概念駆動型処理が遅延感覚フィードバックへの順応に及ぼす影響の解明
概念駆動型処理が遅延感覚フィードバックへの順応に及ぼす影響の解明
批准号:
22K12757
负责人:
菅野 禎盛
金额:
$0.67万
依托单位:
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份:
2022
资助国家:
日本
项目状态:
未结题
起止时间:
2022-04-01 至 2025-03-31
中文摘要
遠隔会議システムやVRシステムでは使用者の操作に対するシステムからの応答に遅延が避けられない。応答の遅延は行為主体感を低下させ動作のスムースな遂行を妨げる。現実場面では遅延の大きさが不明なことが多いが、予め遅延に関する事前知識(メタ認知的知識)があれば遅延への適応が促進される可能性がある。本研究は遅延に関する知識や気づき(メタ認知的知識)が遅延への知覚的順応に及ぼす影響を心理物理学的手法により実験的に検証することを目的とする。R4年度は過去にオンライン実験により取得したデータをベイズ統計モデリングにより分析し、学会発表を行った。これにより、対面実験の結果をオンライン実験で再現できることを確認した。また、実験データをベイズモデリングにより分析するための統計モデルを策定することができた。
英文摘要
遠隔会議システムやVRシステムでは使用者の操作に対するシステムからの応答に遅延が避けられない。応答の遅延は行為主体感を低下させ動作のスムースな遂行を妨げる。現実場面では遅延の大きさが不明なことが多いが、予め遅延に関する事前知識(メタ認知的知識)があれば遅延への適応が促進される可能性がある。本研究は遅延に関する知識や気づき(メタ認知的知識)が遅延への知覚的順応に及ぼす影響を心理物理学的手法により実験的に検証することを目的とする。R4年度は過去にオンライン実験により取得したデータをベイズ統計モデリングにより分析し、学会発表を行った。これにより、対面実験の結果をオンライン実験で再現できることを確認した。また、実験データをベイズモデリングにより分析するための統計モデルを策定することができた。
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