CN102779226A - 个人信息确定方法、个人信息确定装置以及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种个人信息确定方法、个人信息确定装置以及电子设备。在该个人信息确定方法中，基于从对象的体表表面采集的一个或多个生物分子数据，确定该对象的个人信息。

Description

个人信息确定方法、个人信息确定装置以及电子设备

技术领域

本技术涉及个人信息确定方法、个人信息确定装置、电子设备以及个人信息确定程序。更具体地讲，本技术涉及基于体表生物分子信息的个人信息确定方法、个人信息确定装置、包括该装置的电子设备、以及个人信息确定程序。

背景技术

个人的个性、气质和性格的定义和分类可有效用于各种活动，例如教育和指导个人、推荐产品、服务、行为等、测量精神疾病、发展障碍等的严重性和危险性等，并且这些已经投入实际运用。

作为用于定义和分类个人的气质和性格的技术，可以为例如问卷方法、作业测试方法以及测量对特定刺激的应答的方法。

在2007-257002号的日本未审查专利申请公开中提出了采用问卷方法的技术，在2007-16105号日本未审查专利申请公开中提出了作业测试方法，而在7-124139号日本未审查专利申请公开中提出了利用应答图像的排汗的刺激应答。

在学术领域(如神经科学和心理学)和诸如精神病学的医学领域，有几种成熟的问卷方法、作业测试方法和投影法，而在神经科学领域，利用刺激应答的方法被广泛使用。

作为问卷方法，五大因素个性测试、Yatabe-Guilford个性测试以及TCI(气质与性格量表)法为代表性的例子。而且，作为用于医学领域的问卷方法，用于评价抑郁症状的抑郁汉密尔顿评定量表(HAM-D)、贝克抑郁评定量表(BDI)等为代表性的例子。此外，用于评价精神分裂症等的简明精神病评定量表(BPRS)等也是典型的例子。

作为作业测试方法，存在多种成熟的方法，例如涉及执行几套简单的加法的Uchida-Kraepelin心理诊断测试，此外，已经报道了个性评价的许多其他方法。

投影法利用人的本质来将其自身的感受投影到其他物体上，其典型例子是罗尔沙赫氏(Rorschach)测试，该测试中询问在模糊图像等中能看到什么。

在这些方法中有许多成熟的方法；然而，由于它们涉及由对象完成的问卷或作业，对象必定在一定时间被剥夺自由。而且，该方法常常在提问时或作业本身中包括感受的刺激，对象有时候可能感觉难以进行。

另外，有报道指出，常常可以获得生物活性物质的量、产生系统和受体系统相关的基因的多态性与成熟的性格确定方法之间的相关性。

用作神经递质(多巴胺、肾上腺素、去甲肾上腺素以及血清素)的单胺类分子可以作为示例。例如，据报道，在脑脊液和血清中包括的体内单胺代谢物的量和根据TCI法确定的性格之间有相关性(Nilsson，T.，S.Psychiatry Res 178(3)：525-30)。

此外，有广泛报道，在涉及到单胺产生系统、受体系统和代谢系统的基因的多态性与涉及根据TCI法的性格确定和感受的测试之间有相关性(Giegling，I.，D.Moreno-De-Luca，et al.(2008).Am J Med Genet BNeuropsychiatr Genet 147(3)：308-15；Giegling，I.，D.Moreno-De-Luca，et al.(2009).Neuropsychobiology 59(1)：23-7；Sadahiro，R.，A.Suzuki，et al.Behav Brain Res 208(1)：209-12.2009；Nyman，E.S.，A.Loukola，et al.(2009).Am J Med Genet B Neuropsychiatr Genet 150B(6)：854-65.2009；Schosser，A.，K.Fuchs，et al.World J Biol Psychiatry 11(2Pt2)：417-24；Sheldrick，A.J.，A.Krug，et al.(2008).Eur Psychiatry 23(6)：385-9；and Shibuya，N.，M.Kamata，et al.(2009).Behav Brain Res 203(1)：23-6)。

此外，在患有帕金森氏病的病人中，有报道指出，在服用多巴胺激动剂后存在性格改变的倾向(Bodi，N.，S.Keri，et al.(2009).Brain 132(Pt9)：2385-95)。

还存在更多的涉及性格的具体报道，例如，有报道指出，多巴胺受体的量和风险选择的期待值之间有相关性(Takahashi，H.，H.Matsui，et al.J Neurosci 30(49)：16567-72)。此外，有报道指出，涉及多巴胺受体系统和代谢系统的基因的多态性与涉及意欲的学生成绩之间有相关性(Beaver，K.M.，M.G.Vaughn，et al.(2010).Intelligence)。此外，有报道指出，在涉及多巴胺受体系统的基因的多态性与性取向之间有相关性(Garcia，J.R.，J.MacKillop，et al.PLoS One 5(11)：e14162)。

当然，即使在抑制性格和个性发展的精神疾病以及发展障碍中，也与单胺有关。例如，有报道指出，在精神分裂症患者的高水平多巴胺代谢物(Siever，L.J.，F.Amin，et al.(1993).Am J Psychiatry 150(1)：149-51)、注意缺陷障碍(ADHD)和多巴胺代谢物(Gerra，G.，C.Leonardi，et al.(2007).J Neural Transm 114(12)：1637-47)之间有相关性。此外，有报道指出，在多巴胺受体系统的基因的多态性(Lynn，D.E.，G.Lubke，et al.(2005).Am J Psychiatry 162(5)：906-13)以及血清素产生系统、受体系统和代谢系统的基因的多态性(Ribases，M.，J.A.Ramos-Quiroga，et al.(2009).Mol Psychiatry 14(1)：71-85)之间有相关性。

而且，还指出，多巴胺代谢物的量与有酒精依赖史的抑郁症患者之间有关系(Sher，L.，M.A.Oquendo，et al.(2003).Neuropsychopharmacology28(9)：1712-9)。此外，不用说，即使在与人格障碍有关的神经退行性疾病(例如阿尔茨海默氏症和帕金森氏病)中，在以单胺代表的神经递质、激素和免疫系统分子的量异常和性格变化之间也有关系。尤其是，在多巴胺神经元中引起异常的帕金森氏病已经得到很好的研究(Kaasinen，V.，E.Nurmi，et al.(2001)Proc Natl Acad Sci USA 98(23)：13272-7)。

关于血液中的睾酮(testosterone)，已知以下情况。

认为血液中的睾酮水平反映冒险倾向(Rebecca Reavis and William H.Overman，Behavioral Neuroscience，“Adult Sex Differences on aDecision-Making Task Previously Shown to Depend on the Orbital PrefrontalCortex”，Vol.115，No.1，196-206(2001))。此外，还有数据显示，对于实际在对冲基金工作的交易员，当血液的睾酮水平高时，那天的盈亏帐目变得显著更好。这被认为是因为在冒险倾向(短期内)和好的结果之间有关联(“Endogenous steroids and financial risk taking on a London tradingfloor”J.M.Coates and J.Herbert，PNAS 2008vol.105no.166167-6172)。已证实，对妇女给药睾酮，降低了对处罚的敏感性并增加了奖励依赖性决策(Jack van Honk，Dennis J.L.G.Schutter，Erno J.Hermans，Peter Putman，Adriaan Tuiten，Hans Koppeschaar，“Testosterone shifts the balance betweensensitivity for punishment and reward in healthy young women”，Psychoneuroendocrinology(2004)29，937-943)。

对妇女给药睾酮增加了公正谈判的出现率(C.Eisenegger，M.Naef，R.Snozzi，M.Heinrichs，and E.Fehr，“Prejudice and truth about the effect oftestosterone on human bargaining behavior”Nature 463，356-359(2010))。在最后通牒博弈中，有高的睾酮的对象更可能拒绝一个低的报价(不公正的分配提议)，以及作出不理性决定(Maurice Levi，Kai Li，Feng Zhang，“Deal or no deal：Hormones and the mergers and acquisitions game”，Management science，vol.56，No.9，(2010)，pp.1462-1483)。

<最后通牒博弈>

在双方，即“提议者”和“接收者”之间进行金钱分配。提议者确定在两人之间分割一笔钱的方法，然后将该方法提交给接收者。接收者确定是接受还是拒绝该分割方法的提议。如果接收者接受，则金钱将如提议者所确定的方式分配。然而，如果接收者拒绝提议，则提议者和接收者收到的钱数为零。尽管造成对自己的利益的损害，但是许多接收者拒绝不公正的分配提议。

睾酮对控制社交性和信赖性的催产素有拮抗作用(以促进支配性和竞争性)。已经实验上证实，对女性给药睾酮导致对人的信任感降低(Peter A.Bos，David Terburg，and Jack van Honk，“Testosterone decreases trust insocially

humans”PNAS Early Edition(2010))。

年轻男性CEO具有斗争性和支配性高的倾向；然而，这个倾向被认为是来自年轻人的高睾酮水平(Maurice Levi，Kai Li，Feng Zhang，“Dealor no deal：Hormones and the mergers and acquisitions game”，Managementscience，vol.56，No.9，(2010)，pp.1462-1483)。

在男性之间的竞争中，已知赢家的睾酮增加，认为这将鼓励其在其他挑战和竞争中取得进一步的胜利。另一方面，输家的睾酮减少，这鼓励其退出竞争。而且，在作为团队的合作性竞争中，已知，与团队内成功的成员相比，优胜队成员的睾酮增加更大。该发现表明为了协同竞争荷尔蒙系统进化(Jonathan Oxford，Davide Ponzi，David C.Geary，“Hormonalresponses differ when playing violent video games against an ingroup andoutgroup”，Evolution and Human Behavior，31，(2010)p.201-209)。

在这些研究中，由于采集了神经递质、激素和免疫系统分子的血液成分或脑脊髓液，因此有极其高的侵入度，是不方便的。

发明内容

期望提供一种用于容易以最小侵入度(minimal invasiveness，微创)确定对象的个人信息的个人信息确定方法、个人信息确定程序以及个人信息确定装置。

根据上述的本技术的实施方式，提供了一种个人信息确定方法，基于从对象的体表表面采集的一个或多个生物分子数据，确定对象的个人信息。这样，可以以最小侵入度获得生物分子信息。此外，还可以从这些最小侵入性数据容易地确定个人信息。

另外，优选地基于从对象的体表表面采集的一个或多个生物分子数据以及采集时的生活活动数据，确定对象的个人信息。

另外，优选地，生活活动数据为生活活动分类数据。

这样，可以进一步添加与生活活动数据相关的信息。

另外，优选地，体表表面上的生物分子数据量化单胺类或甾类激素。

优选地，单胺类是选自单胺、单胺前体和单胺代谢物中的一种或多种。此外，作为单胺类，可以是例如儿茶酚胺类和五羟色胺类。在这些中，更优选地，从多巴胺、L-多巴、肾上腺素、去甲肾上腺素和五羟色胺等中选择一种或多种。

此外，优选地，单胺类的生物分子数据是多巴胺和L-多巴中的一种或这两种的生物分子数据。

另外，优选地，甾类激素的生物分子数据选自皮质醇、雄激素和雌激素中的一种或多种。在这些中，雄激素是优选的，并且作为雄激素，可以为例如睾酮、双氢睾酮、脱氢表雄酮等。在这些中，睾酮是优选的。

另外，优选从体表表面上的多巴胺生物分子数据确定睡眠或运动的生活活动中的多巴胺增加，或者从来自多巴胺生物分子数据的睡眠数据和生活活动数据确定压力、娱乐或运动的生活活动中的增加或减少。

另外，优选从体表表面上的多巴胺生物分子数据和体表表面上的L-多巴生物分子数据中的一种或这两种，确定追求新奇、损害回避、补偿依赖和固执倾向的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征。

另外，优选基于体表表面上的多巴胺生物分子数据和来自生活活动数据的生物分子的平均值，确定固执倾向的气质特征以及补偿依赖和合作性的性格特征。

另外，优选基于体表表面上的生物分子数据的(体表表面上的多巴胺/体表表面上的L-多巴)的比例的生物分子数据和来自生活活动数据的生物分子的平均值，确定追求新奇和固执倾向的气质特征。

优选以下的(a)至(d)：

(a)基于体表的表面的多巴胺生物分子数据和来自生命活动数据的睡眠数据确定固执倾向的气质特征和自我定位的性格特征。(b)基于体表的表面的多巴胺生物分子数据和来自生命活动数据的压力数据确定补偿依赖的气质特征以及自我定位和自我超越的性格特征。(c)基于体表的表面的多巴胺生物分子数据和来自生命活动数据的娱乐数据确定固执倾向的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征。(d)基于体表的表面的多巴胺生物分子数据和来自生命活动数据的运动数据确定损害回避和固执倾向的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征。

优选以下的(a)至(d)：

(a)基于体表表面的L-多巴生物分子数据和来自生活活动数据的睡眠数据确定补偿依赖的气质特征和合作性的性格特征。(b)基于体表表面的L-多巴生物分子数据和来自生活活动数据的压力数据确定损害回避的气质特征以及自我定位和合作性的性格特征。(c)基于娱乐数据确定追求新奇和固执倾向的气质特征以及自我定位和合作性的性格特征。(d)基于体表表面的L-多巴生物分子数据和来自生活活动数据的运动数据确定追求新奇、补偿依赖和固执倾向的气质特征以及合作性和自我超越的性格特征。

优选以下的(a)至(d)：

(a)基于体表表面上的生物分子数据的(体表表面上的多巴胺/体表表面上的L-多巴)的比例的生物分子数据和来自生活活动数据的睡眠数据确定固执倾向的气质特征和自我定位的性格特征。(b)基于体表表面上的生物分子数据的(体表表面上的多巴胺/体表表面上的L-多巴)的比例的生物分子数据和来自生活活动数据的压力数据确定损害回避的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征。(c)基于体表表面上的生物分子数据的(体表表面上的多巴胺/体表表面上的L-多巴)的比例的生物分子数据和来自生活活动数据的娱乐数据确定自我定位、合作性和自我超越的性格特征。(d)基于体表表面上的生物分子数据的(体表表面上的多巴胺/体表表面上的L-多巴)的比例的生物分子数据和来自生活活动数据的运动数据确定追求新奇、损害回避和固执倾向的气质特征。

此外，根据上述本技术的另一实施方式，提供一种个人信息确定装置，设置有分析单元：基于从体表表面采集的一个或多个生物分子数据和采集时的生活活动数据，创建对象的个人信息。

此外，优选个人信息确定装置设置有：在体表表面上的生物分子采集单元，以最小侵入度采集体表表面上的生物分子数据，以及输出单元，输出个人信息。这样，可以以最小侵入度采集体表表面上的生物分子。另外，可以以图像或音频格式输出创建的个人信息。

另外，优选个人信息确定装置设置有存储单元，向分析单元发送并从其接收体表表面上的生物分子数据和生活活动数据，并存储数据。

另外，根据上述本技术的另一实施方式，提供了一种电子设备，设置有分析单元：基于从体表表面采集的一个或多个生物分子数据和采集时的生活活动数据，创建对象的个人信息。可以获取并使用对象的个人信息。

优选地，电子设备是个人信息确定装置、运动装置、睡眠相关装置、娱乐装置、教育装置、或者发生引起压力负荷的操作的装置。

此外，根据上述本技术的另一实施方式，提供了一种程序，用于使计算机执行生物分子数据处理功能、生活活动数据处理功能以及创建个人信息的分析功能。

具体地，生物分子数据处理功能将由生物分子采集单元在体表表面上采集的生物分子处理作为体表表面上的生物分子数据。可以以最小侵入度获得生物分子数据。

另外，生活活动数据处理功能将从生活活动获取单元获取的采集时的生活活动处理为生活活动数据。可以将日常生活的活动转化成数据形式。

另外，创建个人信息的分析功能基于生活活动数据和体表表面上的生物分子数据中的一种或这两种，执行个人信息的确定。(A)当体表表面上的生物分子数据涉及单胺类时，确定追求新奇、损害回避和固执倾向的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征。(B)当体表表面上的生物分子数据涉及睾酮时，确定在生活活动中的攻击性和支配性倾向、冒险的倾向、补偿依赖倾向和不信任他人的倾向。这样，可以创建个人的特定个人信息。

根据本技术的实施方式，可以容易地以最小侵入度确定对象的个人信息。

附图说明

图1A和1B是示出了用于将生物分子从手指皮肤表面转移到溶剂的方法的实例的图。

图2是示出了用于从手指皮肤表面获取并测量生物分子的设备的采集单元的实例的图。

图3是示出了涉及本技术的个人信息方法(个人信息设备)的配置的框图。

图4是示出了通过HPLC对从体表表面采集的生物分子的测量的结果(体表上的生物分子数据)的图。DA：多巴胺，DOPA：L-多巴，STD：参考标准，SAMPLE：采集样本。

图5是示出了用于基于体表上的生物分子数据和生活活动数据转换涉及气质和性格信息的个人信息的转换信息(表)的实例的图。DA：多巴胺，DOPA：L-多巴。↑：生物分子大量增加，或者当减小量(deteriorationamount)小时各个个人信息趋势变强，即，正相关。↓：生物分子少量增加，或者当减小量大时，各个个人信息趋势变弱，即，负相关。

图6是示出了定义和分类个人的个性、气质和性格的方法的实例(涉及气质和性格的问卷检查)的图。

图7是示出了本技术实施方式的性格和多巴胺平均值之间的相关性的图。

图8是示出了本技术实施方式的气质和多巴胺/多巴平均值之间的相关性的图。

图9是示出了本技术实施方式的多巴胺平均值和变化(多巴)之间的相关性的图。

图10是示出了在本技术实施方式的多巴胺变化间的相关性的图。

图11是示出了本技术实施方式的性格和多巴胺(多巴)之间的追求新奇相关性的图。

图12是示出了本技术实施方式的性格和多巴胺(多巴)之间的损害回避相关性的图。

图13是示出了本技术实施方式的性格和多巴胺(多巴)之间的补偿依赖相关性的图。

图14是示出了本技术实施方式的性格和多巴胺(多巴)之间的固执倾向相关性的图。

图15是示出了本技术实施方式的性格和多巴胺(多巴)之间的固执倾向相关性的图。

图16是示出了本技术实施方式的性格和多巴胺(多巴)之间的自我定位相关性的图。

图17是示出了本技术实施方式的性格和多巴胺(多巴)之间的合作性相关性的图。

图18是示出了本技术实施方式的性格和多巴胺(多巴)之间的自我超越相关性的图。

图19是示出了本技术实施方式的皮肤上的儿茶酚胺的每个生物分子量的平均值(条形图)之间的个体差异(垂直线的宽度)的图。DOPA：L-多巴，DA：多巴胺，NE：去甲肾上腺素，E：肾上腺素。

图20是本技术的另一实施方式的根据多巴胺和L-多巴的每个负荷的变化(睡眠、压力、娱乐、紧随运动后、运动后已经经过了30分钟以上后的休息状态)。

图21是示出了本技术实施方式的皮肤上的L-多巴变化与心理指标变化(最高血压的前后比较、心率的前后比较)之间的相关性的图。

图22是示出了皮肤上的多巴胺与心理指标(最高血压和最低血压)(最低血压)的变化之间的相关性的图。

图23是示出了本技术实施方式的概要的图。图23主要用于侧重于体表表面上的生物分子(类型、量、量比)的分析。

图24是示出了本技术实施方式的概要的图。图24主要用于侧重于体表表面上的生物分子(类型、量、量例)和对象的生活活动的分析。

图25是用于描述根据本技术实施方式的个人信息确定装置的硬件配置的框图。

图26是示出了本技术另一实施方式的冒险比与皮肤上的睾酮之间的相关关系的图。

具体实施方式

下面，将参照附图描述用于实施本技术的优选实施方式。此外，以下描述的实施方式是本技术的典型实施方式的例子，而这些例子不应当被解释为缩小本技术的范围。

<1.个人信息确定方法>

(1)概要

(2)生物分子

(3)体表表面上的生物分子数据处理

(4)生活活动数据处理

(5)个人信息分析(个人信息确定处理)

(6)个人信息确定流程

(7)转换信息创建方法

<2.第一实施方式：体表上的生物分子数据/单胺类>

(1)概要

(2)涉及本技术第一实施方式的个人信息确定方法

(3)基于多巴胺生物分子数据和L-多巴中的一种或两种以及生活活动数据(A)至(E)的个人信息确定方法

<3.第二实施方式：体表上的生物分子数据/甾类激素>

(1)概要

(2)涉及本技术第二实施方式的个人信息确定方法

<4.个人信息确定装置>

(1)体表上的生物分子数据处理单元

(2)生活活动数据处理单元

(3)个人信息分析单元

(4)存储单元

(5)输出单元

(6)电子设备

<5.本技术实施方式的硬件配置>

<1.个人信息确定方法><

(1)概要

在2010-226203号日本未审查专利申请公开中披露了发明人发现的以高精度地测量生物信息为目标的生物信息获取方法，包括从体表(如一个手指或手掌)的表面(下面，称为“在体表上”)获得活体的生物活性物质(下面，称为“生物分子”)的过程。

此外，本发明发明人着眼于关于气质、性格等的个人信息和体表上的生物分子之间的关系，深入研究的结果是，发现了生物分子和个人信息之间的关系。这里发现，通过进一步地增加生活活动的概念作为因素，可以更高精度地确定个人信息。例如，将转换个人信息(如气质、性格、个性等)的表和转换公式应用于在体表表面上测量的生物分子或者分子组的量比，结果，确定了个人信息。在转换中，优选地使用诸如睡眠、压力、娱乐、运动等的生活活动因素。

在这种情况下，本发明发明人是如下地考虑的。

根据以下技术：Nilsson，T.，S.Psychiatry Res 178(3)：525-30；Giegling，I.，D.Moreno-De-Luca，et al.(2008).Am J Med Genet B NeuropsychiatrGenet 147(3)：308-15；Giegling，I.，D.Moreno-De-Luca，et al.(2009).Neuropsychobiology 59(1)：23-7；Sadahiro，R.，A.Suzuki，et al.Behav BrainRes 208(1)：209-12.2009；Nyman，E.S.，A.Loukola，et al.(2009).AmJ Med Genet B Neuropsychiatr Genet 150B(6)：854-65.2009；Schosser，A.，K.Fuchs，et al.World J Biol Psychiatry 11(2Pt2)：417-24；Sheldrick，A.J.，A.Krug，et al.(2008).Eur Psychiatry 23(6)：385-9；Shibuya，N.，M.Kamata，et al.(2009).Behav Brain Res 203(1)：23-6；Bodi，N.，S.Keri，et al.(2009).Brain 132(Pt9)：2385-95；Takahashi，H.，H.Matsui，et al.J Neurosci 30(49)：16567-72；Beaver，K.M.，M.G.Vaughn，et al.(2010).Intelligence；Garcia，J.R.，J.MacKillop，et al.PLoS One 5(11)：e14162；Siever，L.J.，F.Amin，et al.(1993).Am J Psychiatry 150(1)：149-51；Gerra，G.，C.Leonardi，et al.(2007).J Neural Transm 114(12)：1637-47；Lynn，D.E.，G.Lubke，et al.(2005).Am J Psychiatry162(5)：906-13；Ribases，M.，J.A.Ramos-Quiroga，et al.(2009).MolPsychiatry 14(1)：71-85；Sher，L.，M.A.Oquendo，et al.(2003).Neuropsychopharmacology 28(9)：1712-9；and Kaasinen，V.，E.Nurmi，et al.(2001).Proc Natl Acad Sci USA 98(23)：13272-7，例如，可以知道，可以使用血液或脑脊髓液中的神经递质、激素和免疫系统分子(它们是单胺的典型实例)的量或者使用基因的相关多态性来定义性格。然而，采集血液或脑脊髓液有极其高的侵入度。以最小侵入度来调查基因的多态性是可能的；然而，基因信息的多态性可以获得涉及先天气质的信息，其不足以察觉人类成长的成熟过程或性格变化。还报道了实际的多巴胺代谢物和童年创伤之间的相关性(Lee，R.and E.F.Coccaro J Neural Transm 117(11)：1327-34)。

而且，本来，个人的气质和性格被认为是由神经回路的连接条件调节的。如果看独立的神经细胞、产生系统、内分泌系统和受体系统之间的连接，神经回路的连接条件是由神经递质调节的，并且神经递质的代谢系统是重要的。此外，关于作为整体的神经回路的连通性和成熟，神经增长因素或激素、以及免疫系统分子的影响很大，并且产生系统、内分泌系统、受体系统以及代谢系统是重要的。换句话说，通过获得涉及到这些分子的信息，认为可以定义一个人的性格。

在这里，认为在有某种行为或某种刺激时，性格更大程度地表现在个人信息中。换句话说，如果可以测量发生了某种行为或某种刺激时的神经递质、激素和免疫系统分子的变化，认为可以获得用于更详细地判断性格的数据。

然而，在实践中，在调查基因多态性的方法中，没有理解该变化。而且，测量血液和脑脊髓液中的分子以及按时间顺序测量变化是非常困难的。

而且，根据以下技术：Rebecca Reavis and William H.Overman，Behavioral Neuroscience，“Adult Sex Differences on a Decision-Making TaskPreviously Shown to Depend on the Orbital Prefrontal Cortex”，Vol.115，No.1，196-206(2001)；“Endogenous steroids and financial risk taking on aLondon trading floor”J.M.Coates and J.Herbert，PNAS 2008vol.105no.166167-6172；Jack van Honk，Dennis J.L.G.Schutter，Erno J.Hermans，PeterPutman，Adriaan Tuiten，Hans Koppeschaar，“Testosterone shifts the balancebetween sensitivity for punishment and reward in healthy young women”，Psychoneuroendocrinology(2004)29，937-943；C.Eisenegger，M.Naef，R.Snozzi，M.Heinrichs，and E.Fehr，“Prejudice and truth about the effect oftestosterone on human bargaining behavior”Nature 463，356-359(2010)；Maurice Levi，Kai Li，Feng Zhang，“Deal or no deal：Hormones and themergers and acquisitions game”，Management science，vol.56，No.9，(2010)，pp.1462-1483；Peter A.Bos，David Terburg，and Jack van Honk，“Testosterone decreases trust in socially

humans”PNAS Early Edition(2010)；Maurice Levi，Kai Li，Feng Zhang，“Deal or no deal：Hormonesand the mergers and acquisitions game”，Management science，vol.56，No.9，(2010)，pp.1462-1483；and Jonathan Oxford，Davide Ponzi，David C.Geary，“Hormonal responses differ when playing violent video games againstan ingroup and outgroup”，Evolution and Human Behavior，31，(2010)p.201-209，认为在生物社会学模型以及心理学模型中睾酮都在社交方面起着重要作用。

此外，认为睾酮对决定和行为有如下影响。

例如，涉及冒险行为的影响(Rebecca Reavis and William H.Overman，Behavioral Neuroscience，“Adult Sex Differences on a Decision-Making TaskPreviously Shown to Depend on the Orbital Prefrontal Cortex”，Vol.115，No.1，196-206(2001)；“Endogenous steroids and financial risk taking on aLondon trading floor”J.M.Coates and J.Herbert，PNAS 2008vol.105no.166167-6172；and Jack van Honk，Dennis J.L.G. Schutter，Erno J.Hermans，Peter Putman，Adriaan Tuiten，Hans Koppeschaar，“Testosterone shifts thebalance between sensitivity for punishment and reward in healthy youngwomen”，Psychoneuroendocrinology  (2004)29，937-943)，涉及公平的影响(Eisenegger，M.Naef，R.Snozzi，M.Heinrichs，and E.Fehr，“Prejudiceand truth about the effect of testosterone on human bargaining behavior”Nature 463，356-359(2010)；and Maurice Levi，Kai Li，Feng Zhang，“Dealor no deal：Hormones and the mergers and acquisitions game”，Managementscienee，vol.56，No.9，(2010)，pp.1462-1483)，涉及攻击性和支配性倾向以及信任的影响(Peter A.Bos，David Terburg，and Jack van Honk，“Testosterone decreases trust in socially

humans”PNAS Early Edition(2010)；and Maurice Levi，Kai Li，Feng Zhang，“Deal or no deal：Hormonesand the mergers and acquisitions game”，Management science，vol.56，No.9，(2010)，pp.1462-1483)，对团队的竞争和激励的影响(Jonathan Oxford，Davide Ponzi，David C.Geary，“Hormonal responses differ when playingviolent video games against an ingroup and outgroup”，Evolution and HumanBehavior，31，(2010)p.201-209)等等。

换句话说，认为调查血液中的睾酮水平使得个人可以掌握他们自身的攻击性和支配性倾向、冒险倾向、补偿依赖倾向、寻求公平的倾向、信任他人的倾向等，并将此应用于自主管理等，以减少作出不合理的决定。此外，认为这还可以应用于特别日子的有前途的交易者的选择、团队活动的促进、激励管理等。

然而，典型的方法涉及采集血液，因而是有侵入性的。因此，将其用于日常生活是非常困难的，因为该方法除了合格的医师之外对其他人都不可用。最近，为了减少侵入性，也在实施采集作为血液代替物的唾液；然而，心理负担大，从而这是不现实的。

相对于当前的现状和问题，象在本技术中那这样，可以使用容易以最小侵入度获得的体表表面上的生物分子来确定个人信息(如气质和性格)是完全出乎意料的。而且，将更易于通过着重于生活活动来确定个人信息也是出乎意料的。

(2)生物分子

用于本技术的生物分子没有特别限制。可以为例如甾类激素、单胺类、肽等以及其前体、代谢物等。甾类激素包括皮质醇、雄激素和雌激素。此外，单胺包括儿茶酚胺等。肽包括生长激素等。已知如表1所示的生物分子与生物信息组合的关系。作为生物信息，除了涉及压力和感情、月经周期、运动效果等的信息之外，可以为例如睡意(觉醒水平)、健康状态、昼夜节律(生物节律)等。然而，未被人了解的是否与本技术的个人信息有明确的关系。

表1

表1中示出的生物活性物质为示例。

除此之外，作为儿茶酚胺，例如，肾上腺素和去甲肾上腺素、3-甲氧基-4-羟基扁桃酸、3-甲氧基-4-羟基苯基乙二醇、3，4-二羟基扁桃酸、3，4-二羟基苯基乙二醇、3，4-二羟基苯基乙酸、3-甲氧基酪胺、高香草酸、5-羟吲哚乙酸、香草基扁桃酸等可以为生物信息指标。

此外，作为甾类激素，例如，醛固酮和脱氧皮质酮、雄烯二酮、孕酮、11-脱氧皮质酮、孕烯醇酮、11-脱氧皮质醇、17-羟孕酮、17-羟基孕甾烯醇酮、胆钙化甾醇(维生素D)等可以为生物信息指标。

此外，作为用作生物信息指标的生物活性物质，可以为例如以下的示例。

作为下丘脑促垂体激素，促肾上腺皮质激素释放激素(CRH)和生长激素释放激素(GRH)、生长抑素(抑制生长激素分泌的激素分泌)、促性腺激素释放激素(GnRH)、催乳素释放激素(PRH)、催乳素抑制激素(PIH)、促甲状腺素释放激素(TRH)、甲状腺刺激激素(TSH)等。

作为甲状腺激素，甲状腺素和三碘甲状腺素等。

作为各种激素和神经递质，嗜铬粒蛋白A和促肾上腺皮质激素(ACTH)、促黄体激素(LH)、胰岛素样生长因子I(IGF-I)、催乳素、阿片黑皮质素前体(POMC)、催产素、α-黑色素细胞刺激激素(α-MSH的)、胰高血糖素、生长素、甘丙肽、促胃动素、瘦素、胃泌素、胆囊收缩素、选择素、激活素、抑制素、神经降压素、蛙皮素、P物质、血管紧张素I，II、脑啡肽、食欲素A，B、内源性大麻素、乙酰胆碱、组胺、谷氨酸、甘氨酸、天门冬氨酸、嘧啶、腺苷、三磷酸腺苷(ATP)、GABA、FMRF酰胺、肽YY、刺鼠相关肽(AgRP)、可卡因和安非他明调控转录产物(CART)、降钙素基因相关肽(CGRP)、胰高血糖素样肽1，2(GLP-1，2)、血管活性肠肽(VIP)、胃泌素释放肽(GRP)、黑色素凝集激素(MCH)等。

在这些物质中，单胺类优选作为本技术中使用的生物分子。作为单胺类，优选从单胺、单胺前体和单胺代谢物中选择的一种以上。此外，作为单胺类，儿茶酚胺类和五羟色胺类中的一种或这两种是优选的。更优选地，从多巴胺、L-多巴、肾上腺素、去甲肾上腺素、五羟色胺等中选择的一种或多种是优选的。

此外，甾类激素优选地作为本技术中使用的生物分子。对于甾类激素，从诸如睾酮等的雄激素、诸如皮质酮等的皮质酮类中选择的一种或两种是优选的。在这些物质中，优选睾酮。

(3)体表表面上的生物分子数据处理

现在将描述获取对象的生物分子用于在体表生物分子数据处理单元2中的数据处理并从其获得结果(数据)的过程。

体表表面的生物分子数据的获取可以使用以下的方法，其中，使用了诸如生物信息获取设备(例如日本未审查专利申请公开2010-266203号)的测量装置，并且向体表生物分子数据处理单元2无线或有线地发送和从其接收信号。

另外，例如，可以使用以下的方法，其中，对象的体表生物分子的测量结果由对象或其他人通过诸如移动终端、键盘等输入方法输入，并且向体表生物分子数据处理单元2无线或有线地发送和从其接收信号。

更详细地，将描述从对象的体表采集并测量一个或多个生物分子并从其获得结果(数据)的过程。

例如，通过将对生物分子具有亲和力的溶剂放置为与体表接触并使生物分子进入溶剂中，可以在测量设备中测量由于分泌或渗透而存在于体表中的生物分子。此外，测量设备可以置于与体表直接接触，或者经由与体表直接接触的密封或固体材料表面间接地执行测量。

所使用的溶剂可以是水或者是任意的各种有机溶剂，并且优选使用诸如在化妆品中使用的那些溶剂，例如乙醇和水，或1，3-丁二醇和水。将与溶剂接触的体表没有特别限制，然而，手指或手掌的皮肤表面较方便。

作为从体表获取生物分子的具体实例，参照图1A和1B，从手指的皮肤获取生物分子。

使体表与在微管中溶剂接触，从而存在于体表上的生物分子可以通过诸如晃动、应用负压和按压力等物理方法进入溶剂中。

例如，如图1A所示，容纳溶剂的微管的顶部的开口触及食指的指尖，并且晃动溶剂以与皮肤接触。这样，可以使皮肤上的生物分子进入微管中的溶剂中。分析含有生物分子的溶剂。

另外，如图1B所示，使容纳溶剂的微注射器的突出部触及食指的指尖，使得溶剂与皮肤接触。然后，通过活塞移动在注射器中产生负压，并保持接触一分钟。这样，可以以高吸入率将皮肤上的生物分子吸入注射器的溶剂中。分析含有生物分子的溶剂。

此外，如图2所示，食指S的指尖触及采集单元表面102a的开口102b。溶剂在箭头方向传输，此时，溶剂与皮肤接触。这样，可以使皮肤上的生物分子进入溶剂中，然后溶剂被传输到定量测定单元102c，并分析含有生物分子的溶剂。

另外，可以通过按压体表并使粘附的生物分子进入溶剂中来执行测量。

可以使用常见方法来执行体表上的生物分子的定量测定，例如，色谱法(HPLC等)、酶免疫测定法、放射免疫测定法等。还可以通过使用表面等离子体传感器(SPR)或石英晶体微天平传感器(QCM)来执行定量测定。这些方法可以单独或结合使用。

更具体地讲，例如，存在利用根据用酶和抗体的基质的结构变化的吸光、荧光和显色来执行定量测定的生化技术和免疫检测。此外，存在与另一传感器结合来执行酶和抗体的定量测定的方法，例如，与表面等离子体共振(SPR)传感器、半导体(SET)传感器或电化学传感器结合。此外，可以为例如从目标生物分子的带电特性(electrification characteristics)和质谱来执行定量测量的方法、以及结合色谱和电泳的方法。

根据这样采集体表表面上的生物分子的(测量)方法，通过从诸如手指或手掌的体表表面获取生物活性物质，可以容易地以最小侵入度确定生物分子的量。

然后，可以更恰当地获得体表表面上的生物分子的类型及其各自的量(例如，参照图4)以及根据活动的生物分子的变动量的结果。存在于体表表面上的生物分子的结果被发送到体表生物分子数据处理单元2，并转化为每个生物分子的各自的体表生物分子数据。然后，在个人信息分析单元1中，体表生物分子数据可以并行链接到如下描述的生活活动数据，并且任一种数据可以被归类并被包括。另外，优选地从确定个人信息和数据管理时便于搜索这一点来内保(归类)生活活动数据。

(4)生活活动数据处理

将描述以下处理，其中，在生活活动数据处理单元3中，获取用于数据处理的对象的生活活动，并从其获得结果(数据)。

生活活动数据的获取可以使用以下方法，其中，由对象或其他人使用诸如移动终端、键盘等的输入方法来执行输入，并且向生活活动数据处理单元3无线或有线地发送信号和从其接收信号。另外，生活活动数据的获取可以使用与调度管理软件结合的方法，或者与生物分子(生物钟)的数量的变化曲线相结合的方法。

另外，生活活动数据的获取可以使用以下方法，其中，使用用于识别生活活动的装置，并且向生活活动数据处理单元3无线或有线地发送信号和从其接收信号。对于识别生活活动的装置，例如，可以为例如陀螺仪传感器、加速度传感器、光学传感器、手表、心率监视器、血压监视器、微型摄像机等。

诸如陀螺仪传感器、加速度传感器的用于识别移动的装置的使用便于获取运动的生活活动数据。此外，光学传感器和手表的使用便于获取一段时间的长期生活活动数据，这是因为根据光检测和时间它们易于识别常规生活模式，以及易于识别体表生物分子数据获取的时间。诸如心率监视器和血压监视器的用于识别诸如血流状态的装置便于获取诸如饮食、睡眠、运动、工作、学习等的生活活动数据。此外，诸如用于识别生活活动状态的微型摄像机的装置的使用，便于获取诸如娱乐、饮食、给药、运动、工作、学习等的生活活动数据。

然后，在生活活动获取单元103中，获得了在采集生物分子数据时对象的生活活动状态的结果。然后，生活活动的结果被发送到生活活动数据处理单元3，以成为个体的具体生活活动数据。

根据诸如生活活动状态和/或期间(年、月、日、小时、分钟、秒)等的分类基准，可以将生活活动数据设置为生活活动分类数据。这样，可以为每个具体组进行分类，并且细分生活活动数据。因此，可以更精确地确定个人信息。

例如，从采集生物分子数据时对象的生活活动状态来将生活活动数据以诸如给药、饮食、运动、睡眠、娱乐、工作、学习等的活动分类。另外，将特定活动的开始作为基点，可以添加“在…之前”、“在…期间”以及“在…之后”，例如，“在给药之前”等。这里，根据生活活动的类型，作为指南，“在…之前”大致是指“在活动开始之前的1到30分钟”，“在…之后”大致是指“在活动结束之后的1到30分钟”。这样，可以获得活动产生的变化值等。

另外，根据任意设置或具有预定开始时间和结束时间的期间(年、月、日、小时、分钟、秒)，生活活动数据可以按周期来分类，并成为生活活动分类数据。在日程安排时，可以使用手表等的时间设置等。这样，可以获得特定时刻、特定或预定期间的天数、周数或月数的平均值等。

另外，可以根据采集生物分子数据时对象的生活活动状态和所述期间(年、月、日、小时、分钟、秒)，通过组合上述的每个生活活动以及期间来将生活活动数据分类，并成为生活活动分类数据。

这里，生活活动数据可以在个人信息分析单元1中，与上述体表生物分子数据并行链接、或者为被归类为任一种数据并被包括的数据。

(5)个人信息分析(个人信息的确定处理)

相应的数据从体表生物分子数据单元2发送到个人信息分析单元1。这样，基于体表生物分子数据来执行个人信息的确定。

优选地，从体表生物分子数据单元2和生活活动数据处理单元3发送相应的数据。这样，基于体表生物分子数据和生活活动数据来执行个人信息的确定。

还可以以如下的方式处理生物体的生物分子数据和生活活动数据。

例如，特定体表生物分子的正常值、两个以上的体表生物分子的量比的正常值、体表生物分子的规定期间根据生活活动(活动和刺激)的变化值(变化量)等可以作为示例。

作为特定体表生物分子的正常值，例如，睡醒时多巴胺的量或规定时间的测量值、预定期间的平均值、日平均值等可以作为示例。

作为两个以上的体表生物分子的量比的正常值，例如，睡醒时多巴胺和多巴的比值、日平均值等可以作为示例。

作为体表生物分子的规定期间的根据生活活动(活动和刺激)的变化值，可以为例如睡眠前后或者运动前后的多巴胺的变化值或者多巴胺和多巴的比例等。

另外，从一天中测量的体表生物分子的结果来计算日平均值。更优选地，从许多生活活动的常规数据来计算该值。这样，可以计算稳定的个人日平均。

另外，获取涉及生物节律的信息，并且基于生物分子的数量随时间的变化，来创建呈现出随时间的变化的生物分子数量的变化曲线。可以存储这些数据。这被用作用于评价昼夜节律的分子时间表，并且其还可以基于分子时间表来获取生活活动信息(数据)。作为这样的生物分子，例如，体表单胺或烟酰胺代谢物、以最小侵入度获得的α-淀粉酶(日本未审查专利申请公开2009-34100号)等可以作为示例。此外，例如，当使用L-多巴时，根据L-DOPA的前后比，可以获取涉及睡眠、压力、娱乐、运动等前后的生活活动信息(例如，参照图20)。

这里，通过将来自活体的诸如生物分子数据等的其他数据的处理数据应用到诸如表或转换公式的转换信息，执行了个人信息的确定，并创建了个人信息。

所创建的个人信息可以由输出部105输出，或者可以存储在存储单元104中。

将描述从上述结果(数据)确定个人信息的过程。

在个人信息分析中，在个人信息分析单元1和存储单元104中存储诸如用于转换气质信息和性格信息的表或转换公式的转换信息。该转换信息用于将在皮肤上测量的单个或多个生物分子、或者分子组的量或量比转换成气质信息和性格信息。

关于转换信息，例如，图5的列表以及诸如图7至图18、图21以及图22中示出的相关数据的单胺类文件归档(filing，分类整理)可以作为示例。此外，诸如图26和表2中示出的相关数据的甾类激素的文件归档可以作为示例。然而，本技术的实施方式并不限于此。

以下将描述单胺类文件归档的实例。

例如，在多巴胺平均值(参照图7)中，多巴胺平均值：补偿依赖(正)，DA平均值：合作性(正)，DA平均值：固执倾向(负)。

此外，在DA平均值/L-多巴平均值中(参照图8)，DA平均值/L-DOPA平均值：追求新奇(正)，DA平均值/L-DOPA平均值：固执倾向(负)。

另外，在多巴胺(L-多巴)和性格(追求新奇)中，DA平均值/L-DOPA平均值：追求新奇(正)，DA[娱乐前/后]：追求新奇(正)，L-DOPA[运动前/后]：追求新奇(负)。

在多巴胺(L-多巴)和性格(损害回避)中，L-DOPA[压力前/后]：损害回避(正)，DA[运动前/后]：损害回避(负)，运动[[ΔDA平均值/ΔL-DOPA平均值]：损害回避(负)。

在多巴胺(L-多巴)和性格(补偿依赖)中，L-DOPA[睡眠前/后]：补偿依赖(负)，DA平均值：补偿依赖(正)，L-DOPA[运动前/后]：补偿依赖(正)，DA[压力前/后]：补偿依赖(负)。

在多巴胺(L-多巴)和性格(固执倾向)中，L-DOPA[娱乐前/后]：固执倾向(负)，L-DOPA[运动前/后]：固执倾向(正)，DA[睡眠前/后]：固执倾向(正)，DA[娱乐前/后]：固执倾向(负)，DA[运动前/后]：固执倾向(负)，运动[ΔDA/ΔL-DOPA]：固执倾向(负)。

在多巴胺(L-多巴)和性格(自我定位)中，DA平均值：自我定位(负)，DA平均值/L-DOPA平均值：自我定位(负)。

在多巴胺(L-多巴)和性格(自我定位)中，DA[睡眠前/后]：自我定位(负)，DA[运动前/后]：自我定位(正)，L-DOPA[压力前/后]：自我定位(负)，DA[压力前/后]：自我定位(正)，压力[ΔDA/ΔL-DOPA]：自我定位(正)，DA[娱乐前/后]：自我定位(正)，娱乐[ΔDA/ΔL-DOPA]：自我定位(正)。

在多巴胺(L-多巴)和性格(合作性)中，DA平均值：合作性(正)，L-DOPA[压力前/后]：合作性(正)，L-DOPA[睡眠前/后]：合作性(负)，娱乐[ΔDA/ΔL-DOPA]：合作性(正)，L-DOPA[运动前/后]：合作性(正)，DA[睡眠前/后]：合作性(负)，DA[娱乐前/后]：合作性(正)，DA[运动前/后]：合作性(正)。

在多巴胺(L-多巴)和性格(自我超越)中，L-DOPA[运动前/后]：自我超越(负)，DA[娱乐前/后]：自我超越(负)，DA[压力前/后]：自我超越(负)，压力[ΔDA/ΔL-DOPA]：自我超越(负)。

另外，在多巴胺(L-多巴)和儿茶酚胺的心理指标中，DA[负荷前/后]：最大收缩血压[负荷前/后](正)，L-DOPA DA[负荷前/后]：心率[负荷前/后](正)，DA平均值：舒张血压(正)。

作为一个实例，某些对象手动输入运动前后体表上的多巴胺的生物分子数据、以及采集时间是在运动前还是之后。

作为另一实例，某些对象在体表生物分子采集单元102中测量运动前后体表上的生物分子。此时，生活活动获取单元103检测生活活动期间单个或多个生物分子的峰值，并从多巴胺峰值计算其量(变化量)。

作为另一实例，某些对象如上所述在体表生物分子采集单元102中测量体表上的生物分子，并计算生物分子量(变化量)。之后，可以基于分子时间表从生物分子数据获取生活活动数据。

这些数据被发送到体表生物分子数据处理单元2、或者体表数据生物分子处理单元2和生活活动数据处理单元3。

此外，上述数据被发送到个人信息分析单元1。

首先，例如，从图5的多巴胺(DA)表的“运动”栏，个人信息分析单元1从气质中选择“损害回避”，并从性格中选择“自我定位”和“合作性”。然后，当运动后的多巴胺量比运动前的多巴胺量高时，个人信息分析单元1从图5确定，气质具有低的损害回避并且性格具有高的自我定位和合作性。

然后，选择图12的“损害回避”文件、图16的“自我定位”文件、以及图17的“合作性”文件。此外，选择每个文件中的“运动后/运动前”文件。

另外，在图12的“损害回避”文件的情况下，当运动后的多巴胺量高于运动前的多巴胺量时，例如，当“之后/之前”＝2时，确定气质具有大约40％的低损害回避。此外，相反，当运动后的多巴胺量低于运动前的多巴胺量时，确定气质具有高的损害回避。另一方面，在图16的“自我定位”文件的情况下，当运动后的多巴胺量高于运动前的多巴胺量时，例如，当“之后/之前”＝2时，确定性格具有大约80％的高自我定位。

另外，下面将描述甾类激素的文件归档实例。

例如，对于睾酮和冒险率(参照表2和图26)，睾酮浓度：冒险率(正)。此外，对于皮质醇和冒险率(参照表2)，皮质醇浓度：冒险率(正)。

(6)个人信息确定流程

参照图3，将按以下[步骤1]至[步骤6]来描述本技术实施方式的个人信息确定流程的实例。本技术实施方式的个人信息确定流程并不特别局限于此。

[步骤1]：体表生物分子采集单元102的体表的生物分子的测量结果被发送到体表生物分子数据处理单元2，并成为体表生物分子数据(物质的指定(识别)及其数量)。作为指定(识别)并量化的物质，例如，多巴胺、L-多巴、睾酮、皮质醇等可以作为示例。

[步骤2]：另外，生活活动获取单元103的测量结果被同时或单独发送到生活活动数据处理单元3，以成为生活活动数据以及，适当时，成为根据分类标准的生活活动分类数据。

[步骤3]：然后，体表生物分子数据和生活活动数据被同时或单独发送到个人信息分析单元1，从而体表生物分子数据和生活活动数据并行链接，或者一组数据被归类并被包括。

此时，这种数据可以存储在存储单元104中。

[步骤4]：然后，在个人信息分析单元1中，“体表生物分子数据”和“此时的生活活动数据”成为组合数据。另外，从转换信息文件(数据)中选择对应于“体表生物分子数据和此时的生活活动数据”的转换信息(例如，转换公式、转换表等)。

[步骤5]：然后，所选择的转换信息(例如，转换表的情况)的“体表生物分子栏”和/或“生活活动”栏被应用到“体表生物分子数据和此时的生活活动数据”的“生物分子数据”和/或“生活活动数据”。这里，选择具有相关性的个人信息(具体地，气质、性格、个性等)，并且确定为个人信息。显示确定的结果。

[步骤6]：另外，当存在转换信息文件中的相关性数据时，基于“生物分子数据”和/或“生活活动数据”，将气质、性格等的倾向度确定为比例(％)。

此外，还可以在输入方法中输入体表生物分子数据(各自的生物分子的测量值)和/或生活活动(分类数据)。

此外，虽然在采集体表生物分子时存储生活活动，但是可以提前执行设置，从而在从应用了分类标准并且累积了数据之后经过了预定期间时，自动开始个人信息处理。

另外，可以通过在采集时提前使用输入方法设置为在完成生物分子数据和生活活动数据的采集之后自动开始个人信息处理，或者使用输入方法执行直接输入。

另外，如上所述，由于可以基于体表生物分子数据来获得生活活动信息，因此可以跳过上述[步骤2]至[步骤3]，或者[步骤2]至[步骤4]。以下示出了一个实例。

[步骤1a]：体表生物分子采集单元102的体表生物分子的测量结果被发送到体表生物分子数据处理单元2，并成为体表生物分子数据(物质的指定(识别)及其量)。

此时，这样的数据可以存储在存储单元104中。

[步骤2a]：接下来，在个人信息分析单元1中，从转换信息文件(数据)选择对应于“体表生物分子数据”的转换信息(例如，转换公式、转换表等)。

[步骤3a]：然后，基于“生物分子数据”，选择与所选择的转换信息(例如，相关性数据的情况下)中具有与“体表生物分子数据”相关性的个人信息(具体地，气质、性格、个性等)，并确定为个人信息。此外，气质、性格等的倾向度确定为比例(％)。显示确定结果。

(7)转换信息创建方法

另外，以下将描述关于转换信息的创建方法，然而，这仅是一个实例而并不限于此。

从测试对象获取数据，以用典型技术(用于定义和分类个人气质、性格等的个人信息(例如，参照图6))来创建转换信息，所述典型技术为例如问卷法、作业测试气质、与特定刺激对应的表、或诸如最后通牒博弈或爱荷华博弈任务的游戏方法。测量前文所述的转换信息创建的测试对象在生活活动时的体表生物分子。这样，获得了转换信息创建的测试对象的体表生物分子数据和生活活动数据。将看转换信息创建的测试对象的通过问卷方法等获得的结果与生物分子数据和/或生活活动数据之间的相关性关系。从该相关性关系，获得转换信息。

例如，执行图7至图18中示出的文件归档，并且从该结果获得如图5的转换信息。可以使用生物统计学(多变量分析等)来执行这种文件归档。

此外，还可以在存储单元104中存储通过问卷方法等获得的结果。然后，如上所述，通过输入并发送相应的数据，确定个人信息分析单元1、体表生物分子数据处理单元2以及生活活动数据处理单元3中的相关性关系，并且由此创建转换信息。

此时，例如，基于相关性系数r，可以显示个人信息确定的“准确性”。可以执行在预定范围内的输出，例如“80％以上至100％的准确度”或者“50％以上至小于80％的准确度”。因此，可以基于这种基准来调整画面等。

另外，通过让对象适当地创建细分用于定义和分类个人信息的技术的问卷方法和作业测试表的项目的内容，并且增加人数(population，统计总数)，可以提升转换信息的准确度。

<2.第一实施方式：体表上的生物分子数据/单胺类>

(1)概要

本发明发明人着眼于“体表生物分子的类型和量”以及“人类日常生活的活动”，并且，关于与“对象的个性、气质、和性格”的关系的深入研究的结果是，发现从皮肤上的生物分子的量和量比结合日常生活中的活动，可以创建与所测量的对象的个性、气质、和性格相关的信息。

具体地，测量每个生活活动中的体表上的单胺类，并获得个人信息。更具体地，当测量作为儿茶酚胺类的多巴胺和L-多巴时，有了完全出乎意料的新发现。下文中，将就儿茶酚胺类来进行描述，然而，本技术并不限于此。

这里，通常，由于可以从相应的儿茶酚胺类生物分子的量获得关于生理状态和疾病的各种信息，因此通过采集血液和尿来执行血液中的儿茶酚胺代谢物和尿中的儿茶酚胺代谢物的测量。然而，过去，并没有测量到准确值，这是因为，儿茶酚胺的量由于血液和尿采集引起的心理压力而变化。然而，根据本技术的实施方式的新研究结果，可以测量准确值。

具体地，如图19所示，发现，在体表的儿茶酚胺(多巴胺、L-多巴、去甲肾上腺素、肾上腺素)中，具有较大的个体差异的生物分子是多巴胺，而另外三种生物分子具有较小的个体差异。另外，由于体表上的多巴胺和L-多巴的检出量大，因此认为，它们适用于各种分析和确定。这些研究结果还没有被发现。

而且，如图20所示，显然，体表上的L-多巴的量具有更小的个体差异，并且适合由各种因素引起的变化的评价。另一方面，显然，体表的多巴胺的量有更大的个体差异，并且适合个人背景量的评价。

而且，如图21所示，显然，体表上的L-多巴的变化显示出与涉及到诸如心率和血压的血流的变化相关。而且，如图22所示，显然，体表的多巴胺的量与舒张血压相关。

为此，在本技术中，可以使用体表上测量的儿茶酚胺中的L-多巴的变化量，根据外部因素和内部因素来评价儿茶酚胺的变化。因此，认为，可以使用多巴胺量根据遗传因素和环境因素来评价影响对象的外部因素和内部因素，以及评价测量对象的气质。

这里，在研究结果中，还获取生活活动数据的细节，并基于对试验和误差的研究结果以及体表上的儿茶酚胺生物分子数据来确定个人信息。

附带说一句，儿茶酚胺是主要在脑、交感神经系统和肾上腺髓质中发现的生物胺的属名，其代表性实例是多巴胺、去甲肾上腺素和肾上腺素。儿茶酚胺是按照酪氨酸、L-多巴、多巴胺、去甲肾上腺素以及肾上腺素的次序生物合成的。

儿茶酚胺在中枢神经或末稍神经中充当传递物质，并且用作肾上腺髓质的激素，已知根据日常生活中的外界影响和内部活动而显著地改变。

关于涉及到儿茶酚胺的疾病，存在由于肾上腺髓质的异常导致的儿茶酚胺的分泌作用增加的棕色脂肪细胞瘤，而作为中枢系统异常，存在由于多巴胺神经损坏导致多巴胺数量减少的帕金森氏病。此外，据报道，多巴胺的异常与精神分裂症和ADHD有关，并且有去甲肾上腺素与抑郁症有关系的发现。

多巴胺在中枢神经系统中主要用作神经递质，并且有诸如提高与运动的神经控制、调整荷尔蒙和奖励系统相关的娱乐、意欲、动机以及学习的效率的效果。多巴胺也用作由肾上腺髓质分泌的激素，并影响心肌、肾和血管内皮，并且其还被发现影响血压或心率。

此外，特别地，涉及多巴胺的中枢特征是，不仅仅是变化，而且由于遗传因素和由于环境因素引起的背景量也很重要。已知在涉及多巴胺的基因多态性与气质、学习能力等之间存在关系。

去甲肾上腺素主要用作交感神经系统分泌的神经递质，并且与由肾上腺髓质分泌的激素的作用一起，参与各器官对交感神经系统的刺激的反应，例如，心率增加或代谢变化。去甲肾上腺素也被认为用作中枢神经系统神经递质。

与具有如同肾上腺髓质的激素的效果的去甲肾上腺素类似，肾上腺素被认为参与各器官对交感神经系统的刺激的反应。

5-羟色胺具有作为中枢神经系统的神经递质的功能，以及作为从小肠粘膜产生的激素的功能；关于中枢功能，它被认为为涉及抑制兴奋、不安等的回路。

(2)涉及本技术第一实施方式的个人信息确定方法

在涉及本技术第一实施方式的个人信息确定方法中，将省略与上述<1.个人信息确定方法>重叠的部分来进行描述。

第一实施方式的个人信息确定方法优选具有个人信息分析单元1和体表生物分子数据处理单元2。此外，还优选具有生活活动数据处理单元3。

本技术第一实施方式可以执行根据上述<1.个人信息确定方法>的个人信息确定。

体表生物分子数据优选涉及单胺类。更优选单胺、单胺前体和单胺代谢物。此外，儿茶酚胺是优选的。关于儿茶酚胺，L-多巴、多巴胺、去甲肾上腺素、肾上腺素等可以作为示例。通过使用这类生物分子，如上所述，可以以更高的准确度来确定(创建)个人信息。

另外，在单胺类的生物分子数据中，多巴胺和/或L-多巴是优选的。作为此时的转换信息，优选使用图5、图7至18、图21、图22等中使用的文件归档，并且优选在存储单元104中存储的这些转换信息。这样，很容易以更高的准确度来确定(创建)个人信息。

以下将给出更详细的描述，然而，这仅是示例性的，本发明并不限于此。

从体表上的多巴胺的生物分子数据(优选量(例如变化量))，确定诸如睡眠或运动的生活活动的多巴胺的增加或减少。可选地，从来自多巴胺生物分子数据和生活活动数据的睡眠数据(优选前/后的量比)，确定生活活动的压力、娱乐或运动的增加或减少。

以上优选根据诸如“多巴胺平均值和L-多巴或多巴胺(参照图9)”以及“生活活动期间的多巴胺(参照图10)”的转换信息来执行。然后，通过使用这种转换信息来确定这些中的一个的数据，其优点在于很容易获得其他的预测数据。

更详细地，优选基于多巴胺平均值(一天)和生活活动的多巴胺和L-多巴之间的相关性(转换信息)来执行(参照图9)。

例如，在多巴胺(也称为DA)与生活活动的L-多巴(也称为L-DOPA)或多巴胺中(参照图9)，DA[睡眠前后]：DA(负)，DA[运动前和紧随运动后]：DA(正)，DA[运动前后]：DA(正)，L-DOPA[睡眠前后]：DA(负)，L-DOPA[运动前/后]：DA(正)。

另外，优选基于生活活动的多巴胺量和其他生活活动多巴胺量之间的相关性(转换信息)来执行(参照图10)。

例如，在生活活动期间的多巴胺中(参照图10)，DA[压力前后]：DA[睡眠前后](负)，DA[娱乐前后]：DA[睡眠前后](负)，DA[运动前后]：DA[睡眠前后](负)。此外，DA[娱乐前后]：DA[压力前后](正)，DA[运动前后]：DA[压力前后](正)，DA[运动前后]：DA[娱乐前后](正)。

另外，例如，DA[睡眠前后]是睡眠后的DA量/睡眠前的DA量，这同样应用于其他“前后”引用。

从体表上的多巴胺生物分子数据和/或体表上的L-多巴生物分子数据，确定追求新奇、损害回避、补偿依赖和固执倾向的气质特征，以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征。这样，可以基于体表上的生物分子数据(类型，量比)和生活活动数据来获得气质和性格的个人信息。

此时，优选地，将存储单元104中存储的单个或多个文件归档或者从其他单元发送的文件归档设置为转换信息，并且根据这样的转换信息来确定(创建)个人信息。另外，当使用多个文件归档(储备)时，可以在它们中搜索更合适的文件归档。这里，其优点在于可以在将适当的文件归档应用到所获取的数据时容易获得所寻求的数据。

对于这种文件归档，例如，图5的列表以及图7至18、图21和图22中示出的相关性数据图等可以作为示例。

将参照图3和图5在[步骤1]至[步骤4]中描述本技术实施方式的个人信息确定流程。

[步骤1]来自体表生物分子采集单元102的整个体表上的生物分子数据被发送到体表生物分子数据处理单元2，在此计算所指定的物质及其量。

例如，体表上的生物分子设备的测量结果从体表生物分子采集单元102发送到体表生物分子数据处理单元2，在此计算多巴胺和L-多巴的相应量。体表生物分子数据被发送到个人信息分析单元1。

[步骤2]此外，与此同时或单独地，来自生活活动获取单元103的生活活动数据被发送到生活活动数据处理单元3，在此，数据关于生活条件、期间等被分类。

例如，加速传感器等的测量结果从生活活动获取单元103被发送到生活活动数据处理单元3，在此数据被指定为运动前、运动中和运动后。生活活动分类数据被发送到个人信息分析单元1。

[步骤3]这里，体表生物分子数据和生活活动数据被单独或同时发送到个人信息分析单元1，在此，体表生物分子数据和生活活动数据(生活活动分类数据)可以被并行链接或归类。

例如，传送的体表生物分子数据的“多巴胺(量)”和“L-多巴(量)”与生活活动分类数据的“运动前”、“运动中”和“运动后”链接。

作为一个例子，在多巴胺的标题下分类为“量”-“运动前”、“量”-“运动中”、以及“量”-“运动后”并归档。可选地，在与“多巴胺”、“其量”-“运动前”、“运动中”、和“运动后”并行链接的状态下执行文件归档。

[步骤4]然后，选择“体表生物分子数据和此时的生活活动数据”中的“生物分子数据”和/或“生活活动数据”，并对其应用转换信息。

作为一个例子，图5的DA列表的转换信息被应用到“多巴胺量”-“睡眠”，并且确定，固执倾向高而自我定位低。此外，借助于“运动前”、“多巴胺量”-“运动后”，计算多巴胺“运动后/运动前”的量比，例如，当量比等于1时，应用图13的补偿依赖的相关性图的转换信息，并确定补偿依赖的水平为30％。

输出确定结果。

(3)基于多巴胺生物分子数据和/或L-多巴与生活活动数据的个人信息确定方法

此外，以下详细描述的下列(A)至(E)是优选的，然而，这些并非限制性的。

(A)基于来自体表表面上的多巴胺生物分子数据和生活活动数据的生物分子的平均值，确定固执倾向气质以及补偿依赖和合作性的性格特征。这样，可以获得关于气质和性格的个人信息。

例如，在多巴胺平均值(参照图7)中，多巴胺平均值：补偿依赖(正)，DA平均值：合作性(正)，DA平均值：固执倾向(负)。

(B)基于来自体表表面上的生物分子数据的(体表表面上的多巴胺/体表表面上的L-多巴)的比例的生物分子数据和来自生活活动数据的生物分子的平均值，确定固执倾向和追求新奇的气质。这样，可以获得关于气质的个人信息。

例如，在DA平均值/L-多巴平均值中(参照图8)，DA平均值/L-DOPA平均值：追求新奇(正)，DA平均值/L-DOPA平均值：固执倾向(负)。

(C)优选从体表表面上的多巴胺生物分子数据和生活活动数据来确定以下的(a)至(d)。

(a)基于睡眠数据，固执倾向的气质特征和自我定位的性格特征。

(b)基于压力数据，补偿依赖的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征。

(c)基于娱乐数据，固执倾向的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征。

(d)基于运动数据，损害回避和固执倾向的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征。

在该情况下，选择体表上的体表生物分子数据和此时的生活活动数据。从图5中示出的文件归档(列表)中选择DA表。此时，将生物分子采集时的生活活动数据确定为(a)睡眠数据、(b)压力数据、(c)娱乐数据和(d)运动数据中的任一个。确定具有高相关性关系的个人信息，必要时，还确定其比例。基于此，创建并输出个人信息。

例如，当DA[睡眠前后]为“1”时，从图14的DA[睡眠前后]确定，显示固执倾向50％。

(D)优选从表面上的体表L-多巴生物分子数据和生活活动数据确定以下(a)至(d)。

(a)基于睡眠数据，补偿依赖的气质特征和合作性的性格特征。

(b)基于压力数据，损害回避的气质特征以及自我定位和合作性的性格特征。

(c)基于娱乐数据，追求新奇和固执倾向的气质特征以及自我定位和合作性的性格特征。

(d)基于运动数据，追求新奇、补偿依赖和固执倾向的气质特征以及合作性和自我超越的性格特征。

可以根据上述“多巴胺生物分子数据”来执行该确定。例如，当DOPA[睡眠前后]为“1”时，从图13的DOPA[睡眠前后]确定，显示补偿依赖30％。

(E)优选从来自表面上的体表生物分子数据(体表表面上的多巴胺/体表表面上的L-多巴)的比例的生物分子数据和生活活动数据，确定以下的(a)至(d)。

(a)基于睡眠数据，固执倾向的气质特征和自我定位的性格特征。

(b)基于压力数据，损害回避的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征。

(c)基于娱乐数据，自我定位、合作性和自我超越的性格特征。

(d)基于运动数据，追求新奇、损害回避和固执倾向的气质特征。

可以根据上述“多巴胺生物分子数据”来执行该确定。例如，当娱乐[DA/L-DOPA]为“1”时，从图16的娱乐[dDA/dDopa]确定，显示自我定位60％。

<3.第二实施方式：体表上的生物分子数据/甾类激素类型>

(1)概要

发明人着眼于“体表生物分子的类型和量”，并对与“对象的个性、气质和性格”的关系进行了深入研究。结果发现，体表上的甾类激素的量和对冒险行为、公正、攻击性和支配性倾向和信任、以及团队中的竞争和激励的影响之间有相关性。

这里，作为甾类激素，例如，皮质醇、雄激素和雌激素可以作为示例。它们是从肾上腺皮质、卵巢和睾丸等分泌的。雄激素和雌激素称为性激素，认为其量和体内平衡很重要。因此，通常，通过血液采集来测量甾类激素，由于心理负担大，这样采集是不切实际的。

此外，出人意料地，发明人阐述了通过甚至没有直接采集血液地测量体表上的甾类激素来确定“对象的个性、气质和性格”的更好方法。

(2)涉及本技术第二实施方式的个人信息确定方法

在涉及本技术第二实施方式的个人信息确定方法中，将省略关于与上述<1.个人信息确定方法>重叠的点的描述。

涉及本技术第二实施方式的个人信息确定方法优选具有个人信息分析单元1和体表生物分子数据处理单元2。此外，该方法优选地具有生活活动数据处理单元3。

本技术第二实施方式可以执行根据上述<1.个人信息确定方法>的个人信息确定。

表面上的体表生物分子数据优选甾类激素。并且睾酮类是更优选的。通过使用这些生物分子，可以如上所述以更高的准确度来确定(创建)个人信息。

另外，在甾类激素生物分子数据中优选睾酮生物分子数据。关于此时的转换信息，优选使用图26的文件归档、表2等，并且优选它们存储在存储单元104中。这样，可以如上所述以更高的准确度容易地确定(创建)个人信息。

以下将给出更详细的描述，然而，这仅是示例性的，并且本技术并不限于此。

从体表表面上的睾酮的生物分子数据(优选量(例如变化量))，进行关于对冒险行为、公正、攻击性和支配性倾向和信任、以及在团队中的竞争和激励的影响的确定。

例如，关于冒险行为，优选地根据诸如“皮肤上的睾酮浓度和冒险率(参照图26和表2)”的转换信息来执行确定。

从体表表面上的睾酮生物分子数据来确定冒险率。这样，可以基于体表表面上的生物分子数据(类型，量)来获得气质和性格的个人信息。

此时，将存储单元104中存储的单个或多个文件归档或者从其他单元发送的文件归档设置为转换信息，并且优选根据该转换信息来确定(创建)个人信息。另外，当使用多个文件归档(储备)时，可以在它们中搜索更合适的文件归档。这里，其优点在于可以在将适当文件归档应用到所获取的数据时容易获得所寻求的数据。

作为这样的文件归档，例如，图26和表2中示出的相关性数据图等可以作为示例。

将参照图3和图4在[步骤1]至[步骤3]中描述本技术实施方式的个人信息确定流程。

[步骤1]体表生物分子采集单元102的体表上的生物分子的测量结果被发送到体表生物分子数据处理单元2，并成为体表生物分子数据(物质的指定(识别)及其量)。

此时，这种数据可以存储在存储单元104中。

[步骤2]然后，在个人信息分析单元1中，从转换信息文件(数据)选择对应于“体表生物分子数据”的转换信息(例如，转换公式、转换表等)。

[步骤3]然后，基于“生物分子数据”，选择与所选择的转换信息中的“体表生物分子数据”(例如相关性数据的情况下)有关联的个人信息(具体地，气质、性格、个性等)，并确定为个人信息。此外，气质、性格等的倾向度确定为比例(％)。显示确定结果。

<4.个人信息确定装置>

将描述根据本技术实施方式的个人信息确定装置。对于个人信息确定装置没有特别限制，只要其具有可以实现上述个人信息确定方法的配置即可。

以下，将描述优选实施方式的实例。

图3是示出根据本技术实施方式的个人信息确定装置的配置的框图(示意图)。

个人信息确定装置10设置有处理体表表面上的生物分子的生物分子数据处理单元2、生活活动数据处理单元3以及个人信息分析单元1。

当在个人信息分析单元1中执行体表表面上的生物分子(以下，“体表生物分子”)数据处理功能和/或生活活动数据处理功能时，可以设置体表生物分子数据处理单元2和/或生活活动数据处理单元3。

(1)体表上的生物分子数据处理单元

体表2上的生物分子数据处理单元例如由CPU、ROM、RAM等实现。另外，可以由个人信息分析单元1执行体表生活数据处理功能。

(2)生活活动数据处理单元

生活活动数据处理单元3例如由CPU、ROM、RAM等实现。另外，可以由个人信息分析单元1执行体表生活数据处理功能。

(3)个人信息分析单元

个人信息分析单元1例如由CPU、ROM、RAM等实现。

个人信息分析单元1控制生物分子数据处理单元2和生活活动数据处理单元3。

个人信息分析单元1基于从生物分子数据处理单元2获得的体表生物分子数据和从生活活动数据处理单元3获得的生活活动数据根据转换信息来创建个人信息。

作为一个实例，作为个人信息，追求新奇、损害回避和固执倾向的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征可以作为示例。此外，作为个人信息，冒险行为、公正、攻击性和支配性倾向和信任、以及团队中的竞争和激励的气质和性格特征可以作为示例。

此时，从这些之中，基于体表生物分子数据和/或生活活动数据，根据存储的转换信息，执行确定并创建个人信息。

(4)存储单元

此外，还可以设置存储单元104。存储单元104是可移除的。此时，个人信息分析单元1还可以控制存储单元104。于是，存储单元104可以存储生物分子数据、生活活动数据和转换信息。此外，存储单元104可以以有线或无线方式向个人信息分析单元1发送或者从其接收这些数据。

(5)输出单元

此外，还可以设置输出单元105。输出单元105是可移除的。此时，个人信息分析单元1还可以控制输出单元105。于是，输出单元105输出由个人信息分析单元1创建的个人信息的确定(判定)。该输出可以是屏幕显示、音频输出等。

(6)电子设备

优选地，本技术实施方式的个人信息确定单元设置在电子设备中。此外，本技术实施方式的程序和存储该程序的信息记录介质可以提供或安装在电子设备中。

使用本技术实施方式的个人信息确定方法(气质、性格信息)，可以优化各种装置、软件等的作用和操作。作为可以被优化的电子设备，例如，运动器材、睡眠相关装置、娱乐装置(软件)、教育设备(软件)、具有引起压力负担的操作的设备(软件)等可以作为示例。

另外，通过使用本技术实施方式，可以提供以及推荐与个人的气质和性格匹配的产品、信息等。

此外，在娱乐装置(诸如游戏装置)的情况下，通过将本技术实施方式应用到娱乐装置，还可以根据个人的气质或性格玩定制的游戏。例如，在追求新奇的情况下，为了避免攻击性，以及在损害回避的情况下，为了避免疲倦感，降低屏幕亮度等可以作为示例。可选地，在通过社交网络等的因特网交流中，通过显示用户目前的性格可以促进交流。

此外，根据本技术实施方式，通过对于诸如精神分裂症、ADHD以及抑郁症和发展障碍给出气质和性格的量度，可以协助其诊断和治疗。此外，通过对于与人格障碍有关的神经退行性疾病(诸如阿尔茨海默氏症、帕金森氏病等)给出气质和性格的量度，可以协助其诊断和治疗。

另外，根据本技术实施方式，可以确定来自体表生物分子的生物分子的类型和量，并评价冒险行为的可能性。特别地，由于可以容易且非侵入地测量此时的用户的冒险倾向，因此可以衡量日常工作和专业职务的能力。

例如，可以评价投机或诸如贸易的高效专业职务的能力。特别地，存在以下优势：可以作出短期确定，诸如选择在特定一天的有希望的交易员。

另外，根据本技术实施方式，很容易测量表面上的体表生物分子，并且容易确定生物分子的类型，因此还可以测量攻击性和支配性的倾向、冒险倾向、补偿依赖倾向、相信他人的倾向、团队活动的能力、专业职务的动力等。

即使对同一人，这些倾向也每日变化，因此，与各种事件的记录一起执行每日测量，认为本技术实施方式还可以应用于自我管理、团队管理等。另外，利用这些值，可以使用本技术实施方式作为用于评价对其他人的亲和力的娱乐工具、交流工具等。

<5.本技术实施方式的硬件配置>

参照图25，将详细描述有关根据本技术实施方式的个人信息确定装置10的硬件配置。图25是用于描述根据本技术实施方式的个人信息确定单元10的硬件配置的框图。

除了个人信息分析单元1，个人信息确定装置10还设置有CPU 901、ROM 903和RAM 905。此外，个人信息确定装置10还设置有主机总线907、网桥909、外部总线911、接口913、输入装置915、输出装置917、存储装置919、驱动921、连接端口923以及通信装置925。

CPU 901用作计算处理设备和控制设备，并根据ROM 903、RAM 905、装置919或者可移除记录介质927中记录的各个程序来控制个人信息确定装置10中的全部或部分操作。ROM 903存储CPU 901使用的程序、计算参数等。RAM 905主要存储CPU 901的运行中使用的程序以及将在运行中被适当改变的参数等。这些通过由内部总线(诸如CPU总线)配置的主机总线907互连。

主机总线907通过网桥909连接至诸如PCI(外围组件互连/接口)总线的外部总线911。

输入装置915例如是用于用户执行操作的操作单元，例如鼠标、键盘、触摸板、按钮、开关、控制杆等。另外，例如，输入装置915可以是使用红外线或其他无线波的远程控制单元(通常称为遥控器)，或者可以是诸如链接到个人信息确定装置10的操作的移动电话或PAD的外部连接装置(紧凑型终端)929。另外，例如，输入装置915由基于用户使用上述操作单元输入的信息生成输入信号并执行到CPU 901的输出的输入控制电路等配置。个人信息确定装置10的用户可以通过操作输入设备915相对于个人信息确定装置10输入各种数据和指令处理操作。

输出装置917由能够将所获取的信息可视化地或者可视听地通知用户的设备配置。作为这种装置，有CRT显示装置、液晶显示装置、等离子显示装置、EL显示装置、诸如灯等的显示装置、诸如扬声器和耳机的音频输出装置、打印装置、移动电话、传真机等。例如，输出装置917输出由个人信息确定装置10执行的各种处理获得的结果。具体地讲，显示装置将由个人信息确定装置10执行的各种处理获得的结果显示为文本或图像。另一方面，音频输出装置将由再生音频数据、声学数据等制成的音频信号转换成模拟信号并执行其输出。

存储装置919是配置为个人信息确定装置10的存储单元的一部分用于存储数据的装置。例如，存储装置919从诸如HDD(硬盘驱动)的磁存储装置、半导体存储装置、光学存储装置、磁光存储装置等配置。存储单元919存储由CPU 901执行的程序和各种类型的数据、以及从外部获取的各种数据。

驱动921是存储介质的读取器/写入器，并可以纳入或不纳入个人信息确定装置10内。驱动921读取可移除记录介质927(诸如安装磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等)中记录的信息，并执行到RAM 905的输出。此外，驱动921能够写入，以在可移除记录介质927(诸如安装磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等)上记录。

可移除记录介质927是例如DVD介质、HD-DVD介质等。此外，可移除记录介质927可以是SD存储卡(安全数字记忆卡)等。另外，可移除记录介质927例如可以是安装有非接触式IC芯片的IC卡(集成电路卡)或电子设备等。

连接端口923是用于直接连接至装置和个人信息确定单元10的端口。连接端口923的实例有USB(通用串行总线)端口、诸如i.Link的IEE1394端口、SCSI(小型计算机系统接口)端口等。连接端口923的其他实例有RS-232C端口、光纤音频端子、HDMI(高清晰度多媒体接口)端口等。通过将外部连接装置929连接到连接端口923，个人信息确定装置10可以直接从外部连接装置929获取各种数据，或者向外部连接装置929提供各种数据。

例如，通信装置925是由用于连接到通信网络931的通信装置配置的通信接口。例如，通信装置925是有线或无线LAN(局域网)、用于WUSB(无线USB)用途的通信卡等。另外，通信装置925可以是用于光学通信的路由器、用于ADSL(非对称数字用户线)用途的路由器或者用于各种通信的调制解调器等。

例如，通信装置925可以基于诸如TCP/IP等的预定协议来发送和接收信号。另外，连接到通信装置925的通信网络931由以有线或无线方式连接的网络等配置，并可以使用例如因特网、家用的LAN、红外通信、无线电波通信、卫星通信等。

这里，本技术的实施方式可以采用以下配置。

[1]一种个人信息确定方法，其中，基于从对象的体表表面采集的一个或多个生物分子数据，确定对象的个人信息。

[2]根据[1]的个人信息确定方法，其中，基于从对象的体表表面采集的一个或多个生物分子数据以及采集时的生活活动数据，确定对象的个人信息。

[3]根据[1]或[2]的个人信息确定方法，其中，生活活动数据是生活活动分类数据。

[4]根据[1]至[3]中的任一项的个人信息确定方法，其中，体表表面上的生物分子数据是量化单胺类或甾类激素的数据。

[5]根据[4]的个人信息确定方法，其中，单胺类的生物分子数据是多巴胺和/或L-多巴生物分子数据。

[6]根据[5]的个人信息确定方法，其中，从体表表面的多巴胺生物分子数据确定在睡眠或运动的生活活动中的多巴胺增加或减少，或者从来自多巴胺生物分子数据的睡眠数据和生活活动数据，确定压力、娱乐或运动的生活活动中的增加或减少。

[7]根据[5]或[6]的个人信息确定方法，其中，从体表表面上的多巴胺生物分子数据和/或体表表面上的L-多巴生物分子数据，确定追求新奇、损害回避、补偿依赖和固执倾向的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征。

[8]根据[5]至[7]中的任一项的个人信息确定方法，其中，基于体表表面上的多巴胺生物分子数据和来自所述生活活动数据的生物分子的平均值，确定固执倾向的气质特征以及补偿依赖和合作性的性格特征。

[9]根据[5]至[7]中的任一项的个人信息确定方法，其中，基于来自体表表面的生物分子数据的(体表表面上的多巴胺/体表表面上的L-多巴)的比例的生物分子数据和来自生活活动数据的生物分子的平均值，确定追求新奇和固执倾向的气质特征。

[10]根据[5]至[7]中的任一项的个人信息确定方法，其中，(a)基于体表表面的多巴胺生物分子数据和来自生活活动数据的睡眠数据确定固执倾向的气质特征和自我定位的性格特征，(b)基于体表表面的多巴胺生物分子数据和来自生活活动数据的压力数据确定补偿依赖的气质特征以及自我定位和自我超越的性格特征，(c)基于体表表面的多巴胺生物分子数据和来自生活活动数据的娱乐数据确定固执倾向的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征，以及(d)基于体表表面的多巴胺生物分子数据和来自生活活动数据的运动数据确定损害回避和固执倾向的气质特征以及自我定位、合作性、和自我超越的性格特征。

[11]根据[5]至[7]中的任一项的个人信息确定方法，其中，(a)基于体表表面的L-多巴生物分子数据和来自生活活动数据的睡眠数据确定补偿依赖的气质特征和合作性的性格特征，(b)基于体表表面的L-多巴生物分子数据和来自生活活动数据的压力数据确定损害回避的气质特征以及自我定位和合作性的性格特征，(c)基于体表表面的L-多巴生物分子数据和来自生活活动数据的娱乐数据确定追求新奇和固执倾向的气质特征以及自我定位和合作性的性格特征，以及(d)基于体表表面的L-多巴生物分子数据和来自生活活动数据的运动数据确定追求新奇、补偿依赖和固执倾向的气质特征以及合作性和自我超越的性格特征。

[12]根据[5]至[7]中的任一项的个人信息确定方法，其中，

(a)基于表面上的体表生物分子数据的(体表表面上的多巴胺/体表表面上的L-多巴)的比例的生物分子数据和来自生活活动数据的睡眠数据确定固执倾向的气质特征和自我定位的性格特征，(b)基于表面上的体表生物分子数据的(体表表面上的多巴胺/体表表面上的L-多巴)的比例的生物分子数据和来自生活活动数据的压力数据确定损害回避的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征，(c)基于表面上的体表生物分子数据的(体表表面上的多巴胺/体表表面上的L-多巴)的比例的生物分子数据和来自生活活动数据的娱乐数据确定自我定位、合作性和自我超越的性格特征，以及(d)基于表面上的体表生物分子数据的(体表表面上的多巴胺/体表表面上的L-多巴)的比例的生物分子数据和来自生活活动数据的运动数据确定追求新奇、损害回避和固执倾向的气质特征。

[13]根据[4]的个人信息确定方法，其中，从体表表面上的睾酮生物分子数据，确定在生活活动中攻击性和支配性倾向、冒险倾向、补偿依赖倾向以及不信任他人的倾向。

[14]一种个人信息确定装置，包括：分析单元，基于从体表表面采集的一个或多个生物分子数据和采集时的生活活动数据，创建对象的个人信息。

[15]根据[14]的个人信息确定装置，进一步包括：体表表面上的生物分子采集单元，以最小侵入度采集体表表面上的生物分子数据；以及输出个人信息的输出单元。

[16]根据[15]或[16]的个人信息确定装置，进一步包括：存储单元，向分析单元发送并从其接收体表表面上的生物分子数据和生活活动数据，并对其执行存储。

在个人信息确定装置中，生活活动数据和体表表面的生物分子数据优选地是根据上述[3]至[13]中的任一项的那些。

优选地，个人信息确定装置提供有用于实现根据[3]至[13]中的任一项的个人信息确定方法的程序。

[17]一种电子设备，包括：分析单元，基于从体表表面采集的一个或多个生物分子数据和采集时的生活活动数据，创建对象的个人信息。

[18]根据[17]的电子设备，包括个人信息确定装置、运动装置、睡眠相关装置、娱乐装置、教育装置、或者其中发生引起压力负荷的操作的装置。

优选地，电子设备提供有用于实现根据[3]至[13]中的任一项的个人信息确定方法的程序。

[19]一种程序，使得计算机执行：生物分子数据处理功能，将由生物分子采集单元在体表表面上采集的生物分子处理作为体表表面上的生物分子数据；生活活动数据处理功能，将从生活活动获取单元获取的采集时的生活活动处理为生活活动数据；以及分析功能，基于生活活动数据和体表表面上的生物分子数据，确定追求新奇、损害回避和固执倾向的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征，并且创建个人信息。

实现根据[1]至[13]的个人信息确定方法的程序是优选的。

优选的，个人信息确定装置或电子设备提供有该程序。

以上示出了能够实现根据本技术实施方式的个人信息确定装置10的功能的硬件配置实例。以上各构成组件可以使用通用部件来配置。因此，根据实施本实施里时的技术水平，可以适当地改变待使用的硬件配置。

[实施例]

为了更详细的描述本技术的实施方式，以下给出了实施例，然而，本技术的实施方式并不限于此。

[实施例1]：单胺

实施例1由图23中示出的系统配置或过程来实现(获取皮肤上的分子)。首先，有对皮肤表面的儿茶酚胺的采集单元，或者采集过程。

采集是通过使对儿茶酚胺具有亲和性的液体或固体材料与皮肤接触来实现的。

第二，有对皮肤表面的儿茶酚胺的测量单元，或者测量过程。

作为测量方法，有利用根据使用酶和抗体的基质的结构变化的吸光、荧光和显色执行定量测定的生化技术和免疫检测。此外，有结合另一传感器执行酶和抗体的定量测定的方法，例如，结合表面等离子体共振(SPR)传感器、半导体(FET)传感器或电化学传感器。此外，从儿茶酚胺的带电特性和质谱进行定量测定的方法、色谱和电泳相结合的方法等可以作为示例。

第三，有测量结果分析单元，或者分析过程。

这里，提取根据经过时间的关于多巴量的变化，以及提取不依赖于经过的时间的关于多巴胺量的个人背景量。

第四，有分析结果显示单元或者显示过程，可选地，有将分析结果发送到另一装置的输出单元或者发送过程。

参照图23(皮肤上的分子的获取)的上述过程，实际执行了测量。

对于八个对象，采用睡眠、压力、娱乐和运动的四种负荷，并且在每个负荷前后从皮肤表面采集儿茶酚胺。此外，为了澄清与儿茶酚胺的生理效应的关系，在皮肤儿茶酚胺采集的同时，执行血压和脉搏率测量作为生理指标。

关于睡眠，在摄入了相同饮食之后，要求对象从13:00至14:30在床上睡觉。

作为压力负荷，执行共总30分钟的Kraepelin测试，期间有5分钟休息。Kraepelin测试是在一行一位数中将相邻数字相加，并填入该答案的第一位的数字。

对于娱乐，在观看了3D视频内容30分钟后，要求对象玩3D视频游戏。

关于运动负荷，使用测力计(FUKUDADENSHI BE-360Well Bike)，在前4分钟，负荷为40W，在之后的每分钟，负荷增大40W，直到对象达到每分钟50转的蹬踏速度限制。

使用专用采集管执行皮肤表面的儿茶酚胺采集；使60μL的超纯水与双手中指的指尖接触3分钟，然后收回超纯水。

在儿茶酚胺的分析中，使用高效液相色谱法(HPLC)电化学检测器(ECD)(SHISEIDO，NANOSPACE SI-2)。对于分离柱，使用CAPCELLPAK C18型号：UG1203μm，大小：1.5mm i.d.×250mm，对于流动相，使用1.0mM的辛烷-1-磺酸钠、0.02mM的EDTA-2Na、10mM KH₂PO₄、0.05vol％H₃PO₄，并且以180μL/分的流速、30℃的柱温度以及800mV的ECD施加电压执行分析(例如，参照图4)。

为了量化个人儿茶酚胺，分析L-多巴(DOPA)、多巴胺(DA)、去甲肾上腺素(NE)以及肾上腺素(E)的浓度参比溶液，创建各自的校准曲线，并且从各个校准曲线计算浓度。分别分析双手的中指的采集样本，并获得平均值。

血压和脉搏率测量是每个都测量了三次的平均值。

为了评价睡眠、压力、娱乐和运动这四项负荷前后的每个测量值的变化，使用负荷后/负荷前的比来比较变化，结果发现DOPA将因睡眠而减少、将因压力和运动的负荷而增大的倾向(图20)。根据Tukey多重分析，相比于睡眠和娱乐，运动负荷前后的比是显著更高的值。在DA中没有看到显著变化。当分析涉及看到了显著变化的DOPA的、作为儿茶酚胺的生理指标的血压和心率之间的关系时，看到了负荷前后的DOPA变化以及负荷前后的收缩压和心率的变化的显著相关性(图21)。皮肤DOPA的量被认为适合评价因各种因素引起的变化。

当评价个人儿茶酚胺的平均之间的个人差异时，NE和E的采集量相比于DOPA和DA很小，并且相比于具有比较大的采集量的DOPA和DA，DA的个人差异很大(图19)。与CV值相比，相对于0.386的DOPA，DA为0.677，由此，适合评价由于负荷引起的变化的DOPA量具有比较小的个人差异，并且DA的个人差异很大。当分析具有大的个人差异的DA量的各自的个人平均值和生理指标的各自的个人平均值的关系时，与收缩压(最大血压)有显著相关性(图22)。皮肤DA的量被认为更适合评价由于个人差异引起的背景量而不是由于各种因素引起的变化。

<实施例2：单胺>

为了从皮肤上的DOPA量的变化分析外部刺激和内部因素，以及从皮肤上的DA量分析个人差异，优选在一段时间内取得多个样本并测量。在该情况下，如同实施例中示出的，分析一段时间内DOPA的变化量以及根据平均值的DA量。

为了从单个或几个采集和测量执行分析，从每个儿茶酚胺的相对比率估计DOPA的量和DA的量，并且预测其各自的增加或减小以及其大小。

<实施例3：单胺>

实施例3由图24中示出的系统配置或过程来实现(获取皮肤上的分子和获取活动信息)。

首先，有来自皮肤表面的生物分子的采集单元，或者采集过程。

采集通过使液体或固体材料与皮肤接触来执行，该液体或固体材料对作为测量目标的生物分子具有亲和性。

第二，有生物分子测量单元，或者测量过程。

作为测量方法，有执行定量测定的生化技术和免疫检测，其利用根据使用酶和抗体的基质的结构变化而出现的吸光、荧光和显色。此外，有结合另一传感器执行酶和抗体的定量测定的方法，例如，结合表面等离子体共振(SPR)传感器、半导体(FET)传感器或电化学传感器。此外，从目标生物分子的带电特性和质谱进行定量测定的方法、色谱和电泳相结合的方法等可以作为示例。

第三，有获取活动信息的部位，或者其过程。

活动信息的获取可以通过以下方法来执行，其中，测量者他或她自己执行输入，或者使用利用加速度计等的行为测量仪。

第四，有分析单元，或者分析过程。

在分析中，准备用于将皮肤上测量的生物分子或分子组的量或量比转换成气质或性格信息的表或转换公式。

然后，通过将表或转换公式应用于皮肤上的分子的测量结果，创建气质和性格信息。

可以转换成性格信息的皮肤上分子的信息可以以如下的方式示例。

^*皮肤上的特定分子的正常值，即，根据一组时间表的测量值、每日平均值等。例如，睡醒时多巴胺的量和每日平均值。

^*皮肤上的两种以上的分子的量比的正常值。例如，睡醒时多巴胺/多巴比的值和每日平均。

^*由于活动和刺激引起的皮肤上的分子变化。例如，睡眠和运动前后多巴胺/多巴比和多巴胺的变化。

第五，有分析结果显示单元或者显示过程，可选地，有将分析结果发送到另一装置的输出单元或者发送过程。

参照图24(皮肤上的分子的获取以及活动信息的获取)的上述过程，实际执行了测量。

对于八个对象，采用睡眠、压力、娱乐和运动的四种负荷，并且在每个负荷前后从皮肤表面采集单胺(多巴胺、肾上腺素、去甲肾上腺素和多巴)。

通过执行TCI测试来执行对象的气质和性格的确定。TCI测试是涉及图6中示出的气质的四项量度和性格的三项量度的问卷测试，其分别代表从0至100的点。

关于睡眠，在摄入了相同饮食之后，要求对象从13:00至14:30在床上睡觉。

作为压力负荷，执行共总30分钟的Kraepelin测试，期间有5分钟休息。Kraepelin测试是将一行的单位数字中的相邻数字相加、并且填入来自答案的一位数字的测试。

对于娱乐，在观看了3D视频内容30分钟后，要求对象玩3D视频游戏。

对于运动负荷，使用测力计(FUKUDA DENSHI BE-360Well Bike)，对于前4分钟，负荷为40W，对于之后的每分钟，负荷增大40W，直到对象达到每分钟50转的蹬踏速度限制。

使用专用采集管执行皮肤表面的儿茶酚胺采集；使60μL的超纯水与双手中指的指尖接触3分钟，并且收回超纯水。

在儿茶酚胺的分析中，使用高效液相色谱法(HPLC)电化学检测器(ECD)(SHISEIDO，NANOSPACE SI-2)。对于分离柱，使用CAPCELLPAK C18型号：UG120 3μm，大小：1.5mm i.d.×250mm，对于流动相，使用1.0mM的辛烷-1-磺酸钠、0.02mM的EDTA-2Na、10mM的KH₂PO₄、0.05vol％的H₃PO₄，并且以180μL/分的流速、30℃的柱温度以及800mV的ECD施加电压执行分析。为了量化个人儿茶酚胺，分析L-多巴(DOPA)、多巴胺(DA)、去甲肾上腺素(NE)以及肾上腺素(E)的浓度参比溶液，创建各自的校准曲线，并且从各个校准曲线计算浓度。分别分析双手的中指的采集样本，并获得平均值。

以下示出了结果。

在多巴胺的正常值(一天的平均值)和补偿依赖和固执倾向的气质特征以及合作性的性格特征之间有相关性(参照图7)。

在多巴胺/多巴比的正常值(一天的平均值)和固执倾向的气质特征之间有相关性(参照图8)。

多巴胺的正常值(一天的平均值)与多巴胺和多巴的睡眠前后比具有负相关，并且与运动前后比具有正相关(参照图9)。即，对于其多巴胺的正常值很大的人，多巴胺和多巴在诸如睡眠的休息期间可能减少，并且在运动中可能增大。与性格没有相关性；然而，结果表明，这代表了个性。

在多巴胺的睡眠前后比和多巴胺的压力、娱乐及运动前后比之间有负相关，在多巴胺的压力前后比和娱乐以及运动前后比之间分别有正相关；并且在多巴胺的娱乐前后比和运动前后比之间有正相关(参照图10)。越容易由于诸如睡眠的休息引起的多巴胺减少的人，则多巴胺就越有可能因诸如压力、娱乐、和运动等活动行为而增大。这也与性格无关；然而，结果显示，这代表了个性。

在气质和性格各自与多巴胺、多巴、以及多巴胺/多巴比的每个活动前后比的变化率之间有相关性模式。

图5示意性示出了气质和性格各自与多巴胺、多巴、以及多巴胺/多巴比的每个活动前后比的变化率之间的相关性。

向上的箭头表示与变化率的正相关，向下的箭头表示负相关，而虚线表示没有相关性。在各个气质和性格中，与特定活动存在相关性，并且可以从模式差异来区分不同的气质和性格，并定义性格。图11至18示出了不同气质和性格特征与由于活动引起的多巴胺、多巴、以及多巴胺/多巴比的变化率之间的相关性结果。

如上所述，由于在TCI测试的气质和性格判断与多巴胺正常值、多巴胺/多巴比正常值、以及每个活动前后的多巴胺、多巴、多巴胺/多巴比的变化之间有相关性，因此表明，可以从皮肤上的分子定义气质和性格。

<实施例4：单胺>

如果作为测量目标的分子是可以在皮肤上测量的分子以及由中枢神经系统和末梢神经采用的分子，则所有这些分子都可以成为目标。

从按气质、性格和TCI测试分类的这些性格特征，可以取得特定性格特征(意欲或性取向)。可以准备用于转换到要定义的性格特征的表和转换公式。存在组合系统有效的情况，该组合系统中，通过问卷等确定诸如气质等不随成长和成熟而改变的组成，而从皮肤上的分子确定随成长和成熟改变的性格组成。

活动信息不仅仅可以是测量者的输入或活动计划，而是还可以通过分析分子组的变化来获得。

电气和光学地获得可以从皮肤采集的关于皮肤结构和血管的信息、关于末梢神经和自主神经的信息、心率和血压、体温、出汗量等。该信息与关于分子的信息结合，从而可以获得更详细的信息。

<实施例5：甾类激素>

这里，爱荷华博弈任务是广泛应用于认知和情感的研究以模拟真实世界的做出决定的测试。将计算机屏幕上的四个虚拟卡片组(card deck)呈现给实验参加者(对象)。每人每次选择一张卡片，并且收益或损失的游戏金额写在卡的背面。该测试的目的(目标)是获得尽可能多的钱。实验参加者被要求根据“直觉”而不是靠有意识地思考来选择卡。两组牌是“坏牌”，其长期余额将为负。另外两组牌是“好牌”，其长期余额将为正。

这里，大多数实验参加者(健康的人)在大约40至50次选择后将坚持好牌。具有高冒险倾向的人有高的“坏牌”选择率，而具有低冒险倾向的人有高的“好牌”选择率。在人选择100张卡之后选择坏牌的次数设置为该人的冒险率。

执行通过使指尖与水接触的方法的样本采集以及唾液采集，并且测量对象的睾酮和皮质醇。测量方法是使用ELISA和SPR传感器的抑制法。

另一方面，作为确定每个对象的冒险倾向的方法，使用上述爱荷华博弈任务。

发现在这些测试结果和爱荷华博弈任务中获得的冒险率之间有相关性，并且结果在表2(实验中有15个对象)和图26(实验中有33个对象)中示出。

表2显示从手指采集的睾酮与冒险率具有最高的相关性。从表2结果看出，唾液中的睾酮和皮质酮的变化很大。

图1A和B的结果是，冒险率和皮肤的睾酮的相关系数为0.46(p＝0.0067)。

表2

本申请包含2011年3月31日在日本专利局提交的日本在先专利申请JP 2011-077455以及2011年8月3日在日本专利局提交的日本在先专利申请JP 2011-170171的公开相关的主题，其全部内容结合于此作为参考。

本领域技术人员应当理解，在所附权利要求或其等同物的范围内，根据设计需求和其他因素，可以进行各种修改、合并、子合并以及替换。

Claims (20)

1.一种个人信息确定方法，其中，基于从对象的体表表面采集的一个或多个生物分子数据，确定所述对象的个人信息。

2.根据权利要求1所述的个人信息确定方法，其中，基于从所述对象的所述体表表面采集的一个或多个所述生物分子数据以及采集时的生活活动数据，确定所述对象的个人信息。

3.根据权利要求2所述的个人信息确定方法，其中，所述生活活动数据是生活活动分类数据。

4.根据权利要求3所述的个人信息确定方法，其中，所述体表表面的生物分子数据是定量单胺类或甾类激素的数据。

5.根据权利要求4所述的个人信息确定方法，其中，所述单胺类的所述生物分子数据是多巴胺和/或L-多巴生物分子数据。

6.根据权利要求5所述的个人信息确定方法，其中，

从所述体表表面的多巴胺生物分子数据确定在睡眠或运动的生活活动中的多巴胺的增减，或者

从来自所述多巴胺生物分子数据和所述生活活动数据的睡眠数据确定压力、娱乐或运动的生活活动的增减。

7.根据权利要求6所述的个人信息确定方法，其中，从所述体表表面的多巴胺生物分子数据和/或所述体表表面的L-多巴生物分子数据，确定追求新奇、损害回避、补偿依赖和固执倾向的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征。

8.根据权利要求7所述的个人信息确定方法，其中，基于所述体表表面的多巴胺生物分子数据和来自所述生活活动数据的所述生物分子的平均值，确定固执倾向的气质特征以及补偿依赖和合作性的性格特征。

9.根据权利要求7所述的个人信息确定方法，其中，基于来自所述体表表面的所述生物分子数据的(所述体表表面上的多巴胺/所述体表表面上的L-多巴)的比例的所述生物分子数据和来自所述生活活动数据的所述生物分子的平均值，确定追求新奇和固执倾向的气质特征。

10.根据权利要求7所述的个人信息确定方法，其中，

(a)基于所述体表表面的多巴胺生物分子数据和来自所述生活活动数据的睡眠数据确定固执倾向的气质特征和自我定位的性格特征，

(b)基于所述体表表面的多巴胺生物分子数据和来自所述生活活动数据的压力数据确定补偿依赖的气质特征以及自我定位和自我超越的性格特征，

(c)基于所述体表表面的多巴胺生物分子数据和来自所述生活活动数据的娱乐数据确定固执倾向的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征，以及

(d)基于所述体表表面的多巴胺生物分子数据和来自所述生活活动数据的运动数据确定损害回避和固执倾向的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征。

11.根据权利要求7所述的个人信息确定方法，其中，

(a)基于所述体表表面的L-多巴生物分子数据和来自所述生活活动数据的睡眠数据确定补偿依赖的气质特征和合作性的性格特征，

(b)基于所述体表表面的L-多巴生物分子数据和来自所述生活活动数据的压力数据确定损害回避的气质特征以及自我定位和合作性的性格特征，

(c)基于所述体表表面的L-多巴生物分子数据和来自所述生活活动数据的娱乐数据确定追求新奇和固执倾向的气质特征以及自我定位和合作性的性格特征，以及

(d)基于所述体表表面的L-多巴生物分子数据和来自所述生活活动数据的运动数据确定追求新奇、补偿依赖和固执倾向的气质特征以及合作性和自我超越的性格特征。

12.根据权利要求7所述的个人信息确定方法，其中，

(a)基于所述体表表面的生物分子数据的(所述体表表面上的多巴胺/所述体表表面上的L-多巴)的比例的生物分子数据和来自所述生活活动数据的睡眠数据确定固执倾向的气质特征和自我定位的性格特征，

(b)基于所述体表表面的生物分子数据的(所述体表表面上的多巴胺/所述体表表面上的L-多巴)的比例的生物分子数据和来自所述生活活动数据的压力数据确定损害回避的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征，

(c)基于所述体表表面的生物分子数据的(所述体表表面上的多巴胺/所述体表表面上的L-多巴)的比例的生物分子数据和来自所述生活活动数据的娱乐数据确定自我定位、合作性和自我超越的性格特征，以及

(d)基于所述体表表面的生物分子数据的(所述体表表面上的多巴胺/所述体表表面上的L-多巴)的比例的生物分子数据和来自所述生活活动数据的运动数据确定追求新奇、损害回避和固执倾向的气质特征。

13.根据权利要求4所述的个人信息确定方法，其中，从所述体表表面的睾酮生物分子数据，确定在生活活动中的攻击性和支配性倾向、冒险倾向、补偿依赖倾向以及不信任他人的倾向。

14.一种个人信息确定装置，包括：

分析单元，基于从体表表面采集的一个或多个生物分子数据和采集时的生活活动数据，创建对象的个人信息。

15.根据权利要求14所述的个人信息确定装置，还包括：

所述体表表面上的生物分子采集单元，以最小侵入度采集所述体表表面的生物分子数据；以及

输出单元，输出所述个人信息。

16.根据权利要求15所述的个人信息确定装置，还包括：

存储单元，向所述分析单元发送以及从其接收所述体表表面的生物分子数据和所述生活活动数据，并执行这些数据的存储。

17.一种电子设备，包括：

分析单元，基于从体表表面采集的一个或多个生物分子数据和采集时的生活活动数据，创建对象的个人信息。

18.根据权利要求17所述的电子设备，包括个人信息确定装置、运动装置、睡眠相关装置、娱乐装置、教育装置、或者发生引起压力负荷的操作的装置。

19.一种程序，使得计算机执行：

生物分子数据处理功能，将由生物分子采集单元在体表表面上采集的生物分子处理作为所述体表表面的生物分子数据，

生活活动数据处理功能，将从生活活动获取单元获取的采集时的生活活动处理为生活活动数据；以及

分析功能，基于所述生活活动数据和/或所述体表表面的生物分子数据，

(A)在所述体表表面的生物分子数据为单胺类的情况下，确定追求新奇、损害回避和固执倾向的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征，或者

(B)在所述体表表面的生物分子数据为睾酮的情况下，确定在生活活动中的攻击性和支配性倾向、冒险倾向、补偿依赖倾向和不信任他人的倾向，

并且从所确定的结果创建个人信息。

20.一种个人信息确定装置，包括：

生物分子数据处理单元，将由生物分子采集单元在体表表面上采集的生物分子处理作为所述体表表面的生物分子数据，

生活活动数据处理单元，将从生活活动获取单元获取的采集时的生活活动处理为生活活动数据；以及

分析单元，基于所述生活活动数据和/或所述体表表面的生物分子数据，

(A)在所述体表表面的生物分子数据为单胺类的情况下，确定追求新奇、损害回避和固执倾向的气质特征以及自我定位、合作性和自我超越的性格特征，或者

(B)在所述体表表面的生物分子数据为睾酮的情况下，确定在生活活动中的攻击性和支配性倾向、冒险倾向、补偿依赖倾向和不信任他人的倾向，

并且从所确定的结果创建个人信息。

Images