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感性情報心理学(4/4)

「感性情報心理学」授業資料(抜粋)その4
(大阪電気通信大学:小森政嗣)
・複雑さ・熟達化
・時間と文脈
・感性を測る・感性を作る

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感性情報心理学(4/4)

  1. 1. • はじめに • 自己紹介 • 今はなき感性情報心理学講座と中村先生の研究 • 感性とはなにか? • 感性の定義 • 「よさ」はどのように扱われてきたか? • 感性研究の様々なアプローチ • 感性の文化差 • 感性と文化 • 「美の原理」は普遍的か? • 色の感性の文化差 • 感性の文化差の背景にあるもの • 感性の進化的基盤 • 適応の産物/副産物としての感性 • 超正常刺激とピークシフト説 • 性的二型と性淘汰 • 生まれる前から嫌いなもの • なぜか普遍的に好まれるもの • 処理流暢性の原理 • 処理流暢性とは • 単純接触効果 • 平均性と典型性 • わかりやすさ • 一致性 • 複雑さ・熟達化 • Berlyneの覚醒ポテンシャルモデル • ちょうどよい複雑さ • 感性の発達・熟達化 • 矛盾する判断の背景 • 時間と文脈 • 期待と解決 • 空間表現における時間 • 感性を測る・感性を作る • 再び感性の定義から • 感性を測る • 感性を理解する • 感性を予測する • 感性を作る 1 「感性情報心理学」(4/4)
  2. 2. 感性の発達・熟達化 年齢とともに「目が肥えてくる」と好みが変わってくる.何が変わるのか? 2
  3. 3. 黄金分割の好みの発達 • Fechner の実験美学でも扱われた長方形の縦横比の好みを発達の 観点から検討した • 就学前児童,3年生,6年生,大学生に対して12種類の底辺/高さ比 の長方形の好みを調査 • 大学生は黄金比に近い長方形を好む • 大学生の結果を基準にして 比較すると,子どもはより 正方形に近い比率を好む • 3年生には3:4が最も好まれる 3 黄金比 (Thompson, 1946) 3:4
  4. 4. 規則性への好み • 文系・理系・芸術系の学生の図柄の好みを比較 • 文系・理系学生は等差数列分割を好む • 一方,芸術系の学生は,分割率が急激に変化する等比数列分割をより好 む傾向 • 芸術系学生は文系・理系学生と比べて「経験的な刺激」を求める傾向があ るため 4 (山下・古澤, 1993)
  5. 5. 車インテリアの好みと熟達化 • 実験参加者をデザインや美術に 詳しいかで分類 • デザインの曲線性×革新性で 好みを比較 • 曲線的な方が好まれる • デザインに詳しい参加者の方が 保守的なデザインを好んだ 5 保守的 中 革新的 直 線 的 中 庸 曲 線 的 (Leder & Carbon, 2005)
  6. 6. 絵画熟達者の好み • 芸術の教育を受けた経験がある者は作品の構造的複雑性に敏感 で,「ハイアート」を好む(Winston & Cupchik, 1992) • 独創的,抽象的,複雑,ダイナミック,表現が豊かという理由による • 芸術というものは挑戦的でなければならないという信念を持っている • 芸術の教育を受けていない参加者は自然や家族を写実的に描いた ポピュラーアートを好んだ • 好む理由は幸せな気持ちになる,暖かい,平和で夢見心地,写実的,記憶 を呼び覚ますなど 6
  7. 7. 建築家の好みと非建築家の好み • 建築家と非建築家の好みは全く異なる (Gifford, Hine, Muller-Clemm, Reynolds JR, Shaw, 2000) • 建築家は,少ないアーチ,多くの手すりや金属の覆い と好みが相関している • 非建築家の好みは多様性が高く,客観的な特徴との 関連も明確でない 7
  8. 8. 和声進行の好みの変化 • 音楽熟達者(音楽専攻の院生や教授)と音楽初心者(音楽専攻学 部学生)と音楽非熟達者(社会学専攻の学生)で和声進行の好みを 比較した( Smith & Melara, 1990) • 音楽非熟達者,初心者は典型的な和声進行を好む.ランダムな変 更を加えるほど複雑さ評価が高まり,それとともに好まなくなる • C → G → C → F → G → Am → F → G → C • 一方,音楽熟達者は典型的な和声進行に対する好みが認められな い 8
  9. 9. 感性的な判断も状況に影響される(Levari et al., 2018). • 青色なのか紫色なのかを判断さ せる課題 • 徐々に青の頻度を減らすと紫色 のドットを青だと判断するように なる • 同様に,ある顔画像が「脅威的」 かどうかを判断させる課題でも 「脅威的」な顔を減らしていくと 「非脅威的」な顔でも「脅威的」と 判断される 9
  10. 10. 矛盾する判断の背景 「好きだけど嫌い」という判断をしてしまうことがある.二つの認知過程がはたらいているからかも しれない. 10
  11. 11. 視覚系と感性 11 Early Vision Space Vision: Where system 空間視,速度, 時間知覚 Pattern Vision: What system 物体視 Object cognition(3D object, Letter, Face…etc.) 物体認知 Scene Perception(natural scene, Layout, Spatio-temporal) シーン知覚,時空間統合, モダリティ統合 色・質感 魅力,感情 空間印象(広がり,奥行き) 速度感,時間印象 まとまり感 リアリティ Social cognition(Socio-cultural context, Ecology…) 社会文化的な枠組み
  12. 12. 二重過程理論(Dual Process Model) (Stanovich & West, 2002; Kahneman & Frederick, 2002) • 認知過程を2種のシステムに整理する視点 • システム1 • 即座に無意識的に,感情,直感,連想に基づいて働く • 短期的な利益(主に生存・繁殖)に関わる • 大脳辺縁系 とも関連し,進化的な起源は古い • 認知バイアスや情動的な直観がシステム1の働きによる • 必ずしも不合理ではなく,特に我々の祖先の時代環境では合理的な 判断に結びついていた可能性がある • システム2 • ゆっくりと,意識的な分析や論理に基づいて働き,長期的な利 益を勘案することができる • 主に大脳皮質に司られて いる • 進化的な起源は比較的新しい 12 Kahneman (2011)
  13. 13. 二重過程理論(Dual Process Model) (Stanovich & West, 2002; Kahneman & Frederick, 2002) システム1 システム2 連想的 規則的 全体論的 分析的 並列的 直列的 自動的 制御的 認知負荷小 認知負荷大 速い 遅い 文脈に依存 文脈から独立 不正確 より正確 • 矛盾する判断(e.g., 好きだけど 嫌い…)についても説明できる 13 Stanovich (2004)より
  14. 14. 二重過程理論(Dual Process Model) • 購入したい商品を選択させる課題 • 認知負荷をかけることでシステム2の働きを抑制すると美的 要素が判断に影響しやすくなる • つまりシステム1が美的判断と関連している 14 Townsend & Sood (2015)
  15. 15. 3つのデザインレベル • デザインの良さに関わる脳内のプロセスが3レベルある (Norman, 2004) • 本能レベル:民芸・工芸・子供用品・広告など • 行動レベル:使いやすさが重視される(工業製品など) • 内省レベル:(広い意味での)コミュニケーションに関わるツール 15 (内省的) (行動的) (本能的)
  16. 16. (まとめ)複雑さ・熟達化 • ある程度の複雑さが好まれる(ちょうどよい) • 覚醒ポテンシャルモデル(Berlyne)による説明 • 「よさ」には様々な側面がある • 階層的なモデル(二重過程理論など)による説明 • 発達や熟達化によって好みは変化する • 状況に依存して好みは変化する 16
  17. 17. 感性情報心理学 時間と文脈 大阪電気通信大学 情報通信工学部 小森政嗣 17 • 期待と解決 • 空間表現における時間
  18. 18. 期待と解決 18
  19. 19. 空間芸術と時間芸術 • くうかん‐げいじゅつ【空間芸術】 • 物質的材料を用いて空間に構成される芸術。絵画・彫刻・建築など。造形芸 術。 • じかん‐げいじゅつ【時間芸術】 • 時間の推移のもとに表現・享受される芸術。音楽・文学など。 • 時間芸術にもある種のパタンが存在する • 例: ポピュラーミュージックにおけるカノン進行 映画制作におけるビートシートメソッド 19
  20. 20. 音楽的期待と解決 • 音楽における情動は「期待一緊張一解放」の一連の図式によって生じ る(Meyer,1956) • 反応に対する傾向が遅延されたり,拒否されたりしたときに,聴き手 は不安定になり緊張する • 緊張の後に,期待していた音に到達するとか,予測できる結末が訪 れると強い快感情となる • 音楽的期待と緊張の関係は生理学的にも検証されている (例えばSteinbeis, Koelsch, Sloboda, 2006). 20
  21. 21. 音楽的期待 • 期待とは,特定の音楽様式と結びついて発達してきた習慣的反応 (Meyer,1956) • 調性や拍子とは期待そのものと考えることもできる (Krumhansl, 1990) 21 梶芽衣子 『怨み節』 (楽譜はイ短調に直している) 横分けユウジ(浜田雅功) タイトル不明(調はイ短調) 伊福部昭 『ゴジラ・メインタイトル』
  22. 22. 音楽的期待 • 期待どおりにならないようにこらされる様々な工夫 22 きらきら星変奏曲 Mozart
  23. 23. 音楽による感動体験 • 「過去5年間の音楽聴取時にどれくらいの頻度でうずき等を経験した か」「どんなフレーズ,和音があったときか」について音楽的な熟達者 に質問紙調査(Sloboda, 1991, 1992) • 背筋がぞくぞくする,笑いがこみ上げる,喉が詰まる,涙する,鳥肌が立つ 心臓がドキドキする,あくびをする,胃が縮むような感覚,性的に興奮する などの反応が出る • メロディックな装飾音 → 涙がでる • 予期しないハーモニーの変化→ ぞくっとする • シンコペーションの繰り返し → どきどき 23
  24. 24. 和声の進行と感動(小森・安田,2009) • Brahms 『ワルツ第15番 変イ長調』 聴取時の身体的反応を小節ごとに 時系列的に報告させた • 主和音の構成音であるA♭,E♭が 含まれる小節 • 「鳥肌が立つ」,「背筋がぞくぞくする」, 「興奮を感じた」という反応 • 導音であるGが含まれる小節 • 「胸が締め付けられる」 24 因子負荷バイプロット (Brahms『ワルツ第15番 変イ長調』)
  25. 25. 感動のモデル 25 (戸梶 , 2001)
  26. 26. 空間表現における時間 空間表現であっても,それを見る際には時間経過があり,その変化が「よさ」の判 断に影響する 26
  27. 27. 時間経過がよさに及ぼす影響は 時間芸術に限らない 27
  28. 28. 絵の中の方向性 • イスラエル人は左向きを好 み,フランス人は右向きを 好む • 文字を読む向きが関連し ていると考えられる ※日本の絵巻物も右から左 に進む 28 (Chokron & De Agostini, 2000) Gaffron(1950)のglance curve
  29. 29. (世界で最も美しいと言われる)数式 29 どこにも円は登場しないのに、予期せぬ宙からπがeの元に 舞い下り、恥ずかしがり屋のiと握手をする。彼らは身を寄せ 合い、じっと息をひそめているのだが、一人の人間が1つだ け足算をした途端、何の前触れもなく世界が転換する。すべ てが0に抱き留められる。 オイラーの公式は暗闇に光る一筋の流星だった。暗黒の洞 窟に刻まれた詩の一行だった。そこに込められた美しさに打 たれながら、私はメモ用紙を定期入れに仕舞った。 『博士の愛した数式』小川洋子 𝑒 𝜋𝑖 + 1 = 0 オイラーの等式
  30. 30. (まとめ)時間と文脈 • 時間芸術では「期待一緊張一解放」の一連の時系列的な 流れが情動の変化をもたらす • 空間的な表現(絵画など)であっても見る者にとっては,そ こに時間的な経過が存在し,それが感性的な判断に影響 する 30
  31. 31. 感性情報心理学 感性を測る・感性を作る 大阪電気通信大学 情報通信工学部 小森政嗣 31 • 再び感性の定義から • 感性を測る • 感性を理解する • 感性を予測する • 感性を作る時間
  32. 32. ふたたび感性の定義から 電圧や質量や温度などの測定は手続き的にも歴史的にもその妥当性は明らかである.一 方,「感性」をはじめとした心理的な構成概念の測定の妥当性については十分に注意が必 要である 32
  33. 33. 測ることの難しさと妥当性 • 「妥当性」は測定値の客観性の問題でもない,統計的な正しさの問題でもな い • 測定値がいかに「客観的」であろうが,この研究の妥当性はない • 測定値間の関係の評価が「統計的に正し」かろうが研究の妥当性はない • 電圧や質量や温度などの測定は手続き的にも歴史的にもその妥当性は明ら かなことが多いのであまり気を使わなくても良いことが多い • 一方,心理的な構成概念の測定の妥当性については十二分に注意が必要 • くどいようだが妥当性は統計の問題とはなんも関係ない • 足の長さを「積極性」の指標とする • 耳の大きさで「幸福度」の指標とした • 統計的な分析を行った結果,足の長さと耳の大きさの間には有意な正の相関 が認められた 架空の研究事例( 「積極性」と「幸福度」の関係) 33
  34. 34. 今一度,感性の定義に戻ろう • 感性を測ることは難しい • 妥当性の確保が難しい 34 感性 (構成概念) 内的な世界 椎塚・原田 (2009)より
  35. 35. 構成概念をどうやって測ろう • 「観察可能な世界」での行動で定義するしかない 35 構成概念 (例:使いやすさ) 行動 学習に必要な時間 内的な世界 観察可能な世界 行動 コントロール感評価 … 操作的定義
  36. 36. 構成概念をどうやって測ろう • 行動を何らかの方法で数値化する 36 構成概念 (例:使いやすさ) 行動 学習に必要な時間 内的な世界 観察可能な世界 行動 コントロール感評価 測定された 「使いやすさ」 … 操作的定義 計量 工夫をこらした質問紙や行動指標等を用いる
  37. 37. よく見る失敗 • そもそも構成概念について共通理解がない事例 • 「感性」の構成概念は一見,素朴なものが多い • 研究者は自身の経験に基づいてある概念(e.g.「萌え感」)を自明とする • 論文の読者はそれぞれの経験に基づいてその人なりの「萌え感」を理解する • 百人百様の「萌え感」のために全く議論が噛み合わない 著者が考えた 「萌え感」 行動 胸が苦しくなる 行動 心がぴょんぴょんする 測定された 「萌え感」 … 操作的定義 尺度による計量 • 「萌え感」を5項目の質問(7件法)で評価させた 架空の研究事例( ある要因が「萌え感」に及ぼす影響) 読者Aが考える 「萌え感」 読者Bが考える 「萌え感」 読者Cが考える 「萌え感」 理解が ずれてる 読者A,B,Cからは著者の操作的定義は 間違っているように見える 37
  38. 38. よく見る失敗 • 構成概念を整理できていない事例 • 本来「感動体験」は様々な要素から構成されるはず 行動 鳥肌が立つ 操作的定義 • 「感動しましたか」 まったく かなり やや どちらでもない やや かなり 非常に 感動しなかった├──┼──┼──┼──┼──┼──┤ 感動した 架空の研究事例(ある曲が 「感動体験」に及ぼす影響の検討) 主観的 感動感 感動の様々な側面 「緊張」に関連する要素 「解決」に関連する要素 … 行動 ゾクゾクする 行動 涙が出る … しかし頑張っても操作的に定義できない部分は必ず残る(研究のlimitationとして書こう) 38
  39. 39. 妥当性の問題ーその対処法ー • 基礎的な研究であれば,研究の作業仮説を予め明確にする • 応用研究であれば,その利用文脈・目標・利用対象を明確にする • 既存の分析単位や尺度をできるだけ使う • 例えばコンピュータによる表情認識の分野では,表情分類はEkman (1978) のFacial Action Coding System (FACS)にもとづいて行われることが一般的 になっている 39 FACS (Ekaman, 1978)
  40. 40. 感性を測る SD法を用いた印象評価の手法を紹介する 40
  41. 41. Semantic Differential (SD)法 • 感性評価は多面的(評価の空間は多次元 になる) • このような多面的評価を行う手法の一つが SD法 • Osgood(1952)によって考案された • 共感覚の研究から発想された(媒介過程 (S→[r→s]→Rの図式) • SD法の仮定 • 未知のユークリッド空間(意味空間)を仮定する • 両極の形容詞対(意味尺度)をつなぐ線は原点 を通る直線関数とする • そのため意味空間は多次元 41
  42. 42. 一般的な印象を測るための評価語対の例 (大山, 瀧本, 岩澤, 1993). 42
  43. 43. 特定の対象の印象を 測る場合 43 音色の評価語(難波・桑野, 1998) ボディソープの評価語 (小森・川村・横山・森下, 2012)
  44. 44. Semantic Differential (SD)法 • 特定の対象に応じた評価語を作る場合 • 既存の尺度を調査する(先行研究を参考にする) • (商品開発の場合) 長町(1995)が参考になる (特に商品開発の場合) • 開発者やデザイナーが調べたい評価語を聞き出す • 顧客へのインタビューや業界新聞などに出てきたキーワードを集める • 議論や予備調査を経て評価語を減らす • 因子負荷量なども参考にするがそれだけではない • 7件法か5件法か? • 調査参加者の負担を考えると,5件法のほうが良い • 単極か両極か • 両極:「男性らしいー女性らしい」 • 単極:「男性らしいー男性らしくない」 • 「男性らしいー女性らしい」は必ずしも反対語ではない • 統計学的には両極のほうが望ましいが,単極のほうが印象をよ り細かく取れる場合もある 44 100個以上 そろえるのが のぞましい 30個以上あるのが のぞましい
  45. 45. 感性を見る 多変量解析を用いることで複雑な感性の構造を捉えることができる 45
  46. 46. 印象の構造を明確化する • 多変量の値を解釈するためには,いくつ かの変数を合成した合成変数を作るとよ い • 例えば「美しい」+「上品な」+「洗練された」 の値を一つの変数にする • しかし,変数が多すぎると自分で考えて合 成変数を作るのは難しい • 自動的に合成変数を作る(つまり次元圧縮を する)さまざまな方法がある • 主成分分析,独立成分分析,カーネル主成分 分析,MDS (多次元尺度構成法),自己組織 化マップ(SOM),GPLVM,オートエンコーダ,な どなど • ここでは主成分分析とクラスタ分析を紹介 する 46 ボディソープの評価は19次元の データになる(小森ら, 2012)
  47. 47. そもそも主成分分析とは何をしているのか 47 • 多次元データを低次元に縮約する 主成分(つまり 合成変数) 第1・第2… 第n主成分 変数X1 変数X2 変数X3 変数Xn ・・・ Z1= l11X1+ l12X2+…+ l1nXn Z2= l21X1+ l22X2+…+ l2nXn Z3= l31X1+ l32X2+…+ l3nXn Zn= ln1X1+ ln2X2+…+ lnnXn ・・・ 元の 変数 主成分 得点 主成分 負荷量
  48. 48. そもそも主成分分析とは何をしているのか 48 1. データのばらつき(分散)が最大になる方向に軸を引き直す • この軸の方向を指すベクトルが「固有ベクトル」と言われる • この軸の方向のデータの分散が固有値になる 2. それと直交する方向のうち分散が最大になる方向に次の軸を引く(した がって主成分同士の相関は0) 3. 上記を次元の数だけ繰り返す 固有ベクトル (固有ベクトルに 固有値の平方根を かけたものが 主成分負荷量)
  49. 49. そもそも主成分分析とは何をしているのか 49 第1主成分得点 第2主成分得点 主成分得点とは: あるデータを主成分軸へ 射影したときの座標値に 相当する
  50. 50. そもそも主成分分析とは何をしているのか 50 • 変数xi, xjの共分散をσijとしたとき分散共分散行列S(n次の正 方行列)を考える • 主成分分析とは,分散共分散行列Sについて固有値λおよび 固有ベクトルlを求める「固有値問題」に帰着できる Sl=λl • n個ある固有値を大きい順に並べて、その固有値と対応する 固有ベクトルも並べ替える • 第1主成分,第2主成分…第n主成分 𝐒 = 𝜎11 ⋯ 𝜎1𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ 𝜎𝑛1 ⋯ 𝜎𝑛𝑛
  51. 51. 実際にやってみようRで主成分分析 51
  52. 52. 52 Rでクラスタ分析
  53. 53. 多次元尺度構成法(MDS) • 類似度評価をもとに多次元尺度構成法で布置を検討 53 和田ら(2003)
  54. 54. 他にも 様々な方法がある • 対応分析(数量化Ⅲ類) • 正準相関分析 • AHPなど 54 対応分析の例(長岡, 2018)
  55. 55. 55 マンガを分析してみよう • マンガの正面顔画像から67点の標識点座標値を取得(67×2=134次 元データ) • ここでは18キャラクタの顔形状を分析してみよう (Komori, Maekawa, Ishihara, 2009) 磯野サザエ 星飛雄馬 バカボンのパパ 野比のび太 オスカル ブラックジャック パタリロ キン肉マン めぞん一刻_響子 タッチ_達也 ナウシカ ケンシロウ ドラゴンボール_ゴクウ まる子 ジョナサン・ジョースター スラムダンク_花道 ワンピース_ルフィ DEATH_NOTE_夜神月
  56. 56. マンガを分析してみよう 1 #--------------------------------------------------------------------- 2 #大阪大学集中講義 3 #感性情報心理学資料 4 # マンガ顔形状の主成分分析・クラスタ分析 5 #2018/09/01 6 #--------------------------------------------------------------------- 7 8 # csvデータのダウンロードと読み込み ------------------------------------------------------ 9 dat <- read.csv("https://www.dropbox.com/s/xaf8cyd840kfsed/manga_shape.csv?dl=1", 10 header=FALSE,row.names=1,fileEncoding = "CP932") #CP932は文字コードの対応 11 12 # 主成分分析 --------------------------------------------------------------------- 13 par(family = "HiraKakuProN-W3") #Macでプロットする際に必要 14 result <- prcomp(dat, scale=TRUE) 15 print(result) 16 summary(result) 17 18 result$x #主成分得点 19 result$sdev #固有値の平方根 20 result$rotation #固有ベクトル 21 22 plot(result$x[,1],result$x[,2]) #プロット(第1,第2主成分) 23 text(result$x[,1],result$x[,2],labels=rownames(result$x)) 24 25 plot(result$x[,1],result$x[,3]) #プロット(第1,第2主成分) 26 text(result$x[,1],result$x[,3],labels=rownames(result$x)) 27 28 # クラスタ分析 ------------------------------------------------------------------ 29 manga.d<-dist(dat) #距離行列に変換 30 manga.hc<-hclust(manga.d, method = "ward.D") #ウォード法によるクラスタ分析 31 plot(manga.hc) 56
  57. 57. 顔の形状だけでもマンガの特徴がわかる 57 ギャグ漫画ストーリー漫画 ジャンプ クラスタ 小学館
  58. 58. 感性を予測する 回帰分析にはいわゆる線形回帰以外にも様々な方法がある 58
  59. 59. 回帰と分類 • 評価対象となる事物(例えば絵画,デザイン等々)の物理量とそれ に対する心理量(印象など)の関係を考える • この物理量と心理量の間の関係をモデル化するとき,心理量が連 続量の場合は回帰,離散量の場合は分類とよばれる • 回帰分析 • 独立変数(物理量) • 従属変数(心理量) • 感性の研究ではどちらも 多変量になる場合が多い 59 独立変数と従属変数が比例関係にある場合 は「線形回帰」と呼ばれる.回帰直線もし くは回帰平面が求まる
  60. 60. 回帰分析 60http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/LinksGlm.html (久保, 2012)
  61. 61. 非線形回帰分析 • 独立変数と従属変数の間の関係は必ずしも線形ではない • 女性の顔形状と魅力評価の関係 LOESSによる分析結果 61 独立変数 (顔形状) 独立変数 (顔形状) 従属変数 回帰曲面 同じもの (Komori, Kawamura, Ishihara, 2009)
  62. 62. 非線形回帰分析 • ガウス過程による非線形回帰(ベイズ最適化) 62
  63. 63. まずは物理量をきちんと測ることが大切 • 対象を定量的に測ることができれば物理量と心理量の関係を示す ことは難しくない 63 印象の主成分と形状の主成分の関係 形状の主成分 (小森・川村・横山・森下, 2012)
  64. 64. 感性を作る 64
  65. 65. 感性を作ろう • 物や事の物理量とそれがもたらす印象の関係が記述できれば,逆演算により特定の 印象をもたらす物理的な特徴量を求めることができる • 小森ら(2012)を例に • ボトル輪郭座標をフーリエ級数展開 → フーリエ係数と印象の関係を示す • フーリエ係数から輪郭形状を合成 ← 印象に対応するフーリエ係数を求める 65 デザイン 印象 各印象評価語に対応したボトル輪郭形状を再構成する
  66. 66. 感性を作ろう • 印象からボトル形状を再合成する • 強制投入法による重回帰分析 • 独立変数:形状空間の第1―第3主 成分得点 • 従属変数:各印象評定値 • 回帰係数を要素とするベクトルβは 形状空間内で各印象評定値を最も 変化させる方向 • 「理想ベクトル」と呼ばれる • 理想ベクトルの方向に±1SD変化 させた形状の主成分得点を算出し, それをもとにフーリエ逆変換 66
  67. 67. 感性を作ろう 67 「 家族向け」       平均形状    「 個人向け」 「 家族向け」 ナイ ーブ      現行ナイ ーブ    個人向けのナイ ーブ (a)平均形状をもとにした変形 (b)K社のボトル形状を元にした変形 特定の印象の強度を変化させるようなデザイン特徴を可視化する
  68. 68. 68 実際,多くの印象について意図した方向に評価が変化していることを確認した
  69. 69. 3次元形状でもできる 69 (左)重苦しい (右)軽やかな (左)家庭向け (右)個人向け (Komori, Miyawaki, Kokubo, Nagaoka, 2016; 小森・横山, 2016) 女性らしさを強調したデザインの作成
  70. 70. 印象評価から顔を作る • 顔空間と顔印象の関係から合成 された特定の印象をもたらす顔 70( Adolphs, Nummenmaa, Todorov, Haxby, 2016) Illustration of statistical face space with two dimensions representing face reflectance.
  71. 71. (まとめ)感性を測る・感性を作る • 主観評価だけでなく,刺激自体の特性を定量的に分析することでさ まざまなメリットがある • 刺激自体のより深い理解 • 印象評価からデザインや形状への逆変換が可能になる • 複雑で多面的な感性を扱う場合,刺激自体をあらわす特徴量も,評 価も多変量データになる • 主成分分析などの多変量解析手法が有効 • 多変量解析を使うことで複雑な感性を捉えることができる 71
  72. 72. 感性情報心理学 形を定量的に扱う方法 大阪電気通信大学 情報通信工学部 小森政嗣 72
  73. 73. そもそも形とはなにか? • 移動,回転,拡縮に対して不変であるすべての幾何学的情報 (Dryden & Mardia, 1998) • 形を測定するということは,「移動」,「回転」,「拡縮」に対して不 変な情報を取り出すということ 73 体長 体幅 比や角度も,移動・回転・拡縮に対する不変量であるが, 統計的に取り扱いが難しい(正規分布しない)
  74. 74. 形態測定学の二つのアプローチ 1. 標識点に基づく分析手法 • 一般化プロクラステス分析(Generalized Procrustes Analysis) (Bookstein, 1991; Dryden & Mardia, 1998; 三 中, 1999) 2. 輪郭形状に基づく分析手法 • 輪郭形状を何らかの関数に展開する手法 • 楕円フーリエ記述子( Elliptic Fourier descriptors (EFDs) Kuhl et al., 1982; 2次元閉曲線) • 他にP型, G型, Z型, I型フーリエ記述子がある • 球面調和関数(SPHARM) (Brechbühler et al., 1995; Shen et al., 2006) • 球面ウェーブレット(SWAVE) (Antoine et al., 1999)
  75. 75. 標識点に基づく分析手法 • 乗用車ヘッドライト形状の分析事例(石原, 2008) 第9回技術心理学研究会 基調講演 於 大阪電気通信 大学駅前キャンパス 8標識点データは16次元データ になる(8×x, y座標 = 16) 位置・サイズ・向きを整列したあとの 標識点座標を形状特徴量として使用 ※この整列の手続きを「一般化プロク ラステス分析」という
  76. 76. 標識点に基づく分析手法 ―形状分析 • 整列後の標識点座標データ ( 16次元)に対し主成分分析 (PCA) 1) 主成分得点をプロットすることで,そ れぞれのヘッドライトのポジショニン グを理解することができる 2) 各主成分軸に沿った形状の違いを 再構成することができる 3) 変形を視覚化する 石原( 2008) 1) 2) 3)
  77. 77. 標識点に基づく分析手法―形状と印象の関係 • 局所回帰(LOESS)による印象 評価分布の分析 • 説明変数: 形状の主成分得点 • 目的変数:印象評価の平均値 • 形状と印象の関係を視覚化で きる 第9回技術心理学研究会 基調講演 於 大阪電気通信 大学駅前キャンパス (石原, 2008)
  78. 78. 形態測定学の二つのアプローチ 1. 標識点に基づく分析手法 • 一般化プロクラステス分析(Generalized Procrustes Analysis) (Bookstein, 1991; Dryden & Mardia, 1998) 2. 輪郭形状に基づく分析手法 • 輪郭形状を何らかの関数に展開する手法 • 楕円フーリエ記述子( Elliptic Fourier descriptors (EFDs) Kuhl et al., 1982; 2次元閉曲線) • 他にP型, G型, Z型, I型フーリエ記述子がある • 球面調和関数(SPHARM) (Brechbühler et al., 1995; Shen et al., 2006) • 球面ウェーブレット(SWAVE) (Antoine et al., 1999) 第9回技術心理学研究会 基調講演 於 大阪電気通信 大学駅前キャンパス
  79. 79. 楕円フーリエ記述子による形状の分析 ボトルの輪郭 • 17種の市販ボディソープボトルの 輪郭形状の楕円フーリエ解析 -S.D Mean +S.D. PC1 PC2 PC3 (小森, 川村, 横山, 森下, 2012).
  80. 80. 「 家族向け」       平均形状    「 個人向け」 「 家族向け」 ナイ ーブ      現行ナイ ーブ    個人向けのナイ ーブ (a)平均形状をもとにした変形 (b)ナイーブのボトル形状をも元にした変形 楕円フーリエ記述子による形状の分析 ボトルの輪郭 (小森, 川村, 横山, 森下, 2012). 印象評価データと組み合わせることで,特定の印象の強度を 変化させるようなデザイン特徴を可視化することができる
  81. 81. 楕円フーリエ記述子による形状の分析 • 楕円フーリエ記述子による2次元輪郭形状の分析 • 輪郭をたどる点は輪郭上を1周するごとに出発点に戻るため,輪郭を周期関数と して捉えることができる • そのフーリエ級数展開により得られる係数により形状を表現する          N n nn T tn b T tn aatx 1 0 2 sin 2 cos)(          N n nn T tn d T tn ccty 1 0 2 sin 2 cos)( 
  82. 82. • 楕円フーリエ記述子(標準化) • 大きさと向き(位相)を揃える                               nn nn dc ba Edc ba nn nn nn nn cossin sincos cossin sincos1 ***** ****                     sin cos * 1 * 1 nn nn dc ba c a 2 1 2* 1 2* 1 )(* caE           )( )(2 arctan 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1111 dbca dcba  )0(   )20(         * 1 * 1 arctan a c  E* : 第1調和楕円に基づく 大きさの標準化係数 θ : 第1調和楕円長軸に基づく 向きの標準化係数 Ψ : 計測開始点の位置を 揃える係数 楕円フーリエ記述子による形状の分析 乗用車の輪郭 標準化された係数an **, bn **, cn **, dn **を パラメータとして解析を行う.
  83. 83. 球面調和関数 (Spherical Harmonic Functions) • 球面調和関数は以下の式で表される • lは次数である.ただし,mの範囲は-m≤l≤mである • 球面調和関数によって3次元物体表面形状は以下の式で記述される • これにより,物体形状は係数 により表現することができる
  84. 84. 感性情報心理学 顔の「美」を測ることにまつわる問題 大阪電気通信大学 情報通信工学部 小森政嗣 84
  85. 85. 美を測ること 85 • Maksymilian Faktorowiczは1930年台 初頭に“beauty micrometer ”を発表 • beauty calibratorとも呼ばれる • 顔の形状を正確に測り,修正すべき箇 所,強調すべき箇所を見つけ出すため の道具 • 顔の微細な非対称性だけでなく,(彼の 考案した)美的ルールを守っているかを 計測できる Maksymilian Faktorowicz 氏と Beauty micrometer(1935年) 修正・強調するために彼が売った 道具のブランドはMax Factor
  86. 86. 「魅力工学」に対するSNS上の反応 • 外見に対する好悪という本来個人の主観によるものに数値を与えるという行為に倫理的 に疑問 • 男がこういう研究をして発表してるっていうところがすごく怖いし、ゾッとした。 • 人の顔に点数を付けることに何の疑問も感じなかったんだろうか。 • 女性を物として扱おうっていう発想は、普通にセクハラではないでしょうか • 特定の社会が共有している偏見やステレオタイプ、抑圧的な規範の再生産になりかねな いよなあ。 • 女性の外見に対して複数の尺度が存在しないという事態がおかしい • てめえのツラの数値化でもやってろ! • 本学上層部の偉い先生たちが「何で東大は理系女子が増えないんだろ〜」と不思議がっ ていらっしゃるらしいのですが、まあ増えないよね?と思いました。 • 実際に顔写真と点数化を公開の発表で出すのは研究倫理上アウトリーチ方法としてOK なのか • 心理学で人の顔の「魅力」を採点し、その傾向を分析するのはある意味人間の主観的な バイアスを「客観化」する意味合いを持つと思うのだけど、それをAIによって再生産するの は、やはり倫理的にかなり問題がある • ルッキズムだし女性差別なわけね。大層な研究のように堂々と発表しているけど、「顔面 偏差値」とか言って女性の容姿をジャッジてる奴らとどっこいどっこいじゃないか。 • ジェンダーバイアス強化で嫌ですね。 • 女性をモノ化してるという意味でも、実に不愉快だ。誰の視点で「魅力的」などと言ってる のか。アタマ悪すぎ、かつ、感性低すぎ。 86 「顔の”魅力”をAiで数値化?~「魅力工学」の是非をめぐる議論」 から抜粋 https://togetter.com/li/1234944
  87. 87. 「魅力工学」に対するSNS上の反応 • 「魅力工学」に反発する意見の大まかな分類 • 美醜を評価することの是非 • 他人の美醜を評価することに対する嫌悪 • 魅力は主観的な評価であるにもかかわらず普遍的な魅力が存在するように主張して いること • 外見を「魅力」という単一の尺度で評価していること • 調査におけるジェンダーの不均衡の問題 • 女性だけを対象としている問題 • 発表者は「男性の顔の魅力については、複数の評価尺度があるといわれている。現段階で は、数値化の精度を高めるのは難しい」と述べている • 男性が多数を占める組織が行っている研究であること • 女性をモノ化してる • 研究倫理上の問題 • 参加者の顔写真を公表し,それに対する点数を公の場で公開したこと • 研究結果の社会的影響を懸念する意見 • 美醜で差別する根拠(AIによるお墨付き)を与える • 美醜の基準やそれで差別することを良しとする規範を再生産する 87
  88. 88. 研究結果や成果物の社会的影響を懸念する意見 • 人体の形状の違いが差別の「生物学的根拠」と された歴史(Gould,1997) • 『白人が、黒人や黄色人種、未開民族よりも生得的 に優秀であるという生物学的証明』に「根拠」を与え た頭蓋計測学(craniometry) • 人種の多起源論 • カリカック家 • モートンによる白人は有色人種よりも脳容量が大きいので 知能が高いという主張 • ブローカの主張「脳容量が知的水準を決定する」という主 張は,「白人より脳容量が大きい人種が存在する」ことに よって二転三転した • ナチスは「真のアーリア人」か否かを頭蓋骨やその 他肉体的特徴の測定結果にもとづいておこなうよう 推奨した 88 知的障害とされたカリカック家の家族 上記写真を拡大したもの.カリカック家の「悪い」 特徴を際立たせるように写真が修正されている
  89. 89. 89 複雑さ・熟達化 Berlyne, D. E. (1971). Aesthetics and psychobiology. East Norwalk, CT, US: Appleton-Century-Crofts. Carbon, C. C., & Leder, H. (2005). The repeated evaluation technique (RET). A method to capture dynamic effects of innovativeness and innovativeness and attractiveness. Applied Cognitive Psychology: The Official Journal of the Society for Applied Research in Memory and Research in Memory and Cognition, 19(5), 587-601. Hagerhall, C. M., Purcell, T., & Taylor, R. (2004). Fractal dimension of landscape silhouette outlines as a predictor of landscape preference. Journal of landscape preference. Journal of environmental psychology, 24(2), 247-255. Hekkert, P., Snelders, D., & Van Wieringen, P. C. (2003). ‘Most advanced, yet acceptable’: Typicality and novelty as joint predictors of aesthetic joint predictors of aesthetic preference in industrial design. British journal of Psychology, 94(1), 111-124. Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Brockman, Inc. Leder, H., & Carbon, C. C. (2005). Dimensions in appreciation of car interior design. Applied Cognitive Psychology: The Official Journal of the Society The Official Journal of the Society for Applied Research in Memory and Cognition, 19(5), 603-618. Levari, D. E., Gilbert, D. T., Wilson, T. D., Sievers, B., Amodio, D. M., & Wheatley, T. (2018). Prevalence-induced concept change in human concept change in human judgment. Science, 360(6396), 1465-1467. Norman, D. A. (2004). Emotional design: Why we love (or hate) everyday things. Basic Civitas Books. Rasmussen, J. (1986). Information Processing and Human–Machine Interaction: An Approach to Cognitive Engineering, North-Holland Series in System North-Holland Series in System Science and Engineering, 12. New York: North-Holland. Smith, J. D., & Melara, R. J. (1990). Aesthetic preference and syntactic prototypicality in music:'Tis the gift to be simple. Cognition, 34(3), 279-298. simple. Cognition, 34(3), 279-298. Spehar, B., Clifford, C. W., Newell, B. R., & Taylor, R. P. (2003). Universal aesthetic of fractals. Computers & Graphics, 27(5), 813-820. Graphics, 27(5), 813-820. Stanovich, K. E., (2004). The Robot’s Rebellon: Finding Meaning in the Age of Darwin. Univeirsity of Chicago Press. Stanovich, K.E. & West, R.F. (2002). Individual differences in reasoning: Implications for the rationality debate. Behavioral and Brain Sciences, 23y Behavioral and Brain Sciences, 23y 645—726. Taylor, R. P., Micolich, A. P., & Jonas, D. (1999). Fractal analysis of Pollock's drip paintings. Nature, 399(6735), 422. Taylor, R., Newell, B., Spehar, B., & Clifford, C. (2005). Fractals: a resonance between art and nature. In Mathematics and Culture II (pp. 53-63). In Mathematics and Culture II (pp. 53-63). Springer, Berlin, Heidelberg. Thompson, G. G. (1946). The effect of chronological age on aesthetic preferences for rectangles of different proportions. Journal of Experimental proportions. Journal of Experimental Psychology, 36(1), 50. Townsend, C., & Sood, S. (2015). The inherent primacy of aesthetic attribute processing. In The Psychology of Design: Creating Consumer Appeal. Design: Creating Consumer Appeal. Taylor and Francis Inc. Winston, A. S., & Cupchik, G. C. (1992). The evaluation of high art and popular art by naive and experienced viewers. Visual Arts Research, 1-14. viewers. Visual Arts Research, 1-14. 山下利之・古澤照幸. (1993). 図柄イメージにおける人的側面の分析. 人間工学, 29(1), 11-18. 吉田正昭. (1993). 感情心理学の課題と実験美学. 感情心理学研究, 1(1), 3-25. 参考文献
  90. 90. 時間と文脈 Chokron, S., & De Agostini, M. (2000). Reading habits influence aesthetic preference. Cognitive Brain Research, 10(1-2), 45-49. 2), 45-49. Gaffron, M. (1950). Right and left in pictures. Art Quartery, 13, 312-331. 小森政嗣・安田晶子 (2009).音楽聴取時の感動をもたらす和声的要因 , 日本心理学会73回大会発表論文集, 772. Krumhansl, C. L. (1990). Cognitive foundations of musical pitch. New York: Oxford University Press. Sloboda, J. A. (1991). Music structure and emotional response: Some empirical findings. Psychology of music, 19(2), 110-120. 110-120. Sloboda, J. A. (1992). Empirical studies of emotional response to music. In S. Holleran, & M. R. Jones (Eds.), Cognitive bases of musical communication. Cognitive bases of musical communication. Washington, DC: American Psychological Association, pp. 33-46. Steinbeis, N., Koelsch, S., & Sloboda, J. A. (2006). The role of harmonic expectancy violations in musical emotions: Evidence from subjective, Evidence from subjective, physiological, and neural responses. Journal of cognitive neuroscience, 18(8), 1380-1393. 戸梶亜紀彦. (2001). 『感動』 喚起のメカニズムについて. 認知科学, 8(4), 360-368. 感性を測る・感性を作る Adolphs, R., Nummenmaa, L., Todorov, A., & Haxby, J. V. (2016). Data-driven approaches in the investigation of social perception. Phil. Trans. R. Soc. social perception. Phil. Trans. R. Soc. B, 371(1693), 20150367. Ekman, P., & Friesen, W. V. (1978). Facial action coding system: Investigator's guide. Consulting Psychologists Press. Komori, M., Kawamura, S., & Ishihara, S. (2009). Effect of averageness and sexual dimorphism on the judgment of facial attractiveness. Vision facial attractiveness. Vision research, 49(8), 862-869. Komori, M., Maekawa, S., Ishihara, S. (2009) Analysis of ‘Manga’ facial Features Using Generalized Procrustes Method, First International Symposium Method, First International Symposium on Biological Shape Analysis (ISBSA) . Komori, M., Miyawaki, R., Kokubo, K., & Nagaoka, C. (2016). archetypes of 3d Shape Design: An Analysis of Bottle Shapes Using Spherical Harmonics: Shapes Using Spherical Harmonics: p2414. International Journal of Psychology, 51, 1021. 小森政嗣・横山卓未 (2016).ボディーソープ・シャンプーボトル形状の感性工学, 産学官連携ジャーナル, 12(11), 11-13. 小森政嗣, 川村智, 横山卓未, 森下佳昌. (2012). 楕円フーリエ記述子を用いたボディソープボトル形状の分析と評価. 日本包装学会誌, 21(6), 久保拓弥. (2012). データ解析のための統計モデリング入門 岩波書店. Miyawaki, R., Komori, M., Kokubo, K., Nagaoka, C., & Yokoyama, T. (2017). Analysis of 3D Shapes of Liquid Soap Bottles Using Spherical Bottles Using Spherical Harmonics. International Journal of Affective Engineering, 16(2), 75-80. 長町三生. (1995). 感性工学のおはなし. 日本規格協会. 長岡千賀 (2018). ひとめぼれ傾向と広告コピーが婚活サービスに対する好感度に及ぼす影響,日本認知科学会第35回大会予稿集, sP1-17. 17. 難波精一郎・桑野園子(1998). 音の評価のための心理学的測定法, コロナ 社. 大山正, 瀧本誓, 岩澤秀紀. (1993). セマンティック・ディファレンシャル法を用いた共感覚性の研究. 行動計量学, 20(2), 55-64. Osgood, C. E. (1952). The nature and measurement of meaning. Psychological bulletin, 49(3), 197. 和田有史・續木大介・山口拓人・木村敦・山田寛 ・野口薫・大山正(2003). SD 法を用いた視覚研究 知覚属性と感情効果の研究を例とし して. Vision, 15, 179-188. 90
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  • YoOhmori1

    Dec. 10, 2018
  • stjunya

    Dec. 16, 2018
  • KayoOkuda

    Feb. 13, 2019
  • JunTakekawa

    Jun. 21, 2019
  • MaTt115

    Sep. 5, 2019

「感性情報心理学」授業資料(抜粋)その4 (大阪電気通信大学:小森政嗣) ・複雑さ・熟達化 ・時間と文脈 ・感性を測る・感性を作る

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