JP5382943B2 - Preference determination method and preference determination program - Google Patents

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本発明は、人間の嗜好を判定する方法及び人間の嗜好を判定するプログラムに関する。   The present invention relates to a method for determining human preference and a program for determining human preference.

嗜好には、商品やサービスに関わるもの、話の内容に関わるもの、職業に関わるものなどがある。これらの嗜好の有無又は強度を判定することは、商品やサービスを消費者に販売することを目的とする企業、講演や授業などの話を行う講演者や教師、就業希望者を採用する際に就業希望者の職業への嗜好を識別する企業や行政機関などにとって重要である。   The preferences include those related to products and services, those related to the content of stories, and those related to occupation. Determining the presence or intensity of these preferences is important when recruiting companies, lecturers, teachers, or job seekers who are interested in selling products and services to consumers. It is important for companies and government agencies that identify job preferences of job seekers.

嗜好は人間の精神活動の一種である。人間の精神活動は、認知的領域(あたま)、情意的領域(こころ)、精神運動的領域(からだ)の3つに分類されている(例えば、非特許文献1参照。)。認知的領域とは「知識」「理解」「応用」「分析」「統合」「評価」であり、情意的領域とは「受け入れ」「反応」「価値づけ」「組織化」「個性化」であり、精神運動的領域は運動動作の習得についての領域であると整理されている(例えば、非特許文献2参照。)。嗜好またそれと同義である興味は情意的領域に属する精神活動である。   Taste is a kind of human mental activity. Human mental activity is classified into three areas: a cognitive area (head), an emotional area (heart), and a psychomotor area (body) (for example, see Non-Patent Document 1). The cognitive domain is "knowledge", "understanding", "application", "analysis", "integration", and "evaluation", and the emotional domain is "acceptance", "reaction", "value", "organization", and "individualization" In other words, the psychomotor area is organized as an area relating to the acquisition of motor movement (for example, see Non-Patent Document 2). Preference or synonymous interest is a mental activity that belongs to the emotional domain.

人間の嗜好を判定する方法には従来3つの種類が存在する。1つ目の方法は質問紙検査、2つ目の方法は面接検査、3つ目の方法は瞳孔検査である。   Conventionally, there are three types of methods for determining human preference. The first method is a questionnaire examination, the second method is an interview examination, and the third method is a pupil examination.

質問紙検査及び面接検査については、主観的な情意を調べる方法であり、心理的尺度と呼ばれる。心理的尺度による感情の測定については「故意もしくは無意識の嘘や隠し立ての影響は免れえない」と結論付けられている(例えば、非特許文献3参照。)。   Questionnaire inspection and interview inspection are methods for examining subjective feelings and are called psychological measures. Regarding the measurement of emotions using a psychological scale, it has been concluded that "the influence of intentional or unconscious lies and concealment cannot be avoided" (for example, see Non-Patent Document 3).

例えば、職業への嗜好を判定することを目的とした質問紙検査には、VPI職業興味検査日本版がある(例えば、非特許文献4参照。)。非特許文献5によれば、VPI職業興味検査日本版が基とするHollandの提唱するモデルは長年にわたり職業興味検査を支える理論として大きな影響を与えてきた。   For example, there is a Japanese version of the VPI occupation interest examination in the questionnaire examination for the purpose of determining the preference for occupation (for example, see Non-Patent Document 4). According to Non-Patent Document 5, the model proposed by Holland based on the Japanese version of the VPI occupational interest examination has had a great influence as a theory supporting the occupational interest examination for many years.

3つ目の方法である瞳孔検査は特許文献1、非特許文献6において説明されている。特許文献1は瞳孔から感性情報を取得し、その感性情報に従って映像を提示するシステムを説明している。非特許文献6は瞳孔面積によるテレビ番組への興味の判定を説明している。   The third method, pupil examination, is described in Patent Document 1 and Non-Patent Document 6. Patent Document 1 describes a system that acquires sensitivity information from a pupil and presents an image according to the sensitivity information. Non-Patent Document 6 describes determination of interest in a television program by pupil area.

非特許文献7では、数字列を提示物として、それを被験者に記憶させる場合の心的負荷を瞳孔面積により判定している。非特許文献7は3桁から7桁の数字列を記銘・保持・再生する記憶課題において、記憶する桁数が増えるに従って瞳孔面積の最大値も大きくなることなどを明らかにしている。   In Non-Patent Document 7, the mental load in the case where a subject is memorized as a numerical string is determined based on the pupil area. Non-Patent Document 7 clarifies that the maximum value of the pupil area increases as the number of digits to be stored increases in the memory task of memorizing, holding, and reproducing a 3 to 7 digit number string.

特開平11−282921号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 11-282721

梶田叡一、「教育評価」、有斐閣、1983年発行Junichi Hamada, “Education Evaluation”, Yuyakukaku, published in 1983 鈴木克明、渡邊あや、“タキソノミーの詳細分類とテスト項目例”、[online]、平成21年12月18日、熊本大学大学院、[平成21年12月18日検索]、インターネット<URL:http://www.gsis.kumamoto−u.ac.jp/opencourses/pf/2Block/04/04−taxonomy−hyou.html>Katsuaki Suzuki, Aya Watanabe, “Detailed Taxonomy Classification and Test Item Examples”, [online], December 18, 2009, Kumamoto University Graduate School, [Search December 18, 2009], Internet <URL: http: // www. gsis. kumamoto-u. ac. jp / opencourses / pf / 2Block / 04 / 04-taxonomic-hyou. html> 濱治世、鈴木直人、濱保久、「感情心理学への招待 −感情・情緒へのアプローチ−」、サイエンス社、2001年発行、pp.10Tsujiyo, Naoto Suzuki, Yasuhisa Tsuji, “Invitation to Emotional Psychology -Approach to Emotions and Emotions”, Science, 2001, pp. 10 独立行政法人労働政策研究・研修機構、“職業情報・就職支援ツール”、[online]、平成21年12月18日、独立行政法人労働政策研究・研修機構、[平成21年12月18日検索]、インターネット<URL:http://www.jil.go.jp/institute/seika/tools/VPI.htm>Labor Policy Research and Training Organization, “Occupational Information and Employment Support Tool”, [online], December 18, 2009, Labor Policy Research and Training Organization, [December 18, 2009 search] ] <Internet: <URL: http: // www. jil. go. jp / institute / seika / tools / VPI. htm> 渡辺直登、「新しい職業興味モデルの開発:RIASECモデルを超えて」、経営行動科学学会年次大会発表論文集(5)、2002年11月5日発行、pp.103−111Naoto Watanabe, “Development of a new vocational interest model: Beyond the RIASEC model”, Proceedings of the Annual Meeting of the Japan Society for Management Behavioral Science (5), published on November 5, 2002, pp. 103-111 村井真樹、中山実、清水康敬、「テレビ番組視聴時の瞳孔面積と画像内容への興味・印象との関連」、映像情報メディア学会誌、vol.52、no.11、1998年発行、pp.1748−1753Masaki Murai, Minoru Nakayama, Yasutaka Shimizu, “Relationship between Pupil Area and Interest and Impression of Image Contents when Watching TV Programs”, The Journal of the Institute of Image Information and Television Engineers, vol. 52, no. 11, published in 1998, pp. 1748-1753 J.Beatty、“Task−evoked pupillaryresponse, processing load, and the structure of processing resources”、Psychological Bulletin、vol.91、no.2、1982年発行、pp.276−292J. et al. Beatty, “Task-evoked public response, processing load, and the structure of processing resources,” Psychological Bulletin, vol. 91, no. 2, 1982, pp. 276-292

瞳孔面積は神経系の反応によって変化するため、質問紙検査や面接検査のように嘘や隠し立てによる影響が軽微になる。そこで、嗜好の判定精度の面から、瞳孔面積による検査の活用が今後期待されるが、従来の瞳孔検査方法では2つの問題がある。   Since the pupil area changes depending on the reaction of the nervous system, the influence of lies and concealment is negligible, as in questionnaires and interviews. Thus, from the viewpoint of preference determination accuracy, the use of examination based on the pupil area is expected in the future. However, the conventional pupil examination method has two problems.

1つ目の問題は、瞳孔面積の解析過程が不明瞭なことである。例えば、特許文献1では瞳孔がどのような反応を示せば嗜好があるという感性状態と推定されるのかについて「瞳孔が開く画像情報(中略)が感性情報源として直接的に入力された場合には、結果として、興味有りという感性情報を感性情報判断器3は得る」というような抽象的な記載に留まり、具体的な解析過程が明確でない。瞳孔面積という生体から得られるデータをどのように解析するのかが不明瞭であるため、実施可能とは言えない。   The first problem is that the process of analyzing the pupil area is unclear. For example, in Patent Document 1, it is estimated that a sensitivity state that a pupil has a preference if it shows a reaction, “when image information (omitted) that the pupil opens is directly input as a sensitivity information source” As a result, the sensibility information determination unit 3 obtains the sensibility information of interest ”, and the specific analysis process is not clear. Since it is unclear how to analyze the data obtained from the living body, which is the pupil area, it cannot be said to be feasible.

2つ目の問題は、輝度の統制が極めて困難であり、嗜好の正確な判定に問題を生じていたことである。瞳孔面積は嗜好よりも輝度による影響を強く受けることが既に知られている。瞳孔は網膜に投射する光量を調節する生理的機能を有し、輝度が高い場合には瞳孔を小さくすることによって網膜に投射する光量を減らし、逆に輝度が低い場合には瞳孔を大きくすることによって網膜に投射する光量を増やす。非特許文献6によれば、瞳孔面積による興味の測定には、人物又は風景の画像若しくはテレビ番組動画が用いられ、複数の画像や動画から、興味を持った特定の画像や動画を瞳孔面積によって判定する方法が説明されている。ここで、複数の画像や動画において、それぞれ輝度が異なっていれば、瞳孔面積は興味よりも輝度によって影響を受けてしまい、本来の分析の目的である興味の判定が出来なくなる。非特許文献6では瞳孔面積Pは輝度B(x)と精神活動S(y)の2つの加算によって規定されると定義し、輝度B(x)によるPへの影響を実験終了後に算出し、S(y)のみによる瞳孔面積への影響を計算しようとしている。非特許文献6では様々なテレビ番組動画(例えばニュース番組とスポーツ番組の2つの動画)を被験者の目の前に提示しているが、動画は様々な輝度を有する多数の画素から構成されるため、異なる動画間で輝度を統一することは根本的に不可能である。非特許文献6では各動画について画面上の432点の格子点の各輝度値から、画面全体の輝度の平均値を算出し、それを当該動画の輝度として代替した上で、瞳孔面積から輝度の影響を取り除こうとし、興味という精神活動のみによる瞳孔面積への影響を抽出しようとしているが、各格子点の輝度の分散の大きい画面においては、この非特許文献6による方法では、当該画面の真の輝度を捉えきることは出来ない。その結果、興味という精神活動の判定精度が劣る可能性が出てくる。動画だけでなく、人物又は風景の画像についても、異なる輝度を持つ多数の画素により構成されるため、同様の可能性が出てくる。   The second problem is that it is extremely difficult to control the brightness, which causes a problem in the accurate determination of preferences. It is already known that the pupil area is more strongly affected by luminance than preference. The pupil has a physiological function to adjust the amount of light that is projected onto the retina. When the luminance is high, the pupil is reduced to reduce the amount of light that is projected onto the retina, and conversely, when the luminance is low, the pupil is enlarged. To increase the amount of light projected on the retina. According to Non-Patent Document 6, an interest measurement based on a pupil area uses an image of a person or a landscape or a TV program video, and a specific image or video of interest is selected from a plurality of images or videos according to the pupil area. A method of determination is described. Here, if the luminances of the plurality of images and moving images are different from each other, the pupil area is affected by the luminance rather than the interest, and the interest that is the purpose of the original analysis cannot be determined. In Non-Patent Document 6, it is defined that the pupil area P is defined by two additions of the luminance B (x) and the mental activity S (y), and the influence of the luminance B (x) on P is calculated after the end of the experiment, We are trying to calculate the effect on pupil area due to S (y) alone. In Non-Patent Document 6, various television program videos (for example, two videos of a news program and a sports program) are presented in front of the subject's eyes, but the video is composed of a large number of pixels having various luminances. It is fundamentally impossible to unify the brightness between different videos. In Non-Patent Document 6, the average value of the luminance of the entire screen is calculated from the luminance values of 432 lattice points on the screen for each moving image, and is substituted for the luminance of the moving image. While trying to remove the influence and trying to extract the influence on the pupil area only by the mental activity of interest, on the screen where the luminance dispersion of each grid point is large, the method according to Non-Patent Document 6 uses the true The brightness cannot be captured. As a result, there is a possibility that the judgment accuracy of the mental activity of interest is inferior. Since not only a moving image but also a person or landscape image is composed of a large number of pixels having different luminances, the same possibility appears.

以上のように、本発明は従来の嗜好判定における質問紙検査及び面接検査並びに瞳孔検査の課題を解決しようとするものであり、欺瞞性の混入する余地が少ない嗜好判定方法を提供することを目的とするものである。   As described above, the present invention intends to solve the problems of the questionnaire inspection and the interview inspection and the pupil inspection in the conventional preference determination, and an object thereof is to provide a preference determination method with little room for deception. It is what.

上記目的を達成するために、文字列が表示されたターゲット画面及び非ターゲット画面のそれぞれを見ているときの被験者の瞳孔面積を測定する。そして、それぞれの瞳孔面積の平均値を比較し、被験者の嗜好の有無を判定することとした。   In order to achieve the above object, the pupil area of the subject is measured when viewing each of the target screen and the non-target screen on which the character string is displayed. And the average value of each pupil area was compared and it was decided to determine the presence or absence of a test subject's preference.

請求項1に係る嗜好判定システムは、嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも1以上の文字列であって、予め文字列の親密度を計算して一定範囲に該当する文字列を表記したターゲット画面及び前記文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を被験者に提示する提示手段と、前記ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び前記非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定する測定手段と、前記測定手段により測定した前記ターゲット画面瞳孔面積と前記非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定する検定手段とを備え、前記提示手段は、予め被験者毎に行われた前記親密度に関する調査結果に基づいて、親密度が閾値以上の文字列を選定し、当該選定した文字列を前記一定範囲に該当する文字列とすることを特徴とする。 The preference determination system according to claim 1 is at least one or more character strings included in a character string group that is a collection of character strings related to preference, and calculates the familiarity of the character strings in advance to a certain range. When viewing the target screen, a presentation means for presenting to the subject a target screen in which the corresponding character string is written, and a non-target screen that is a blank that has a character string that is not included in the character string group or that is not written. Measuring means for measuring the target screen pupil area that is the pupil area of the subject and the non-target screen pupil area that is the pupil area of the subject when viewing the non-target screen, and the target screen pupil measured by the measuring means A test means for statistically testing a difference between the area and the non-target screen pupil area, and the presentation means is the intimacy performed for each subject in advance. Based on the findings regarding, closeness is selected more strings threshold, characterized in that a character string corresponding to the character string that is the selected in the predetermined range.

この方法によれば、単語の親密度を一定以上の水準に統制することで、瞳孔面積に与える認知的精神活動の影響を抑え、嗜好判定を精度良く実現することができる。   According to this method, by controlling the word familiarity to a certain level or more, the influence of cognitive mental activity on the pupil area can be suppressed, and the preference determination can be realized with high accuracy.

請求項2に係る嗜好判定システムは、嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも1以上の文字列であって、予め文字列の親密度を計算して一定範囲に該当する文字列を表記したターゲット画面及び前記文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を0.5秒以上5秒未満被験者に提示する提示手段と、前記ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び前記非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定する測定手段と、前記測定手段により測定した前記ターゲット画面瞳孔面積と前記非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定する検定手段とを備え、前記提示手段は、予め被験者毎に行われた前記親密度に関する調査結果に基づいて、親密度が閾値以上の文字列を選定し、当該選定した文字列を前記一定範囲に該当する文字列とすることを特徴とする。 The preference determination system according to claim 2 is at least one or more character strings included in a character string group that is a collection of character strings related to preference, and calculates the familiarity of the character strings in advance to a certain range. A presenting means for presenting a target screen representing a corresponding character string and a non-target screen representing a character string not included or not represented in the character string group to a subject in a range of 0.5 seconds to less than 5 seconds; Measuring means for measuring a target screen pupil area that is a pupil area of a subject when viewing the target screen and a non-target screen pupil area that is a pupil area of the subject when viewing the non-target screen; and the measurement and a test unit for statistical test the difference between the target screen pupil area measured with the non-target screen pupil size by means, said presenting means in advance for each subject Based on the findings on the familiarity made, closeness is selected more strings threshold, and wherein the string and be Rukoto to the appropriate string the selected in the predetermined range.

請求項3に係る嗜好判定システムは、請求項1又は2記載の発明において、前記提示手段は、前記ターゲット画面及び前記非ターゲット画面を画面中央に交互に表示し、当該前記非ターゲット画面を表示する際には、黒背景画面に白い色で“+”を数個のみ表示させた文字列を表示し、前記ターゲット画面を表示する際には、その表示順序をランダムに変えることを特徴とする。 The preference determination system according to claim 3 is the invention according to claim 1 or 2 , wherein the presenting means alternately displays the target screen and the non-target screen at the center of the screen, and displays the non-target screen. In this case, a character string in which only several “+” s are displayed in white color on a black background screen is displayed, and when the target screen is displayed, the display order is randomly changed.

請求項4に係る嗜好判定プログラムは、嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも1以上の文字列であって、予め文字列の親密度を計算して一定範囲に該当する文字列を表記したターゲット画面及び前記文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を被験者に提示し、前記ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び前記非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定し、前記測定手段により測定した前記ターゲット画面瞳孔面積と前記非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定し、前記提示する際には、予め被験者毎に行われた前記親密度に関する調査結果に基づいて、親密度が閾値以上の文字列を選定し、当該選定した文字列を前記一定範囲に該当する文字列とすることをコンピュータに実行させる。 The preference determination program according to claim 4 is at least one or more character strings included in a character string group that is a collection of character strings related to preference, and calculates the familiarity of the character strings in advance to a certain range. Presenting the target screen with the corresponding character string and the non-target screen that is a blank without the character string or the character string not included in the character string group to the subject, and the subject when viewing the target screen The target screen pupil area that is the pupil area and the non-target screen pupil area that is the pupil area of the subject when viewing the non-target screen, and the target screen pupil area and the non-target screen measured by the measuring means When statistically testing the difference with the pupil area and presenting the difference, the familiarity is calculated based on the results of the investigation on the familiarity conducted for each subject in advance. Select a string of more value to execute a string the selected a computer to a character string corresponding to the predetermined range.

この方法によれば、単語の親密度を一定以上の水準に統制することで、瞳孔面積に与える認知的精神活動の影響を抑え、嗜好判定を精度良く実現することができる。   According to this method, by controlling the word familiarity to a certain level or more, the influence of cognitive mental activity on the pupil area can be suppressed, and the preference determination can be realized with high accuracy.

請求項5に係る嗜好判定プログラムは、嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも1以上の文字列であって、予め文字列の親密度を計算して一定範囲に該当する文字列を表記したターゲット画面及び前記文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を0.5秒以上5秒未満被験者に提示し、前記ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び前記非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定し、前記測定手段により測定した前記ターゲット画面瞳孔面積と前記非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定し、前記提示する際には、予め被験者毎に行われた前記親密度に関する調査結果に基づいて、親密度が閾値以上の文字列を選定し、当該選定した文字列を前記一定範囲に該当する文字列とすることをコンピュータに実行させる。 The preference determination program according to claim 5 is at least one or more character strings included in a character string group that is a collection of character strings related to preference, and calculates the familiarity of the character strings in advance to a certain range. Presenting a target screen with a corresponding character string and a non-target screen with a character string not included or not included in the character string group to a subject in a range of 0.5 seconds to less than 5 seconds, the target screen The target screen pupil area that is the pupil area of the subject when viewing the screen and the non-target screen pupil area that is the pupil area of the subject when viewing the non-target screen, and the target measured by the measuring means and statistical test the difference between the the screen pupillary non-target screen pupil size, when the presentation is findings on the degree of intimacy that is performed in advance for each subject Based on, familiarity is selected more strings threshold, to execute a string the selected a computer to a character string corresponding to the predetermined range.

本発明は、欺瞞性の混入する余地が少ない嗜好判定方法を提供することができる。   The present invention can provide a preference determination method with little room for deception.

本実施形態の嗜好判定方法の手順の例を示す。The example of the procedure of the preference determination method of this embodiment is shown. 本実施形態の嗜好判定方法のターゲット画面に提示する予め抽出した文字列の例を示す。The example of the character string extracted beforehand shown on the target screen of the preference determination method of this embodiment is shown. 本実施形態の嗜好判定方法のターゲット画面及び非ターゲット画面の例を示す。The example of the target screen and non-target screen of the preference determination method of this embodiment is shown. 本実施形態の嗜好判定方法に係る職業に関する文字列に対する瞳孔面積の測定結果の例を示す。The example of the measurement result of the pupil area with respect to the character string regarding the occupation which concerns on the preference determination method of this embodiment is shown. 本実施形態の嗜好判定方法の検証結果について示す。It shows about the verification result of the preference determination method of this embodiment.

添付の図面を参照して本発明を説明する。以下に説明する実施形態は本発明の実施の例であり、本発明は、以下に制限されるものではない。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。   The present invention will be described with reference to the accompanying drawings. Embodiment described below is an example of implementation of this invention, and this invention is not restrict | limited to the following. In the present specification and drawings, the same reference numerals denote the same components.

まず、図1を参照して、本実施形態の嗜好判定方法を説明する。図1は、本実施形態の嗜好判定方法に係る手順の一例である。図1に示すように、本実施形態の嗜好判定方法は、嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも1以上の文字列を表記したターゲット画面及び文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を被験者に提示し、ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定し、ターゲット画面瞳孔面積と非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定する。   First, with reference to FIG. 1, the preference determination method of this embodiment is demonstrated. FIG. 1 is an example of a procedure according to the preference determination method of the present embodiment. As shown in FIG. 1, the preference determination method of the present embodiment is included in a target screen and a character string group in which at least one or more character strings are included in a character string group that is a collection of character strings related to preference. When viewing the target screen pupil area and the non-target screen, which is the pupil area of the subject when the target screen is presented to the subject and the target screen is displayed as a blank non-target screen with a non-printed character string The non-target screen pupil area, which is the pupil area of the subject, is measured, and the difference between the target screen pupil area and the non-target screen pupil area is statistically tested.

具体的な本実施形態の嗜好判定方法を実行する手順を示す。本実施形態を実施するにあたっては、まず、被験者をモニタ画面の前に位置させて、被験者の瞳孔を観測する体制を整える。そして、S101において、被験者に非ターゲット画面を提示し、S102において、被験者が非ターゲット画面を見ている時に非ターゲット画面瞳孔面積を測定する。なお、非ターゲット画面には、例えば“+”を複数個表示する。次に、S103において、被験者にターゲット画面を提示し、S104において、被験者がターゲット画面を見ている時に被験者のターゲット画面瞳孔面積を測定する。ターゲット画面に表示する文字列には、文字ばかりでなく、記号も含む。そして、S105において、全てのターゲット画面の提示が終了するまで手順を繰り返す。S101からS105を嗜好判定プログラムとしてコンピュータに実行させて、非ターゲット画面又はターゲット画面をモニタ画面に表示させ、後述する瞳孔面積測定機器を制御して瞳孔面積を測定させてもよい。ここでは、非ターゲット画面をターゲット画面の先に表示する手順を説明したが、非ターゲット画面をターゲット画面の後に表示してもよい。   A procedure for executing a specific preference determination method of the present embodiment will be described. In carrying out this embodiment, first, the subject is positioned in front of the monitor screen to prepare a system for observing the pupil of the subject. In S101, a non-target screen is presented to the subject, and in S102, the non-target screen pupil area is measured when the subject is viewing the non-target screen. For example, a plurality of “+” is displayed on the non-target screen. Next, the target screen is presented to the subject in S103, and the target screen pupil area of the subject is measured when the subject is looking at the target screen in S104. The character string displayed on the target screen includes not only characters but also symbols. In step S105, the procedure is repeated until the presentation of all target screens is completed. It is also possible to cause the computer to execute S101 to S105 as a preference determination program, display a non-target screen or a target screen on the monitor screen, and control a pupil area measuring device described later to measure the pupil area. Here, the procedure for displaying the non-target screen ahead of the target screen has been described, but the non-target screen may be displayed after the target screen.

本実施形態は、嗜好と関連する文字列を被験者に見せ、その際被験者の瞳孔面積を指標として、嗜好を数値化して嗜好の有無及びその強度を判定するものである。具体的には、本実施形態は、嗜好に関連する文字列が表示されるターゲット画面及び嗜好に関連しない文字列が表示される又は空白画面が表示される非ターゲット画面によって構成される。ターゲット画面の数は、文字列の数だけ用意される。また、各ターゲット画面に表示される文字列は1つのみである。例えば「生物学者」と「映画監督」という別の職業に関する文字列は、それぞれ別のターゲット画面に表示され、2つのターゲット画面が用意されることになる。ターゲット画面は少なくとも1以上でよい。その上で、非ターゲット画面とターゲット画面とを交互に被験者に表示し、非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積を非ターゲット画面瞳孔面積として、各ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積をターゲット画面瞳孔面積として、それぞれのターゲット画面瞳孔面積を測定する。最後に、非ターゲット画面瞳孔面積平均値とそれぞれのターゲット画面瞳孔面積平均値を比較し、非ターゲット画面瞳孔面積平均値よりも統計的有意性を伴って大きなターゲット画面瞳孔面積平均値を示したターゲット画面に表記された文字列について、被験者の嗜好が存在すると判定することができる。文字列が職業に関連するものだけでなく、職業以外の嗜好の判定についても瞳孔面積を指標として、文字列のみを提示物として被験者の嗜好について判定してもよい。   In the present embodiment, a character string related to the preference is shown to the subject, and the preference is digitized using the pupil area of the subject as an index to determine the presence and strength of the preference. Specifically, this embodiment includes a target screen on which a character string related to preference is displayed and a non-target screen on which a character string not related to preference is displayed or a blank screen is displayed. There are as many target screens as the number of character strings. Further, only one character string is displayed on each target screen. For example, character strings related to different occupations such as “biologist” and “movie director” are displayed on different target screens, and two target screens are prepared. There may be at least one target screen. Then, the non-target screen and the target screen are alternately displayed on the subject, and the subject when viewing each target screen with the pupil area of the subject when viewing the non-target screen as the non-target screen pupil area. Each target screen pupil area is measured with the pupil area of the target screen pupil area as the target screen pupil area. Finally, a target that compares the non-target screen pupil area average value with each target screen pupil area average value and shows a larger target screen pupil area average value with statistical significance than the non-target screen pupil area average value. It can be determined that the subject's preference exists for the character string written on the screen. Not only the character string is related to the occupation, but also the preference other than the occupation may be determined with respect to the subject's preference using the pupil area as an index and only the character string as a presentation.

本実施形態における本質は、嗜好を判定する際に動画若しくは人物又は風景の画像でなく、文字列のみを提示物として用いることである。文字列のみの場合、様々な輝度を有する画素により構成される動画若しくは人物又は風景の画像と異なり、同一の輝度を有する画素によりその形状が被験者に視認される点に特徴がある。例えば、職業への嗜好を判定するために、被験者に「映画監督」と「生物学者」という職業に関連する文字列を、それぞれ別のタイミングで見せる場合を想定する。映画監督という文字列と、生物学者という文字列の有する輝度は、どちらかの文字列の色や大きさを変えない限りほぼ同一である。一方で、例えばニュース番組とスポーツ番組の2つの動画が有するそれぞれの輝度は、それらの輝度間で通常大きな差を生じる。輝度の統制が文字列の場合には非常に容易であり、これが文字列を用いることによる大きな利点である。文字列のみを提示物とすることにより、瞳孔面積による人間の嗜好の判定が、輝度の影響をほぼ受けずに可能になる。   The essence in the present embodiment is to use only a character string as a presentation, not a moving image, a person, or a landscape image when determining the preference. In the case of only a character string, unlike a moving image or a person or landscape image composed of pixels having various luminances, the feature is characterized in that the shape is visually recognized by a subject by pixels having the same luminance. For example, it is assumed that character strings related to the occupations “movie director” and “biologist” are displayed at different timings to determine the preference for occupation. The luminance of the character string “Director” and the character string “biologist” are almost the same unless the color or size of either character string is changed. On the other hand, for example, the respective luminances of two moving images of a news program and a sports program usually have a large difference between the luminances. The control of luminance is very easy when a character string is used, which is a great advantage of using a character string. By using only the character string as a presentation, it is possible to determine human preference based on the pupil area with almost no influence of luminance.

文字列のみを提示して、人間の嗜好について瞳孔面積を用いて判定した例はこれまでに無い。前記非特許文献7は数字列のみを提示物として、被験者にそれを記憶させる場合の心的負荷を瞳孔面積により測定しようとしているが、記憶は認知的領域における「知識」に関する精神活動であり、嗜好は情意的領域の精神活動であるために、瞳孔面積によって判定されている精神活動が異なる。   There has never been an example in which only the character string is presented and the human preference is determined using the pupil area. The non-patent document 7 tries to measure the mental load when the subject is memorized only by using a numerical string as a presentation, but the memory is a mental activity related to “knowledge” in the cognitive domain, Since preference is a mental activity in the emotional region, the mental activity determined by the pupil area is different.

また、本実施形態の嗜好判定方法は、ターゲット画面の輝度及び文字列を表記した時の非ターゲット画面の輝度を一定範囲とする。ターゲット文字列を表示したターゲット画面のそれぞれの輝度を一定範囲とすることによって、画面の輝度の影響を除去することができる。瞳孔は画面の輝度から大きな影響を受けるが、文字の多少、文字の画数の多少によって変わる輝度を、文字の明るさ、線の太さ、又は文字の大小で調整できる。また、非ターゲット画面についてもターゲット画面と輝度を同じくすることによって、平時の瞳孔面積を精度よく測定することができる。つまり、文字列を提示物とすることで各画面間での輝度の統制が容易になる。その結果、瞳孔面積の変化への輝度による影響を軽微にすることができる。また、本実施形態の嗜好判定方法を嗜好判定プログラムとしてコンピュータに実行させてターゲット画面又は非ターゲット画面を予めモニタ画面に表示して、輝度を測定した後、輝度が一定範囲となるように文字の明るさ、線の太さ、又は文字の大小を調整してもよい。   Moreover, the preference determination method of this embodiment makes the brightness | luminance of a non-target screen when the brightness | luminance of a target screen and a character string are described into a fixed range. By setting the luminance of each target screen displaying the target character string within a certain range, the influence of the luminance of the screen can be eliminated. The pupil is greatly affected by the brightness of the screen, but the brightness that varies depending on the number of characters and the number of strokes of the character can be adjusted by the brightness of the character, the thickness of the line, or the size of the character. Also, the brightness of the non-target screen can be measured with high accuracy by using the same brightness as that of the target screen. That is, by using a character string as a presentation, it becomes easy to control the brightness between the screens. As a result, the influence of luminance on the change in pupil area can be minimized. In addition, after the preference determination method of the present embodiment is executed by a computer as a preference determination program and a target screen or a non-target screen is displayed in advance on a monitor screen and the luminance is measured, the character is so determined that the luminance is in a certain range. The brightness, line thickness, or character size may be adjusted.

ここで、図2から図4を参照して、本実施形態を実施するための4つの過程を説明する。1つ目の過程は予め用意した文字列からの提示する文字列の抽出、2つ目の過程は文字列の提示、3つ目の過程は測定、4つ目の過程はプログラムを用いたデータ解析による嗜好判定である。本実施形態の嗜好判定方法及びプログラムには、これら4つの過程が備わっていることを特徴とする。   Here, with reference to FIG. 2 to FIG. 4, four processes for carrying out the present embodiment will be described. The first process is extraction of a character string to be presented from a prepared character string. The second process is presentation of a character string. The third process is measurement. The fourth process is data using a program. It is preference determination by analysis. The preference determination method and program of this embodiment are characterized by these four processes.

まず、図2を参照して、1つ目の過程として、ターゲット画面に提示する文字列の抽出に関する例を示す。嗜好を計測する実験者が予め文字列群を用意した上で、提示する文字列の抽出に際して、以下の条件を備えていることが好ましい。すなわち、文字列のモーラ数を一定範囲にして抽出すること、また文字列の親密度を一定範囲にして抽出することである。本実施形態の嗜好判定方法は、ターゲット画面に表記される文字列は、予め文字列のモーラ数又は親密度を計算し、一定範囲に該当する文字列のみをターゲット画面に表記する。   First, referring to FIG. 2, an example relating to extraction of a character string to be presented on the target screen is shown as a first process. It is preferable that the experimenter who measures the preference prepares a character string group in advance and then satisfies the following conditions when extracting the character string to be presented. In other words, the number of mora of the character string is extracted within a certain range and the familiarity of the character string is extracted within a certain range. In the preference determination method of the present embodiment, the number of mora or familiarity of the character string is calculated in advance for the character string written on the target screen, and only the character string corresponding to a certain range is written on the target screen.

文字列のモーラ数を予め一定範囲に設定して抽出するのは、提示物となる文字列の輝度を文字列間で統制することを目的とする。文字列が輝度を統制するのに大きな利点を有することは既に述べた通りだが、文字列を画面に提示する場合であっても、文字列のモーラ数が大きく異なる場合には、画面間の輝度に大きな差異を生じる。例えば、「高校教師」と「市場開拓コンサルタント」という文字列を、黒背景に白文字で、それぞれ提示する場合、文字列のモーラ数が多い方すなわち「市場開拓コンサルタント」の方が画面上の白色面積が増える。白色面積の増加によって画面輝度は増加する。輝度の増加は瞳孔面積の縮小に繋がり、瞳孔面積による嗜好の判定に影響が出てしまう。したがって、文字列のモーラ数を一定範囲に統制することで、ターゲット画面間の輝度を一定範囲に統制することが好ましい。本実施形態においては、文字列のモーラ数を一定範囲に統制することで、被験者の嗜好判定を実現できる。なお、モーラ数とは、モーラの数、すなわち単語の仮名文字の個数と定義される。例えば、前もって用意した文字列の中から、本実施形態の嗜好判定方法を嗜好判定プログラムとしてコンピュータに実行させて、モーラ数が一定範囲となる文字列を抽出させてもよい。   The purpose of extracting and extracting the number of mora of a character string within a certain range in advance is to control the luminance of the character string to be presented between character strings. As described above, the character string has a great advantage in controlling the luminance. However, even when the character string is presented on the screen, the luminance between the screens is different if the number of mora of the character string is greatly different. Make a big difference. For example, if the strings “High School Teacher” and “Market Development Consultant” are presented in white letters on a black background, the one with the larger number of mora in the string, that is, the “Market Development Consultant” is white on the screen. The area increases. The screen brightness increases as the white area increases. An increase in luminance leads to a reduction in the pupil area, which affects the preference determination based on the pupil area. Therefore, it is preferable to control the luminance between target screens within a certain range by controlling the number of mora of the character string within a certain range. In this embodiment, the preference determination of the subject can be realized by controlling the number of mora of the character string within a certain range. The number of mora is defined as the number of mora, that is, the number of kana characters in a word. For example, a character string in which the number of mora falls within a certain range may be extracted from a character string prepared in advance by causing the computer to execute the preference determination method of the present embodiment as a preference determination program.

文字列の親密度を予め一定範囲にして抽出するのは、嗜好という精神活動に焦点を絞ることを目的とする。親密度が低い文字列はなじみの程度が低い文字列であるため、そのような文字列が目の前に提示されると、被験者に理解のための心的負荷が生じる恐れがある。本実施形態の目的は理解という認知的領域の精神活動ではなく、嗜好であることは既に述べた通りだが、提示される文字列の親密度が統制されていない場合、文字列によって心的負荷を生じたり生じなかったりする状態を招く。認知的領域の精神活動による心的負荷が瞳孔面積に影響を与えることは非特許文献7において確認した通りである。理解のための心的負荷は嗜好の判定の精度を下げる。したがって、文字列の親密度を一定範囲に統制することで、文字列が表示される画面、すなわちターゲット画面が表示されている間の心的負荷を一定範囲に統制することが好ましい。本実施形態においては、文字列の親密度を一定範囲に統制することで、被験者の嗜好判定を実現できる。なお、親密度とは、ある文字列がどの程度なじみがあると感じられるかを表した指標と定義される。例えば、文字列に対する親密度を予め取得しておき、本実施形態の嗜好判定方法を嗜好判定プログラムとしてコンピュータに実行させて、親密度が一定範囲となる文字列を抽出させてもよい。   The purpose of extracting the intimacy of the character string within a certain range in advance is to focus on the mental activity of preference. A character string with a low familiarity is a character string with a low degree of familiarity. Therefore, when such a character string is presented in front of the eyes, there is a possibility that the subject will have a mental burden for understanding. Although the purpose of this embodiment is not mental activity in the cognitive domain of understanding but preference, as already stated, if the intimacy of the string to be presented is not controlled, the mental load is imposed by the string. Invite states that may or may not occur. It has been confirmed in Non-Patent Document 7 that the mental load caused by mental activity in the cognitive area affects the pupil area. The mental burden for understanding lowers the accuracy of preference determination. Therefore, it is preferable to control the mental load within a certain range by controlling the familiarity of the character string within a certain range, so that the screen on which the character string is displayed, that is, the target screen is displayed. In the present embodiment, the preference determination of the subject can be realized by controlling the closeness of the character string within a certain range. The familiarity is defined as an index representing how familiar a certain character string is felt. For example, the familiarity with respect to a character string may be acquired in advance, and the preference determination method of the present embodiment may be executed by a computer as a preference determination program to extract a character string with a familiarity within a certain range.

図2に示した文字列は、文字列のモーラ数5以上10以下で、親密度が高い職業に関する文字列である。発明者の調査によって作成した、社会に存在する職業のリストを基にモーラ数を計算した。また、モーラ数の条件を満たした職業の文字列について、大学院生5名に対して親密度がどれほどか発明者が調査を行い、親密度が高水準の文字列を選定した。具体的には親密度を1から7までの7段階法で、7を最高、1を最低とし、被験者となる大学院生に職業に関する各文字列について評定を指示した結果、平均6.0以上の値を示した文字列を、親密度が高い職業として定義した。なお、図2は一例であり、本実施形態の実施者の方略、すなわち用意する文字列群と、モーラ数及び親密度の条件設定によって、図2の例とは別の文字列が定義されることもある。   The character string shown in FIG. 2 is a character string related to a profession having a character string with a mora number of 5 to 10 and high intimacy. The number of mora was calculated based on the list of occupations existing in the society created by the inventors' investigation. In addition, regarding the character strings of occupations satisfying the condition of the number of mora, the inventor investigated how close the five graduate students were to closeness, and selected character strings with a high level of closeness. Specifically, the degree of intimacy was a seven-step method from 1 to 7, with 7 being the highest and 1 being the lowest. As a result of instructing graduate students as subjects to rate each character string related to occupation, an average of 6.0 or more The string that showed the value was defined as a profession with a high degree of familiarity. Note that FIG. 2 is an example, and a character string different from the example in FIG. 2 is defined according to the strategy of the practitioner of the present embodiment, that is, the prepared character string group, and the condition setting of the number of mora and the familiarity. Sometimes.

次に、図3を参照して、2つ目の過程として、文字列の提示の過程における非ターゲット画面及びターゲット画面の一例を示す。図3において、図3(a)は、非ターゲット画面、図3(b)は、ターゲット画面、図3(c)は、非ターゲット画面、図3(d)は、ターゲット画面、図3(e)は、非ターゲット画面、図3(f)は、ターゲット画面を示している。図3の非ターゲット画面の「+」は、ターゲット画面に表記される嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれない文字列の文字を表し、記号を含む。図3に示される、文字列の提示の過程では、以下の表示動作を備えていることが望ましい。すなわち、ターゲット画面及び非ターゲット画面を交互に表示すること、各画面を好ましくは0.5秒以上5秒未満程度表示すること、文字列を画面中央に等しい大きさと色で、かつ黒背景画面に白い色で表示すること、認知課題を付与しないことである。   Next, with reference to FIG. 3, an example of a non-target screen and a target screen in the process of presenting a character string is shown as the second process. 3A is a non-target screen, FIG. 3B is a target screen, FIG. 3C is a non-target screen, FIG. 3D is a target screen, and FIG. ) Shows a non-target screen, and FIG. 3F shows a target screen. “+” Of the non-target screen in FIG. 3 represents a character of a character string that is not included in the character string group that is a collection of character strings related to the preference written on the target screen, and includes a symbol. In the process of presenting the character string shown in FIG. 3, it is desirable to have the following display operation. That is, alternately display a target screen and a non-target screen, display each screen preferably for about 0.5 seconds or more and less than 5 seconds, and display a character string in a size and color equal to the center of the screen and on a black background screen. It is to display in white color and not to give a cognitive task.

非ターゲット画面とターゲット画面を交互に表示するのは、残存効果を排除することを目的とする。残存効果とは、時系列的に前に提示されたターゲット画面に対する瞳孔面積反応が、直後に提示される別のターゲット画面に対する瞳孔面積反応に影響を及ぼすことを指す。例えば「映画監督」という文字列についてのターゲット画面を提示した後、即座に「生物学者」という文字列についてのターゲット画面を提示すると、後者のターゲット画面に対する瞳孔面積に、前者のターゲット画面の短期記憶が影響を及ぼす可能性があり、瞳孔面積と各ターゲット画面との対応が担保されにくくなる。本実施形態においては、前に提示されるターゲット画面と、その後に提示される別のターゲット画面との間に非ターゲット画面を都度挿入することで、各ターゲット画面に対応した瞳孔面積の計測を実現する。   The purpose of alternately displaying the non-target screen and the target screen is to eliminate the residual effect. The residual effect means that the pupil area response to the target screen previously presented in time series affects the pupil area response to another target screen presented immediately after. For example, after presenting the target screen for the character string “movie director” and immediately presenting the target screen for the character string “biologist”, the short-term memory of the former target screen is stored in the pupil area for the latter target screen. May have an effect, and it is difficult to ensure correspondence between the pupil area and each target screen. In this embodiment, measurement of pupil area corresponding to each target screen is realized by inserting a non-target screen each time between the target screen presented before and another target screen presented after that. To do.

非ターゲット画面及びターゲット画面の提示時間について説明する。各画面の提示時間は、0.5秒以上5秒未満程度が好ましい。0.5秒以上5秒未満程度とするのは、目の前に物体が提示された後、瞳孔の拡大又は縮小の反応が起こるのは、0.5秒前後かかることが生理学的に確かめられているためであり、また、5秒以上同一の提示物を見ていると飽きや疲労が生じる可能性があり、ストレスなど、嗜好以外の要因が瞳孔面積に影響を与える可能性があるためである。本実施形態においては、各ターゲット画面又は各非ターゲット画面の提示時間を好ましくは0.5秒以上5秒未満程度とすることで、提示された各画面に対する嗜好を要因とした瞳孔面積反応の測定を実現できる。   The presentation time of the non-target screen and the target screen will be described. The presentation time of each screen is preferably about 0.5 seconds or more and less than 5 seconds. It is physiologically confirmed that it takes about 0.5 seconds for the reaction of pupil enlargement or reduction to occur after an object is presented in front of the eyes. Also, if you look at the same presentation for more than 5 seconds, you may get bored or tired, and factors such as stress may affect the pupil area. is there. In the present embodiment, the measurement time of the pupil area response due to the preference for each presented screen by setting the presentation time of each target screen or each non-target screen to preferably about 0.5 seconds or more and less than 5 seconds. Can be realized.

文字列を画面中央に等しい大きさと色で、かつ黒背景画面に白い色で表示するのは、画面輝度を統一し、かつ瞳孔反応を精度高く測定することを目的とする。文字列の大きさと色は画面輝度に影響を与えるため、統一することが好ましい。また、ターゲット画面における文字列の提示位置が、ターゲット画面間で統一されていない場合、視覚条件に差を生むため、嗜好という要因だけでなく、視覚条件という要因が瞳孔面積に影響を及ぼす可能性があり、常に文字列は画面中央に表示することが好ましい。そして、画面において文字列が白背景、黒文字で表示される場合には、白背景の画面全体に占める面積のほうが、黒文字の画面全体に占める面積よりも通常は大きくなると予想されることから、画面全体の輝度が総じて高くなる。輝度が高い場合、瞳孔が縮小することは既に述べた通りであるが、上記のような白背景の場合には、被験者の嗜好にかかわらず、瞳孔が全体的に収縮反応を示してしまい、瞳孔変化反応が得られにくくなることも考えられる。そこで、画面全体の輝度を総じて低く保ち、瞳孔変化反応を得られやすくするために、黒背景画面に白い文字で、ターゲット画面を表示することが好ましい。例えば、黒背景画面に白い色の“+”数個のみが表示される。本実施形態においては、文字列を画面中央に等しい大きさと色で、かつ黒背景画面に白い色で表示することで、嗜好による瞳孔面積変化の測定を実現できる。   The purpose of displaying the character string in the same size and color at the center of the screen and in white color on the black background screen is to unify the screen brightness and measure the pupil response with high accuracy. Since the size and color of character strings affect screen brightness, it is preferable to unify them. In addition, if the presentation position of the character string on the target screen is not uniform between the target screens, there will be a difference in the visual condition, so that not only the factor of preference but also the factor of visual condition may affect the pupil area It is preferable to always display the character string at the center of the screen. And if the character string is displayed with white background and black characters on the screen, it is expected that the area occupied by the entire white background screen will normally be larger than the area occupied by the black character overall screen. Overall brightness increases overall. As described above, when the luminance is high, the pupil shrinks. However, in the case of the white background as described above, the pupil shows a contraction reaction as a whole regardless of the preference of the subject, and the pupil It may be difficult to obtain a change reaction. Therefore, it is preferable to display the target screen with white characters on the black background screen in order to keep the brightness of the entire screen low and to easily obtain a pupil change reaction. For example, only a few white color “+” s are displayed on the black background screen. In the present embodiment, by displaying the character string in the same size and color at the center of the screen and in white color on the black background screen, it is possible to measure the pupil area change due to preference.

認知課題を付与しないのは、瞳孔面積に影響を与える要因を嗜好の精神活動に絞ることを目的とする。認知課題とは文字列の記憶や計算など認知的領域の精神活動に関する課題のことであり、被験者に認知課題を付与することにより、瞳孔面積が嗜好の精神活動以外に認知的精神活動によっても反応する結果を生む可能性がある。本実施形態においては、文字列が提示されたターゲット画面、及び非ターゲット画面を被験者が見ている間は、認知課題を付与せず、被験者には提示した画面を視認することのみを求めることで、自発的又は内発的な情意である嗜好に焦点を絞って、その有無又は強度の判定を実現する。   The purpose of not giving the cognitive task is to narrow down the factors affecting the pupil area to the mental activity of preference. A cognitive task is a task related to mental activity in the cognitive domain such as memory and calculation of character strings. By giving a cognitive task to a subject, the pupil area responds not only to the mental activity of preference but also to cognitive mental activity. May produce results. In the present embodiment, while the subject is viewing the target screen on which the character string is presented and the non-target screen, the recognition task is not given, and the subject is only asked to view the presented screen. Focus on the preference, which is a spontaneous or intrinsic emotion, and realize the presence / absence or strength determination.

さらに、3つ目の過程である測定の過程は、以下の測定条件を備えていることが好ましい。すなわち、赤外線照射機能付ウェブカメラなどのハードウェアや市販の専用ハードウェアを用いて、角膜反射法などの方法に則り、瞳孔面積を測定すること、輝度を統制するため、時間的に明るさが変化する太陽の自然光を遮断した場所で測定することである。瞳孔面積の測定は、赤外線照射機能付カメラ等を利用して、公知の方法を適用することができる。   Further, the measurement process as the third process preferably has the following measurement conditions. In other words, using a hardware such as a web camera with an infrared irradiation function or a commercially available dedicated hardware, the pupil area is measured according to a method such as the corneal reflection method, and brightness is controlled in order to control brightness. It is to measure at a place where the natural light of the changing sun is blocked. For the measurement of the pupil area, a known method can be applied using a camera with an infrared irradiation function or the like.

そして、4つ目の過程であるデータ解析による嗜好判定の過程は、以下の動作を備えていることが好ましい。すなわち、ターゲット画面瞳孔面積は、被験者毎に異なる平時の瞳孔面積で規格化を行うこと、ターゲット画面瞳孔面積は各々のターゲット画面を被験者が見ている間の瞳孔面積の平均値とし、非ターゲット画面瞳孔面積は非ターゲット画面を被験者が見ている間の瞳孔面積の平均値とすること、瞬目時の瞳孔面積データを補正すること、個人内比較によって統計的有意差を検定することである。本実施形態の嗜好判定方法を嗜好判定プログラムとしてコンピュータに実行させてもよい。   The process of preference determination by data analysis, which is the fourth process, preferably includes the following operations. In other words, the target screen pupil area is normalized by the normal pupil area that is different for each subject, the target screen pupil area is the average value of the pupil area while the subject is viewing each target screen, and the non-target screen The pupil area is an average value of the pupil area while the subject is viewing the non-target screen, correcting pupil area data at the time of blinking, and testing a statistically significant difference by comparison within an individual. You may make a computer perform the preference determination method of this embodiment as a preference determination program.

被験者毎にデータの規格化を施すのは、瞳孔面積についての個人差の要因を統制することを目的とする。瞳孔面積は個人毎に異なることが生理学的に知られている。例えば、ある被験者甲の平時の瞳孔径が3mmで、別の被験者乙の平時の瞳孔径が5mmで、それぞれの被験者に「高校教師」という文字列をターゲット画面として提示した際、甲が当該文字列を見たときの瞳孔径は4mmで、乙も4mmであった場合を想定する。甲においては瞳孔径が拡大したが、乙においては瞳孔径が縮小している。これは、瞳孔径4mmが測定された場合に、被験者を問わず当該文字列について嗜好性があるとは一概に判定できないことを意味する。個人差の要因を考慮した上で、データの規格化を施すことが望ましい。規格化とは具体的には、文字列を視認している間の瞳孔面積、すなわちターゲット画面瞳孔面積を、被験者の瞳孔面積の絶対値すなわち測定された値そのままではなく、平時の瞳孔面積で割った値を規格化後の値として捉えることである。「高校教師」という先のターゲット画面例について、甲の瞳孔面積値は絶対値すなわち測定値では4mmであったが、規格化後の値は4/3=約1.33、乙の規格化後の値は4/5=0.8となる。規格化によって、甲は「高校教師」の文字列に対して相対的に瞳孔径が拡大し、乙は同文字列に対して相対的に瞳孔径が縮小したと結論付けられる。なお、平時の瞳孔面積は非ターゲット画面を視認している間の瞳孔面積すなわち非ターゲット画面瞳孔面積である。また、瞳孔はほぼ正円形であるため、表記又は計算対象が瞳孔径であっても瞳孔面積であっても本実施形態に係る手順には影響がない。本実施形態においては、規格化を施すことで、生来の瞳孔面積の個人差要因を吸収し、各被験者の嗜好の判定を実現できる点に特徴がある。   The purpose of standardizing data for each subject is to control factors of individual differences in pupil area. It is physiologically known that the pupil area varies from individual to individual. For example, when a subject's normal pupil diameter is 3 mm and another subject's normal pupil diameter is 5 mm, and each subject is presented with the character string “High School Teacher” as the target screen, It is assumed that the pupil diameter when viewing the row is 4 mm and the length of B is also 4 mm. In the former, the pupil diameter increased, while in the second, the pupil diameter decreased. This means that when a pupil diameter of 4 mm is measured, it cannot be generally determined that there is preference for the character string regardless of the subject. It is desirable to standardize the data in consideration of factors of individual differences. Specifically, the normalization means that the pupil area during visual recognition of the character string, that is, the target screen pupil area, is divided by the normal pupil area instead of the absolute value of the subject's pupil area, that is, the measured value as it is. Is to capture the value as a value after normalization. For the previous target screen example “High School Teacher”, the pupil area value of the former was an absolute value, that is, a measured value of 4 mm, but the value after normalization was 4/3 = about 1.33, after the standardization of B The value of 4/5 = 0.8. It can be concluded that, due to the standardization, the pupil diameter was relatively increased with respect to the character string of “High School Teacher” and that the pupil diameter was relatively decreased with respect to the character string. The normal pupil area is the pupil area while viewing the non-target screen, that is, the non-target screen pupil area. In addition, since the pupil is substantially circular, the procedure according to the present embodiment is not affected even if the notation or calculation target is the pupil diameter or the pupil area. The present embodiment is characterized in that by performing normalization, it is possible to absorb the individual difference factor of the natural pupil area and to determine the preference of each subject.

画面毎に瞳孔面積の平均値を算出するのは、非ターゲット画面が提示されている時間内における被験者の平時の瞳孔面積と、提示された文字列に対するターゲット画面瞳孔面積の代表値を得ることを目的とする。平時の瞳孔面積については非ターゲット画面が提示されているときの瞳孔面積であり、非ターゲット画面を例えば2秒間表示する場合は、2秒間において測定された瞳孔面積データの平均値によって代表される。例えば60Hzで瞳孔面積を測定した場合には120フレームの瞳孔面積データの平均値によって代表される。これは既に述べた非ターゲット画面瞳孔面積平均値と同値である。また、各文字列を提示する場合も同様の手続きで各文字列のターゲット画面瞳孔面積平均値を算出し、各文字列に対する瞳孔面積の値の代表値として捉える。先に述べた通り、瞳孔反応には物体提示後0.5秒前後の潜時があることから、物体提示後0.5秒間前後の瞳孔面積データは各平均値算出対象から除外する方法も考えられる。また、ここでターゲット画面瞳孔面積における平均値算出の対象となるデータは測定値そのままではなく、先に述べた規格化後の値が望ましい。本実施形態においては、非ターゲット画面瞳孔面積平均値とターゲット画面瞳孔面積平均値を算出することで、平時の瞳孔面積と、各文字列に対する瞳孔面積の代表値を把握できる点に特徴がある。   The average value of the pupil area for each screen is obtained by obtaining the typical pupil area of the subject during the time when the non-target screen is presented and the representative value of the target screen pupil area for the presented character string. Objective. The normal pupil area is the pupil area when the non-target screen is presented. When the non-target screen is displayed for 2 seconds, for example, it is represented by the average value of the pupil area data measured for 2 seconds. For example, when the pupil area is measured at 60 Hz, it is represented by an average value of pupil area data of 120 frames. This is equivalent to the average value of the non-target screen pupil area already described. Also, when each character string is presented, the target screen pupil area average value of each character string is calculated in the same procedure, and is taken as a representative value of the pupil area value for each character string. As mentioned earlier, there is a latency of about 0.5 seconds after the presentation of the object in the pupil reaction, so it is also possible to consider a method of excluding pupil area data about 0.5 seconds after the presentation of the object from each average value calculation target. It is done. In addition, here, the data for which the average value is calculated in the target screen pupil area is not the measured value as it is, but the normalized value described above is desirable. The present embodiment is characterized in that the average value of the non-target screen pupil area and the average value of the target screen pupil area can be calculated so that the normal pupil area and the representative value of the pupil area for each character string can be grasped.

瞬目時の瞳孔面積データを補正するのは、瞳孔面積の真の値の近似値を捉えることを目的とする。瞳孔は目の構造上、瞬目時には瞼によって覆い隠され、赤外線が一時的に瞳孔に到達しない状態になることで、瞳孔面積の計測が出来なくなる。その場合、計測された瞳孔面積データはゼロ或いはエラー値として記録される。実際は瞳孔面積がゼロになることは生理学的にありえず、単に瞼によって覆い隠されてしまっていることから生じるデータの欠損である。このような欠損データが仮にゼロとして記録された場合、画面毎の瞳孔面積平均値の算出に大きな影響を生じ、具体的にはゼロの時間帯、すなわち瞬目の時間帯が多ければ多いほど、当該画面の瞳孔面積平均値はゼロの影響で小さくなる。その場合、嗜好の要因による瞳孔面積反応の把握が困難になる。そこで、瞬目時の瞳孔面積について補正することが望ましい。具体的には、瞬目前後の瞳孔面積の移動平均によって、瞬目時の瞳孔面積を推定した上で代替値を用いる補正方法や、サポートベクトル回帰モデルによる補正方法などが考えられる。本実施形態では、瞬目時の瞳孔面積を補正することで、瞬目による画面毎の瞳孔面積平均値への影響を軽減し、嗜好の判定を実現できる点に特徴がある。   The purpose of correcting the pupil area data at the time of blinking is to capture an approximate value of the true value of the pupil area. Due to the structure of the eyes, the pupil is covered by a wing during blinking, and the pupil area cannot be measured because infrared rays do not reach the pupil temporarily. In that case, the measured pupil area data is recorded as zero or an error value. In fact, it is not physiologically possible that the pupil area becomes zero, but it is simply a data loss resulting from being obscured by the eyelids. If such missing data is recorded as zero, it will have a large effect on the calculation of the average pupil area for each screen, specifically, the more zero time zone, that is, the blink time zone, The average pupil area of the screen becomes smaller due to the influence of zero. In this case, it becomes difficult to grasp the pupil area response due to the preference factor. Therefore, it is desirable to correct the pupil area at the time of blinking. Specifically, a correction method using a substitute value after estimating the pupil area at the time of blinking by a moving average of pupil areas before and after blinking, a correction method using a support vector regression model, and the like are conceivable. This embodiment is characterized in that by correcting the pupil area at the time of blinking, the influence of the blinking on the average pupil area value for each screen can be reduced, and preference determination can be realized.

なお、瞬目時の瞳孔面積に関連して、画面を提示している間、被験者に瞬目を抑制するよう指示をすることによって、瞬目データを発生させない方法も考えられるが、瞬目を抑制していることからくる眼球疲労や精神負荷が瞳孔面積に影響を与える可能性がある。   In addition, in relation to the pupil area at the time of blinking, there is a method that does not generate blink data by instructing the subject to suppress blinking while presenting the screen. Eye fatigue and mental load resulting from suppression can affect pupil area.

個人内比較によって統計的有意差を検定するのは、嗜好性を有する文字列を判定することを目的とする。非ターゲット画面瞳孔面積平均値とターゲット画面瞳孔面積平均値をそれぞれ標本データとして捉えた上で、両者の平均値に差があるか統計的検定を行う。例えば「高校教師」というターゲット画面に対応したターゲット画面瞳孔面積平均値と、非ターゲット画面瞳孔面積平均値という2つの平均値の差について統計的検定を行うことで、「高校教師」という職業への嗜好性の有無及び強度を判定する。具体的には、2つのデータが等分散であるかどうかを統計的に検定した上で、等分散である場合には、通常のt検定を行い、等分散でない場合にはウェルチの法によるt検定を行い、2つの平均値に差があるかどうかを統計的に検定する。また、各標本データが正規分布でない場合にはノンパラメトリック検定を行う。統計的有意性が検定の結果、認められた場合において、ターゲット画面瞳孔面積平均値の方が非ターゲット画面瞳孔面積平均値よりも大きければ嗜好性があり、小さければ嗜好性がないと判定する。また、その大小は嗜好の程度と一致する。ターゲット画面瞳孔面積平均値と非ターゲット画面瞳孔面積平均値は同一被験者の値が比較される。例えば、被験者甲のターゲット画面瞳孔面積平均値と、被験者乙の非ターゲット画面瞳孔面積平均値とが比較されることはなく、個人内比較がなされる。例えば、本実施形態の嗜好判定方法を嗜好判定プログラムとしてコンピュータに実行させて、統計的検定を行わせて、文字列や統計的検定結果をモニタ画面に表示させてもよい。   The purpose of testing a statistically significant difference by intra-personal comparison is to determine a character string having preference. A non-target screen pupil area average value and a target screen pupil area average value are each regarded as sample data, and then a statistical test is performed to determine whether there is a difference between the two average values. For example, by performing a statistical test on the difference between the average value of the target screen pupil area corresponding to the target screen of “high school teacher” and the average value of the non-target screen pupil area, the profession of “high school teacher” The presence / absence and strength of palatability are determined. Specifically, after statistically testing whether the two data are equal variances, if they are equal variances, a normal t-test is performed. If they are not equal variances, t A test is performed to statistically test whether there is a difference between the two average values. If each sample data is not normally distributed, a non-parametric test is performed. When statistical significance is recognized as a result of the test, it is determined that there is a preference if the average value of the target screen pupil area is larger than the average value of the non-target screen pupil area, and it is determined that there is no preference if it is small. Moreover, the magnitude matches the degree of preference. The target screen pupil area average value and the non-target screen pupil area average value are compared with values of the same subject. For example, the average value of the target screen pupil area of the subject A and the average value of the non-target screen pupil area of the subject B are not compared, and an intra-personal comparison is made. For example, the preference determination method of the present embodiment may be executed by a computer as a preference determination program to perform a statistical test, and a character string or a statistical test result may be displayed on the monitor screen.

なお、得られた瞳孔面積データを標本データと捉える場合には上記の方法による統計的検定を行うことが好ましいが、全数データと捉える場合には上記の方法によらず、単純な差の計算を行ってもよい。   In addition, when the obtained pupil area data is regarded as sample data, it is preferable to perform a statistical test by the above method. However, when it is regarded as all data, a simple difference calculation is performed regardless of the above method. You may go.

図4を参照して、被験者甲における職業への嗜好の判定結果の一例を示す。図4(a)は、非ターゲット画面瞳孔面積平均値を示している。横軸に職業に関する各文字列、縦軸に規格化後のターゲット画面瞳孔面積平均値を示している。そして、それぞれのターゲット画面瞳孔面積平均値、及び非ターゲット画面瞳孔面積平均値について平均値の差の統計的検定を上述した手順で行った結果、統計的有意差が5%有意水準で認められた各文字列には図4に示すように“*”を付してある。なお、瞳孔面積の測定方法、データ解析の方法、非ターゲット画面瞳孔面積平均値の定義、及び規格化後のターゲット画面瞳孔面積平均値については、上述した通りである。被験者甲は「ユーモア作家」、「映画監督」、「イラストレーター」に嗜好を有すると判定される。一方で「学校事務員」、「レジ係」、「販売事務員」には嗜好を有しないと判定される。それ以外の文字列には情意が存在しないと判定される。被験者甲は定型的作業が多い職業に就きたくないと思い、一方で非定型的作業、特に創造性の発揮が強く求められる職業に就きたいという情意を有している可能性がある、というのが結果の解釈の一例である。この結果は、個人の嗜好によって変わるので、被験者が変われば結果も変わることが予測される。   With reference to FIG. 4, an example of the determination result of the preference for occupation in subject A is shown. FIG. 4A shows the non-target screen pupil area average value. The horizontal axis indicates each character string relating to occupation, and the vertical axis indicates the average value of the target screen pupil area after normalization. And as a result of having performed the statistical test of the difference of the average value about each target screen pupil area average value and non-target screen pupil area average value by the procedure mentioned above, statistical significance difference was recognized by 5% significance level. Each character string is marked with “*” as shown in FIG. The pupil area measurement method, the data analysis method, the definition of the non-target screen pupil area average value, and the normalized target screen pupil area average value are as described above. Subject A is determined to have a preference for “humor writer”, “movie director”, and “illustrator”. On the other hand, it is determined that the “school clerk”, “cash register”, and “sales clerk” have no preference. It is determined that there is no emotion in the other character strings. Subject A does not want to get a job with a lot of routine work, but may have a desire to get a job with atypical work, especially a job that strongly demands creativity. It is an example of interpretation of a result. Since this result changes according to individual preference, it is predicted that the result will change if the subject changes.

なお、これらいずれかの嗜好判定方法は、コンピュータに実行させるプログラムとして実現することができる。   Note that any one of these preference determination methods can be realized as a program executed by a computer.

次に、図5を参照して、本実施形態の嗜好判定方法の検証結果について説明する。図5は、各ターゲット画面における文字列に対する被験者の瞳孔面積反応と、被験者の嗜好との関連を検証するために行った実験の結果を示している。図5において、縦軸には規格化後のターゲット画面瞳孔面積平均値、横軸には嗜好があると答えた文字列群についての規格化後のターゲット画面瞳孔面積平均値、及び嗜好がないと答えた文字列群についての規格化後のターゲット画面瞳孔面積平均値の2つの平均値を示している。これらの各平均値は、各ターゲット画面についての瞳孔面積平均値を算出した後に、嗜好の有無によってそれらの平均値データを区分し、その上で嗜好の有無毎に平均値を算出するという手順を踏んだ。その後、2つの平均値の差について、等分散性の統計的検定を行い、両側検定:F(41、25)=1.7912、p=0.1246により等分散であることを確認した上で、通常のt検定を行い、両側検定:t(66)=−2.0552、p<0.05との結果を得た。つまり、5%有意水準で2つの平均値には差がある。   Next, a verification result of the preference determination method of the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 5 shows the result of an experiment conducted to verify the relationship between the pupil area response of the subject to the character string on each target screen and the preference of the subject. In FIG. 5, the vertical axis represents the normalized target screen pupil area average value, the horizontal axis represents the standardized target screen pupil area average value for the character string group that has a preference, and there is no preference. Two average values of the target screen pupil area average values after normalization for the answered character string group are shown. For each of these average values, after calculating the pupil area average value for each target screen, the average value data is classified according to the presence or absence of preference, and then the average value is calculated for each presence or absence of preference. Stepping. Then, a statistical test of equal variance is performed on the difference between the two average values, and after confirming that the variance is equal by two-sided test: F (41,25) = 1.912, p = 0.1246 A normal t-test was performed, and two-sided test: t (66) = − 2.0552, p <0.05 was obtained. In other words, there is a difference between the two average values at the 5% significance level.

図5における実験では、まず、4名の被験者に対して、図2に示した文字列群に含まれる各文字列が表記されたターゲット画面を提示し、既に述べた方法で瞳孔面積を測定した。次に、瞳孔面積を計測した被験者と同じ4名の被験者に対して図2に示す文字列群に含まれる各文字列についての嗜好を口頭で確認した。その上で、瞳孔面積と、口頭で確認した嗜好との関連について統計的検定を行った。その結果、図5に示すように、口頭で嗜好があると答えた文字列群については瞳孔面積が拡大し、口頭で嗜好がないと答えた文字列群については瞳孔面積が縮小したことが統計的に確かめられた。5%水準で2つの平均値には差があると認められ、かつ、嗜好があると答えた文字列群についての規格化後ターゲット画面瞳孔面積平均値が、嗜好がないと答えた文字列群についての規格化後ターゲット画面瞳孔面積平均値を上回っていることから、本実施形態による嗜好判定方法で被験者の嗜好の判定が実現できることが分かった。   In the experiment in FIG. 5, first, a target screen on which each character string included in the character string group shown in FIG. 2 was presented to four subjects, and the pupil area was measured by the method described above. . Next, the preference about each character string contained in the character string group shown in FIG. 2 was confirmed verbally with respect to the same four test subjects as the subjects who measured the pupil area. A statistical test was then performed on the relationship between pupil area and verbal preference. As a result, as shown in FIG. 5, the pupil area is enlarged for the character string group that is answered verbally and the pupil area is reduced for the character string group that is answered verbally is not preferred. It was confirmed. Character groups that the average value of the target screen pupil area after normalization for the character strings that are recognized as having a difference between the two average values at the 5% level and that there is preference is not preferred Since it exceeds the average value of the target screen pupil area after normalization, it was found that the preference determination method of the subject can be realized by the preference determination method according to the present embodiment.

ここで、図5に示した実験結果について4点補足する。1点目は認知度の統制である。2点目は一般的傾向の確認を目的としていることである。3点目は欺瞞性の解釈である。4点目は順序効果の統制である。   Here, four points are supplemented for the experimental results shown in FIG. The first point is recognition control. The second point is to confirm general trends. The third point is the interpretation of deception. The fourth point is order effect control.

1点目の認知度の統制について説明する。図5に示した実験結果について、被験者がイメージの沸かない文字列について嗜好を確認することは妥当ではない。なぜなら、知らない事柄についてはそもそも嗜好が存在しえないからである。そこで、4名の被験者に対して口頭で、図2に示す各文字列についての認知度、すなわち各文字列が示す職業について知っているかどうかを口頭で質問した。その結果、被験者甲は1個、被験者乙は4個、被験者丙は2個、被験者丁は5個の文字列について知らないという結果が出た。そこで、被験者甲は19個、被験者乙は16個、被験者丙は18個、被験者丁は15個の文字列群を図5に示した実験における分析対象にした。   Explain the control of the first point of recognition. Regarding the experimental results shown in FIG. 5, it is not appropriate for the subject to confirm the preference for a character string whose image does not boil. This is because there is no preference for things that you do not know. Therefore, verbal questions were asked to four test subjects whether they knew the degree of recognition of each character string shown in FIG. 2, that is, the occupation indicated by each character string. As a result, there was a result that one subject A, four subject Bs, two subject nieces 2, and subject D did not know about five character strings. Therefore, 19 character groups, 16 subjects, 16 subjects, 18 subjects, and 15 subjects had 15 character strings as analysis targets in the experiment shown in FIG.

2点目の一般的傾向の確認を目的としていることについて説明する。図5に示した実験結果について、個人すなわち被験者によることなく、あくまで瞳孔面積と口頭で確認した嗜好との一般的な関連性について検証することが目的なので、被験者毎に結果を分析するのではなく、4名の被験者を纏めて分析することが好ましい。そこで、嗜好があると口頭で確認した文字列群と、嗜好がないと口頭で確認した文字列群とを分離し、それぞれの規格化後のターゲット画面瞳孔面積平均値を合算した上で、文字列数で割った。これによって、嗜好があると口頭で確認した文字列群の瞳孔面積平均値と、嗜好がないと口頭で確認した文字列群の瞳孔面積平均値が算出される。嗜好があると口頭で確認した文字列群に含まれる文字列の数は26個であり、嗜好がないと口頭で確認した文字列群に含まれる文字列の数は42個であった。この合計は68個であり、上記の被験者甲、乙、丙、丁の分析対象の文字列数の和と一致する。   Explain that the purpose is to confirm the second general tendency. The experimental results shown in FIG. 5 are not intended to be based on an individual, that is, a subject, but to verify the general relationship between the pupil area and the verbal preference, so the results are not analyzed for each subject. It is preferable to analyze four subjects collectively. Therefore, the character string group confirmed verbally when there is a preference and the character group group confirmed verbally when there is no preference are separated, and the average value of the target screen pupil area after each standardization is added to Divided by the number of columns. Thereby, the average pupil area value of the character string group confirmed verbally if there is a preference and the average pupil area value of the character string group confirmed verbally if there is no preference. When there is a preference, the number of character strings included in the character string group confirmed verbally is 26, and when there is no preference, the number of character strings included in the character string group confirmed verbally is 42. This total is 68, which matches the sum of the number of character strings to be analyzed for the above-mentioned subject A, B, B, and Ding.

例えば、図2に示す「学校事務員」という文字列について、被験者甲は嗜好があると口頭で答え、被験者乙は嗜好がないと口頭で答えた場合を想定すると、「学校事務員」という文字列に対する被験者甲の規格化後ターゲット画面瞳孔面積平均値は図5に示した「嗜好あり」の文字列群に分類され、同文字列に対する被験者乙の規格化後ターゲット画面瞳孔面積平均値は図5に示した「嗜好なし」の文字列群に分類される。このような処理を逐一行ったのが、図5に示した「嗜好あり」の26個と、図5に示した「嗜好なし」の42個である。なお、口頭での嗜好の確認においては、「嗜好あり」「嗜好なし」「どちらとも言えない」の3択で質問したが、「どちらとも言えない」への該当はなかった。   For example, in the case of the character string “school clerk” shown in FIG. 2, assuming that the subject A verbally responds that there is a preference and the subject B verbally answers that there is no preference, the character “school clerk” The average value of the target screen pupil area after the normalization of the subject A with respect to the column is classified into the “preferred” character string group shown in FIG. 5, and the average value of the target screen pupil area after the normalization of the subject B with respect to the character string is shown in FIG. 5 is classified into a character string group of “no preference” shown in FIG. Such processing is performed one by one for 26 “preferred” shown in FIG. 5 and 42 “not preferred” shown in FIG. In the confirmation of verbal preference, there were three choices of “with preference”, “no preference”, and “cannot say either”, but there was no corresponding to “cannot say either”.

なお、4名の被験者は全て、大学院生で、日本語を読解可能で、就職活動への意欲があり、就職希望職種が定まっており、正常な視力を有することを事前に確認しており、それらについての個人差はない。一般的傾向の確認に適した調査対象者の個人差の統制がなされている。   All four subjects are graduate students who can read Japanese, have a willingness to find a job, have determined their desired job type, and have normal vision. There is no individual difference about them. Control of individual differences among survey subjects suitable for confirming general trends.

3点目の欺瞞性の解釈について説明する。既に述べた通り、従来の検査手法において、面接検査は就業希望者の回答の欺瞞性を完全に排除することはできない。この問題点より、図5に示した実験では口頭で被験者に嗜好を確認していることから、被験者が欺瞞的な回答を行う可能性があるという指摘があるかもしれない。しかし、図5に示した実験は、企業等における採用試験の場面とは環境が全く異なる。すなわち、企業等における採用面接においては、口頭で職業への嗜好を確認される学生などの就業希望者は、企業等に高く評価されることを目的として、回答を装う動機付けがあるが、図5に示した実験では回答を装う動機付けとなる報酬が存在しない。図5に示した実験は、採用選考の場面ではなく、また、被験者に対する就業斡旋や、回答結果に応じた謝礼額設定など、被験者にとっての報酬は一切用意されていない。したがって、図5における嗜好の有無についての口頭確認結果は信頼に足りる。   The interpretation of the third point of deception will be explained. As already mentioned, in the conventional inspection method, the interview inspection cannot completely eliminate the deception of the answer of the job applicant. From this problem, it may be pointed out that the subject may give a deceptive answer because the test shown in FIG. However, the experiment shown in FIG. 5 has a completely different environment from the scene of the employment test in a company or the like. In other words, in recruitment interviews at companies, etc., those who wish to work, such as students who are confirmed verbally in their vocational preferences, are motivated to pretend to be highly evaluated by companies. In the experiment shown in 5, there is no reward that motivates to pose an answer. The experiment shown in FIG. 5 is not a scene of recruitment selection, and no reward is prepared for the subject such as employment placement for the subject and setting a reward amount according to the answer result. Therefore, the oral confirmation result on the presence or absence of preference in FIG. 5 is reliable.

4点目の順序効果の統制について説明する。4人の被験者に対して、全て同じ順序で文字列を提示すると、被験者にとって特定の意味形成に繋がる可能性がある。文字列の順序によって被験者が特定のイメージを想起する場合である。このようなイメージ想起は、各文字列への嗜好を判定するという図5に示した実験の目的において排除すべきであることから、被験者毎に提示する文字列の順序をランダム化した。   The fourth point order effect control will be described. If the character strings are presented to all four subjects in the same order, there is a possibility that the subject will have a specific meaning. This is a case where the subject recalls a specific image according to the order of the character strings. Since such image recall should be excluded for the purpose of the experiment shown in FIG. 5 for determining the preference for each character string, the order of the character strings presented for each subject was randomized.

以上、図5に示すように、本実施形態による方法で被験者の嗜好の判定が実現できることが確認できた。なお、図5に示した実験結果は、あくまでも本実施形態の効果検証のために行ったものであり、本実施形態の実施時にはこれらの実験と同様の過程は行わなくてもよい。   As described above, as shown in FIG. 5, it has been confirmed that the preference of the subject can be realized by the method according to the present embodiment. Note that the experimental results shown in FIG. 5 are only for verification of the effect of the present embodiment, and the same process as these experiments may not be performed when the present embodiment is performed.

本実施形態の嗜好判定方法において、前記ターゲット画面に表示される文字列は職業に関する文字列でもよいことは、既に説明した。職業に関する嗜好の判定場面では、欺瞞性が混入しやすいため、職業に関する嗜好は本実施形態を適用するのに適した嗜好である。   As described above, in the preference determination method of the present embodiment, the character string displayed on the target screen may be a character string related to occupation. Since the deception property is likely to be mixed in the occupational preference determination scene, the occupational preference is a preference suitable for applying this embodiment.

職業に関する嗜好の判定について、従来の方法では欺瞞性が混入しやすいのは心理的な報酬期待が存在するからである。特に、求人倍率が低い昨今の状況において就業希望者は、採用試験を受験している企業等に必ずしも強い嗜好性があるわけでなく、第一にいずれかの企業等に就職することを目的とした行動をとることは容易に想定可能である。例えば質問紙検査において、検査の各質問への回答について、検査実施主体である企業等に高く評価されるための望ましい職業への嗜好を装った方略を就業希望者が検討することが想定される。また、面接検査においても、就業希望者は当該企業等に高く評価されるために望ましい応答をし、職業への嗜好について装った説明を行うことが想定される。採用面接検査や、採用選考において用いられる質問紙検査について、それらの傾向と対策を論じた書籍が既に数多く出版されており、就業希望者が有する真の職業への嗜好に基づく回答又は応答よりも、企業等の採用試験に合格するための回答又は応答方略を就業希望者が検討する場合も容易に想定される。   Regarding the determination of occupational preferences, deceptiveness is likely to be mixed in the conventional method because psychological reward expectations exist. In particular, in the current situation where the job offer ratio is low, job applicants do not necessarily have a strong preference for the companies that are taking the recruitment examination, but the purpose is to first find a job at any company. It can be easily assumed to take the action. For example, in questionnaire surveys, it is assumed that job applicants will consider strategies that pretend to be desirable professions to be highly evaluated by companies that are the subject of the inspection, regarding the answers to each question in the inspection. . Also in interview examinations, it is assumed that those who wish to work give a desirable response in order to be highly evaluated by the company, etc., and give explanations about their preference for occupation. There are already many books that discuss trends and countermeasures for recruitment interviews and questionnaires used in recruitment screening, and rather than answers or responses based on the true vocational preference of job seekers. It is also easily assumed when a job applicant examines an answer or response strategy for passing the employment examination of a company or the like.

質問紙検査の課題をより詳細に明らかにすべく、VPI職業興味検査日本語版を用いて発明者による実験を行った。実験群及び統制群を設け、各群で学生10名を被験者とし、群間で被験者は異なるようにした。両群ともにVPI職業興味検査日本語版を二回受験した。実験群では就職試験の場面を被験者が想定し、1回目の検査と2回目の検査で応募職種が異なる場合の回答を被験者に指示した。統制群ではそのような指示はなく、被験者にとって素直な回答を促した。各群において、1回目の検査結果平均と2回目の検査結果平均を各尺度につき比較し、t検定(5%有意水準)によってその平均の差を確かめた。なお、VPI職業興味検査日本語版は、6尺度によって構成され、各尺度の得点によって被験者の職業興味が判定される。その結果、実験群では6尺度中6尺度(R,I,A,S,E,C)に有意な差が認められたのに対して、統制群では全尺度において有意な差が認められなかった。つまり、被験者にとって就職試験における合格という心理的報酬が期待される実験群の場合には、被験者の回答傾向が有意に変わり、報酬が想定されない統制群の場合には被験者の回答傾向が変わらないことが分かった。就職試験は就業希望者にとって心理的報酬が存在する場合に該当するため、VPI職業興味検査日本語版では、就業希望者の欺瞞的回答が発生し、真の職業への嗜好が判定できないことが確かめられた。   In order to clarify the problem of the questionnaire survey in more detail, the inventors conducted an experiment using the Japanese version of the VPI occupational interest test. An experimental group and a control group were established, and 10 students were used as subjects in each group, and the subjects were different among the groups. Both groups took the Japanese version of the VPI Vocational Interest Test twice. In the experimental group, the subject assumed the scene of the employment examination, and the subject was instructed to answer when the type of application was different between the first examination and the second examination. There was no such instruction in the control group, and it encouraged subjects to give an honest answer. In each group, the average of the first test result and the average of the second test result were compared for each scale, and the difference between the averages was confirmed by t-test (5% significance level). The Japanese version of the VPI Occupational Interest Test is composed of 6 scales, and the occupational interest of the subject is determined by the score of each scale. As a result, 6 groups out of 6 scales (R, I, A, S, E, C) were significantly different in the experimental group, whereas no significant difference was observed in all scales in the control group. It was. In other words, in the experimental group where the subject is expected to receive a psychological reward of passing the employment examination, the subject's response tendency changes significantly, and in the control group where no reward is assumed, the subject's response tendency does not change I understood. Since the employment examination is applicable when there is a psychological reward for the job applicant, the Japanese version of the VPI Vocational Interest Test may result in a deceiving answer from the job applicant, and the preference for a true occupation cannot be determined. It was confirmed.

本実施形態で説明した発明は、例えば、就業希望者の職業への嗜好を判定する企業又は行政機関などの団体における採用活動に用いられる。又は、職業への嗜好を検討材料にして社員又は職員の異動や人事考課を行う企業又は行政機関などの団体でも用いられる。さらに、職業への嗜好を検討材料にして学生のキャリアカウンセリングを行う学校や学習塾などの教育機関でも用いられる。そして、職業への嗜好を検討材料にして就業希望者又は転職希望者のキャリアカウンセリングを行う人材紹介企業や人材派遣企業でも用いられる。或いは職業への嗜好を基にコンサルティングを行うコンサルティング企業や総合研究所でも用いられる。   The invention described in the present embodiment is used, for example, in recruitment activities in organizations such as companies or government agencies that determine job preferences of job applicants. Or, it is also used by organizations such as companies or administrative organizations that conduct employee or staff transfer and personnel assessments based on their preference for occupation. It is also used in educational institutions such as schools and cram schools that provide career counseling for students based on their preference for occupation. It is also used by recruitment agencies and temporary staffing companies that provide career counseling for those who wish to work or change their jobs, based on their preference for occupation. Alternatively, it is also used in consulting companies and general research institutes that provide consulting based on their preference for occupation.

本実施形態の嗜好判定方法において、前記ターゲット画面に表示される文字列は、ある商品やサービスに関すること、学校などにおけるある教材や授業に関する文字列でもよい。企業における商品やサービスの市場調査においては消費者の嗜好を判定し、また、学校などの教育機関においては生徒や受講者の興味を判定する。それらの嗜好は本実施形態を適用するのに適した嗜好である。   In the preference determination method of the present embodiment, the character string displayed on the target screen may be a character string related to a certain product or service, a certain teaching material in a school, or the like. In a market survey of products and services in a company, consumer preferences are determined, and in educational institutions such as schools, the interests of students and students are determined. Those preferences are preferences suitable for applying this embodiment.

本実施形態では、嗜好の対象として、職業を例に説明したが、職業に限らず以下の例にも適用できる。例えば、発表や交渉を行う際、聴衆や交渉相手を被験者、発表や交渉で用いる資料を提示物として、提示物への嗜好を判定し、聴衆の興味を惹いたり、交渉相手の購買行動を促したりすることを目的とする場合が考えられる。或いは、学校や学習塾などにおいて、学生を被験者、授業や教材を提示物として、提示物への嗜好を判定し、学生の興味を惹いたり、授業や教材の質の評価を行ったりすることを目的とする場合も考えられる。さらに、投資家を被験者、株価などの資料を提示物として、提示物への嗜好を判定し、特定証券などへの投資行動の意思決定時期や意志決定構造を調査することを目的とする場合も考えられる。   In the present embodiment, the occupation has been described as an example of the preference, but the present invention is not limited to the occupation and can be applied to the following examples. For example, when making announcements and negotiations, the audience and negotiating partners are the subjects, and the materials used in the announcements and negotiations are presented, and the preference for the presentations is determined, attracting the audience's interest, and prompting the buying behavior of the negotiating partners. There are cases where the purpose is to do. Or at a school or a cram school, using students as subjects, classes and teaching materials as presentations, determining preferences for the presentations, attracting students' interests, and evaluating the quality of classes and teaching materials It can also be used for purposes. In addition, it may be aimed at investigating investor subjects, stock prices, etc. as presentations, determining preferences for the presentations, and investigating the decision-making timing and decision-making structure of investment behavior in specific securities, etc. Conceivable.

本発明の嗜好判定方法及び嗜好判定プログラムは、被験者の嗜好を判定することができるため、各種職業適性調査や市場調査に利用することができる。   Since the preference determination method and the preference determination program of the present invention can determine a subject's preference, they can be used for various occupational aptitude surveys and market surveys.

S101:非ターゲット画面提示
S102:非ターゲット画面提示時の瞳孔面積を測定
S103:ターゲット画面提示
S104:ターゲット画面提示時の瞳孔面積を測定
S105:ターゲット画面提示の終了判定
S101: Non-target screen presentation S102: Measure pupil area at non-target screen presentation S103: Target screen presentation S104: Measure pupil area at target screen presentation S105: End determination of target screen presentation

Claims (5)

嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも1以上の文字列であって、予め文字列の親密度を計算して一定範囲に該当する文字列を表記したターゲット画面及び前記文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を被験者に提示する提示手段と、前記ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び前記非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定する測定手段と、前記測定手段により測定した前記ターゲット画面瞳孔面積と前記非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定する検定手段とを備え、
前記提示手段は、予め被験者毎に行われた前記親密度に関する調査結果に基づいて、親密度が閾値以上の文字列を選定し、当該選定した文字列を前記一定範囲に該当する文字列とすること
を特徴とする嗜好判定システム。
A target screen which is at least one or more character strings included in a character string group which is a collection of character strings related to preferences, and in which a character string corresponding to a certain range is expressed by calculating the familiarity of the character strings in advance Presenting means for presenting to the subject a non-target screen that is a blank that is not included in the character string group or that is not represented, and a target screen pupil that is the pupil area of the subject when viewing the target screen Measuring means for measuring a non-target screen pupil area, which is a pupil area of a subject when viewing the non-target screen, and the target screen pupil area measured by the measurement means and the non-target screen pupil area A test means for statistically testing the difference,
The presenting means selects a character string whose familiarity is greater than or equal to a threshold value based on an investigation result regarding the familiarity previously performed for each subject, and sets the selected character string as a character string corresponding to the certain range. A taste determination system characterized by this.
嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも1以上の文字列であって、予め文字列の親密度を計算して一定範囲に該当する文字列を表記したターゲット画面及び前記文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を0.5秒以上5秒未満被験者に提示する提示手段と、前記ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び前記非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定する測定手段と、前記測定手段により測定した前記ターゲット画面瞳孔面積と前記非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定する検定手段とを備え、前記提示手段は、予め被験者毎に行われた前記親密度に関する調査結果に基づいて、親密度が閾値以上の文字列を選定し、当該選定した文字列を前記一定範囲に該当する文字列とすることを特徴とする嗜好判定システム。 A target screen which is at least one or more character strings included in a character string group which is a collection of character strings related to preferences, and in which a character string corresponding to a certain range is expressed by calculating the familiarity of the character strings in advance Presenting means for presenting a non-target screen in which a character string not included in the character string group is described or a blank space without description to a subject in a range of 0.5 seconds to less than 5 seconds, and a subject when viewing the target screen Measuring means for measuring the target screen pupil area that is the pupil area of the subject and the non-target screen pupil area that is the pupil area of the subject when viewing the non-target screen, and the target screen pupil area measured by the measuring means, wherein a test means for statistical test the difference between the non-target screen pupil size, the presenting means, research focusing relating to the degree of intimacy that is performed in advance for each subject Preference determination system, closeness is selected more strings threshold, characterized in strings and to Rukoto to the appropriate string the selected in the predetermined range based on. 前記提示手段は、前記ターゲット画面及び前記非ターゲット画面を画面中央に交互に表示し、当該前記非ターゲット画面を表示する際には、黒背景画面に白い色で“+”を数個のみ表示させた文字列を表示し、前記ターゲット画面を表示する際には、その表示順序をランダムに変えること
を特徴とする請求項1又は2記載の嗜好判定システム。
The presenting means alternately displays the target screen and the non-target screen in the center of the screen, and when displaying the non-target screen, displays only a few “+” in white color on the black background screen. The preference determination system according to claim 1 or 2 , wherein when the target character screen is displayed and the target screen is displayed, the display order is randomly changed.
嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも1以上の文字列であって、予め文字列の親密度を計算して一定範囲に該当する文字列を表記したターゲット画面及び前記文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を被験者に提示し、前記ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び前記非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定し、前記測定手段により測定した前記ターゲット画面瞳孔面積と前記非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定し、前記提示する際には、予め被験者毎に行われた前記親密度に関する調査結果に基づいて、親密度が閾値以上の文字列を選定し、当該選定した文字列を前記一定範囲に該当する文字列とすることをコンピュータに実行させる嗜好判定プログラム。   A target screen which is at least one or more character strings included in a character string group which is a collection of character strings related to preferences, and in which a character string corresponding to a certain range is expressed by calculating the familiarity of the character strings in advance The target screen pupil area that is the pupil area of the subject when viewing the target screen by presenting the subject with a non-target screen that is not included in the character string group or that is a blank without the notation, and the target screen pupil area Measure the non-target screen pupil area, which is the pupil area of the subject when viewing the non-target screen, and statistically test the difference between the target screen pupil area measured by the measuring means and the non-target screen pupil area When presenting, a character string having a closeness greater than or equal to a threshold value is selected based on a result of investigation on the closeness previously performed for each subject, and the selection is performed. Preference determination program for executing the string to a character string corresponding to the predetermined range to the computer. 嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも1以上の文字列であって、予め文字列の親密度を計算して一定範囲に該当する文字列を表記したターゲット画面及び前記文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を0.5秒以上5秒未満被験者に提示し、前記ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び前記非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定し、前記測定手段により測定した前記ターゲット画面瞳孔面積と前記非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定し、前記提示する際には、予め被験者毎に行われた前記親密度に関する調査結果に基づいて、親密度が閾値以上の文字列を選定し、当該選定した文字列を前記一定範囲に該当する文字列とすることをコンピュータに実行させる嗜好判定プログラム。 A target screen which is at least one or more character strings included in a character string group which is a collection of character strings related to preferences, and in which a character string corresponding to a certain range is expressed by calculating the familiarity of the character strings in advance The subject's pupillary area when a non-target screen in which a character string that is not included in the character string group is written or a blank space that is not written is presented to the subject for 0.5 seconds to less than 5 seconds and the target screen is viewed The target screen pupil area and the non-target screen pupil area, which is the pupil area of the subject when viewing the non-target screen, and the target screen pupil area and the non-target screen pupil area measured by the measuring means and statistical test the difference between the time of the presentation, on the basis of the findings on the degree of intimacy that is performed in advance for each subject, familiarity is equal to or larger than the threshold string The selected preference determination program for executing the string the selected a computer to a character string corresponding to the predetermined range.
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