JP2019202031A - 感性評価装置、感性評価方法および感性多軸モデル構築方法 - Google Patents
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Abstract
Description
人は何かを見たり、聞いたり、あるいは何かに触れたり、触れられたりしたときに、わくわくしたり、うきうきしたり、はらはらしたり、どきどきしたりする。これらは、単なる情動や感情と異なり、運動神経および感覚神経を含む体性神経系を通して脳に入ってくる外受容感覚、交感神経および副交感神経を含む自律神経系、それに基づく内受容感覚、さらには記憶や経験などが深く関与した複雑で高次の脳活動によってもたらされていると考えられる。
快/不快、活性/非可性、および期待感の各脳反応に伴い、脳のどの部位が活動するかをfMRIとEEGにより測定した結果について説明する。この測定結果は、感性を可視化、数値化する上での基礎データになり、極めて重要な位置づけにある。
まず、国際感情画像システム(IAPS: International Affective Picture System)から抽出した快画像(例えば、愛くるしいアザラシの赤ちゃん画像)と不快画像(例えば、危険な産業廃棄物画像)を27名の実験参加者に提示することにより、実験参加者の快/不快時の脳反応を観察する。
IAPSから抽出した活性画像(例えば、美味しそうな寿司の画像)および非活性画像(例えば、静かな田園にたたずむ館の画像)を27名の実験参加者に提示することにより、実験参加者の活性/非活性時の脳反応を観察する。
まず、27名の実験参加者に対して、情動を喚起する刺激画像を呈示し、画像を視認しているときの実験参加者の感情状態を評定させる実験を行う。刺激画像として、IAPSから抽出した情動を喚起するカラー画像80枚を用いる。そのうち40枚が快さを喚起する画像(快画像)であり、残りの40枚が不快を喚起する画像(不快画像)である。
本発明者らは、感性を構成する3軸は独立したものでなく相関性があるものであり、各軸の値を実測すると同時に各軸の感性に寄与する関係性を特定する必要があるとの知見に基づき、感性の主観心理軸と感性の脳生理指標を次のように融合させて感性の可視化を図っている。
ここで、主観心理軸は各軸の重み付け係数(a,b,c)を示し、脳生理指標はEEGの測定結果に基づく各軸の値(EEG快,EEG活性,EEG期待感)を示す。
ここで、xは脳活動計測装置(例えば、脳波計)によって計測された脳生理情報(例えば、EEGから把握される脳神経活動)から抽出された少なくとも一つの特徴データ(例えば、時間周波数スペクトラム)であり、qは特徴データの重み係数であり、Σq*xは感性に関連する少なくとも一つの脳生理指標(例えば、感性多軸モデルにおける快/不快の軸、活性/非活性の軸、および期待感の各軸)であり、pは脳生理指標の重み係数である。
人は、その人が持つ個人特性に応じていくつかのグループすなわち人間タイプに分類することができる。人間タイプ分類のための特性情報として、その人の性別、年齢あるいは年齢層、居住地、国籍などの客観的な特性情報と、その人の思想、嗜好、価値観、世界観、認知傾向などの主観的な特性情報とがある。人間タイプ分類においていずれの種類の特性情報を用いても、また、これら複数の特性情報を組み合わせてもよい。以下では主観的な特性情報である性格を用いて人間タイプの分類を行った例を示す。
感性の主観心理軸を用いた各軸の寄与率、すなわち重み付けは次の手順で決定することができる。
人間タイプII:感性=0.69*主観快+0.04*主観活性+0.26*主観期待感…(式4)
人間タイプIII:感性=0.21*主観快+0.19*主観活性+0.60*主観期待感…(式5)
ただし、主観快、主観活性、主観期待感は、実験参加者が評定した快度合、活性度合、期待感度合の各数値である。
人間タイプII:感性=0.69*EEG快+0.04*EEG活性+0.26*EEG期待感…(式7)
人間タイプIII:感性=0.21*EEG快+0.19*EEG活性+0.60*EEG期待感…(式8)
すなわち、式6ないし式8により人間タイプ別に感性を数値により可視化することができる。
図16は、関心領域の脳波独立成分および周波数帯域を選定するフローチャートである。被験者に例えば快/不快を伴う画像を呈示して視覚刺激を与え、この刺激により誘発されたEEG脳波信号を計測する(S1)。なお、計測された脳波信号には、瞬き、目の動き、筋電に伴うノイズ(アーチファクト)が混在しているので、これらノイズを除去する。
選定された脳生理情報を被験者全員分集め、混合ガウスモデル(GMM: Gaussian Mixture Model)を用いてクラスタリングを行う。クラスタ数の決定にはベイズ情報量基準などを採用することができる。脳生理情報が脳波独立成分である場合、各独立成分の空間的重みベクトル(各チャンネルの重み値)をクラスタリングすることとなる。
式2にあるように脳生理指標はΣq*xで表すことができ、重み係数qには人間タイプごとに異なる値が適用される。例えば、脳生理指標のEEG快は人間タイプ別に次式のように算出される。
人間タイプII:EEG快=q1 (2)*x1+q2 (2)*x2+…+qn (2)*xn…(式10)
人間タイプIII:EEG快=q1 (3)*x1+q2 (3)*x2+…+qn (3)*xn…(式11)
人間タイプ別の重み係数qを求めるために、脳生理指標ごとに、複数の脳生理情報クラスタと各人間タイプとの関連度合いを求める。当該関連度合いは、対応分析(corresponding analysis)などの統計解析手法を用いて求めることができる。そして、求めた関連度合いを変換することで人間タイプ別の重み係数qを得ることができる。
次に、上述の手順に従って構築された人間タイプ別の感性多軸モデルを用いてユーザーの感性をリアルタイムに評価する感性評価装置について説明する。
図22は、本発明の一実施形態に係る感性評価装置のブロック図である。感性評価装置10は、人間タイプ特定部1と、特徴データ抽出部2と、脳生理指標算出部3と、感性評価値算出部4と、モデルデータ記憶部5と、モデルデータ更新部6と、可視化部7とを備えている。なお、感性評価装置10は、パソコンに感性評価プログラムをインストールする、あるいはスマートフォンやタブレット端末に感性評価アプリをインストールすることで構成可能である。
感性評価装置10は、パソコンやスマートフォンなどに専用ソフトウェアをインストールすることで実現可能であると説明したが、感性評価値の算出には比較的複雑な計算が必要であるところ、スマートフォンやタブレット端末など携帯端末では計算能力不足や消費電力増が懸念される。そこで、感性評価装置10を計算能力が高いクラウドサーバ103に配置してSaaS(Software as a Service)の形態で実現してもよい。
Claims (13)
- Σp*(Σq*x)(ただし、xは脳活動計測装置によって計測された脳生理情報から抽出された少なくとも一つの特徴データであり、qは前記特徴データの重み係数であり、Σq*xは感性に関連する少なくとも一つの脳生理指標であり、pは前記脳生理指標の重み係数である。)で表される感性評価値を算出する感性評価装置であって、
人の特性を分類した,あらかじめ決められた複数の人間タイプの中から感性評価対象のユーザーが該当する人間タイプを特定する人間タイプ特定部と、
前記脳活動計測装置によって計測された前記ユーザーの脳生理情報を受け、前記脳生理指標ごとに、当該脳生理情報において前記脳生理指標に統計的有意性を有するあらかじめ決められた複数の脳生理情報クラスタのそれぞれに属する脳生理情報を特定し、当該特定した脳生理情報から前記特徴データを抽出する特徴データ抽出部と、
前記脳生理指標ごとに、前記複数の人間タイプ別にあらかじめ決められた前記重み係数qから前記ユーザーの人間タイプに対応する重み係数qを選択し、前記抽出された特徴データに当該選択した重み係数qを適用して前記脳生理指標を算出する脳生理指標算出部と、
前記複数の人間タイプ別にあらかじめ決められた前記重み係数pから前記ユーザーの人間タイプに対応する重み係数pを選択し、前記算出された脳生理指標に当該選択した重み係数pを適用して前記感性評価値を算出する感性評価値算出部とを備えた感性評価装置。 - 前記複数の人間タイプ、前記脳生理指標、前記複数の脳生理情報クラスタ、および前記重み係数pおよびqの各データを記憶するモデルデータ記憶部と、
前記各データの更新値を受けて前記各データを更新するモデルデータ更新部とを備えた請求項1に記載の感性評価装置。 - 前記算出された感性評価値を人に読み取り可能に可視化する可視化部を備えた請求項1または請求項2に記載の感性評価装置。
- 前記少なくとも一つの脳生理指標が快/不快、活性/非活性、および期待感の3つの脳生理指標を含む請求項1ないし請求項3のいずれかに記載の感性評価装置。
- 前記脳活動計測装置が脳波計であり、
前記脳生理情報が脳波信号であり、
前記特徴データ抽出部が、
前記脳活動計測装置によって計測された前記ユーザーの脳生理情報を受け、当該脳生理情報について独立成分分析を行って複数の独立成分を抽出する独立成分抽出部と、
前記脳生理指標ごとに、前記抽出された複数の独立成分において前記複数の脳生理情報クラスタのそれぞれに属する独立成分を特定する独立成分特定部と、
前記特定された独立成分について時間周波数解析を行って時間周波数スペクトラムを算出し、当該算出した時間周波数スペクトラムから関心周波数帯域でのスペクトラム強度を前記特徴データとして抽出する時間周波数解析部とを有する請求項1ないし請求項4のいずれかに記載の感性評価装置。 - Σp*(Σq*x)(ただし、xは脳活動計測装置によって計測された脳生理情報から抽出された少なくとも一つの特徴データであり、qは前記特徴データの重み係数であり、Σq*xは感性に関連する少なくとも一つの脳生理指標であり、pは前記脳生理指標の重み係数である。)で表される感性評価値を算出する感性評価方法であって、
人の特性を分類した,あらかじめ決められた複数の人間タイプの中から感性評価対象のユーザーが該当する人間タイプを特定するステップと、
前記脳活動計測装置によって計測された前記ユーザーの脳生理情報を受け、前記脳生理指標ごとに、当該脳生理情報において前記脳生理指標に統計的有意性を有するあらかじめ決められた複数の脳生理情報クラスタのそれぞれに属する脳生理情報を特定し、当該特定した脳生理情報から前記特徴データを抽出するステップと、
前記脳生理指標ごとに、前記複数の人間タイプ別にあらかじめ決められた前記重み係数qから前記ユーザーの人間タイプに対応する重み係数qを選択し、前記抽出された特徴データに当該選択した重み係数qを適用して前記脳生理指標を算出するステップと、
前記複数の人間タイプ別にあらかじめ決められた前記重み係数pから前記ユーザーの人間タイプに対応する重み係数pを選択し、前記算出された脳生理指標に当該選択した重み係数pを適用して前記感性評価値を算出するステップとを備えた感性評価方法。 - 前記複数の人間タイプ、前記脳生理指標、前記複数の脳生理情報クラスタ、および前記重み係数pおよびqの各データの更新値を受けて前記各データを更新するステップを備えた請求項6に記載の感性評価方法。
- 前記算出された感性評価値を人に読み取り可能に可視化するステップを備えた請求項6または請求項7に記載の感性評価方法。
- 前記少なくとも一つの脳生理指標が快/不快、活性/非活性、および期待感の3つの脳生理指標を含む請求項6ないし請求項8のいずれかに記載の感性評価方法。
- 前記脳活動計測装置が脳波計であり、
前記脳生理情報が脳波信号であり、
前記特徴データを抽出するステップが、
前記脳活動計測装置によって計測された前記ユーザーの脳生理情報を受け、当該脳生理情報について独立成分分析を行って複数の独立成分を抽出するステップと、
前記脳生理指標ごとに、前記抽出された複数の独立成分において前記複数の脳生理情報クラスタのそれぞれに属する独立成分を特定するステップと、
前記特定された独立成分について時間周波数解析を行って時間周波数スペクトラムを算出し、当該算出した時間周波数スペクトラムから関心周波数帯域でのスペクトラム強度を前記特徴データとして抽出するステップとを有する請求項6ないし請求項9のいずれかに記載の感性評価方法。 - Σp*(Σq*x)(ただし、xは脳活動計測装置によって計測された脳生理情報から抽出された少なくとも一つの特徴データであり、qは前記特徴データの重み係数であり、Σq*xは感性に関連する少なくとも一つの脳生理指標であり、pは前記脳生理指標の重み係数である。)で感性評価値を表す感性多軸モデルの構築方法であって、
人の特性を表した定性情報をクラスタリングして、人の特性を分類する複数の人間タイプを決定するステップと、
複数の被験者に対して行った主観評定実験で得られた前記脳生理指標の主観評定値について前記複数の人間タイプ別に回帰分析を行って前記複数の人間タイプ別の前記重み係数pを算出するステップと、
前記脳生理指標ごとに、前記主観評定実験において計測された前記複数の被験者の脳生理情報において前記脳生理指標に統計的有意性を有する脳生理情報を選定するステップと、
前記脳生理指標ごとに、前記選定された脳生理情報をクラスタリングして複数の脳生理情報クラスタを決定するステップと、
前記脳生理指標ごとに、前記複数の人間タイプのそれぞれと前記複数の脳生理情報クラスタのそれぞれとの関連度合いを求め、当該関連度合いを前記複数の人間タイプ別の前記重み係数qに変換するステップとを備えた感性多軸モデル構築方法。 - 前記少なくとも一つの脳生理指標が快/不快、活性/非活性、および期待感の3つの脳生理指標を含む請求項11に記載の感性多軸モデル構築方法。
- 前記脳生理情報が脳波信号であり、
前記脳生理情報を選定するステップが、
前記主観評定実験において計測された前記複数の被験者の脳生理情報について独立成分分析を行って複数の独立成分を抽出するステップと、
前記脳生理指標ごとに、前記抽出された複数の独立成分において前記脳生理指標に統計的有意性を有する独立成分を選定するステップとを含む請求項11または請求項12に記載の感性多軸モデル構築方法。
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