network (CBEN） 2018) での発表、および複数の招待セミナー（マックスプランク研究所（ドイツ）、コンスタンツ大学（ドイツ））へ出向いて積極的に成果を発表し、人間行動進化学や意思決定科学のトッププレイヤーから数多くのフィードバックを得た。