ムードチェンジャー役ロボットによるいじめの予防・抑制に関する研究

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集団の意思決定において，早急に合意形成を図ろうとするときなど，集団浅慮（グループシンク）に陥ってしまうことがある．集団浅慮に陥ると，集団は極性化し，危険性の高い決定をしてしまう．自分一人であれば冷静に判断できるようなことが，集団で議論することにより，かえって判断能力が欠如してしまうのである．結果として「三人寄れば文殊の知恵」という諺とは逆のことが起き，集団の負の側面が現れる．学校でのいじめはその典型である．深刻な問題であり，早急な解決が求められている．いじめのような集団の負の行動を予防・抑制するには，多数意見に同調せずあえて反対意見を述べ，多様性を維持するようなムードチェンジャーが有効である．本研究の目的は，いわば教室におけるムードチェンジャー役（または多様性維持装置）として「ロボット」を導入・実装し，いじめ問題（集団の負行動）を予防・抑制する効果を検証することである．この目的を達成する上で，ベースとなる部分は，人の集団生活に関連する集団の意思決定における様々なダイナミクスの数理モデルの構築である．2021年度は机上討論に基づいてマルチエージェントモデルを3種類：(1)レジ選択において内的要因と外部要因（仕掛け）により個人が意思を決定するモデル，(2)伝統的な餅まきを固定されたリソースを奪い合う数理モデルとして定式化し，集団としての利得をより良くするための，個人の意思決定モデル，(3)鬼ごっこを多様性を有するエージェントが役割分担を動的に変更していく数理モデルとして定式化し，役割分担が平滑化するアルゴリズムを検討した．さらに実際の大学におけるグループ分けと発話量の関係を明らかにした．この関係は上記(1)～(3)の数理モデルのパラメーターとして活用していくことを見据えている．2022年度はモデル(3)を拡張し，エージェントの多様性と役割分担回数などの関係を明らかにした．