JP7079465B2

JP7079465B2 - 対象物への親密度を推定するための評価方法、評価システム

Info

Publication number: JP7079465B2
Application number: JP2017214565A
Authority: JP
Inventors: 潤爾大山; 直岩木
Original assignee: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology AIST
Current assignee: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology AIST
Priority date: 2017-11-07
Filing date: 2017-11-07
Publication date: 2022-06-02
Anticipated expiration: 2037-11-07
Also published as: JP2019084038A

Description

本発明は、対象物に対する被験者の親密度を推定するための評価方法、評価システムに関し、より具体的には、対象物の画像を見た被験者の脳波データから求めた事象関連電位(ＥＲＰ)を用いて対象物への親密度を推定するための評価方法、評価システムに関する。

従来から、新商品の開発等のために既存の関連する商品等の認知度をできるだけ定量的に調査したいという要求がある。例えば、非特許文献１は、キャラクタの顔画像を見た被験者の脳波データから求めた事象関連電位(以下、本明細書中では「ＥＲＰ」と呼ぶ)のピーク振幅の大きさにキャラクタの顔の識別(見たことがある／見たことがない)が反映する場合があることを開示する。

日本感性工学会論文誌 Vol.10, No.2, pp 123-129 (2011)

上記した非特許文献１は、キャラクタの顔を見たことがあるか見たことがないかの判断にその顔画像を見た被験者の顔の有名度に関連する脳波データが利用できることを示している。しかし、非特許文献１は、実際の顔の有名度に関する脳情報処理をキャラクタに応用した研究であり、その製品や商品の形状や色などの顔と無関係の一般的なデザインを対象とすることはできなかった。さらに、そのデザインがこれまでに被験者が知っているデザインとどの程度似ていると思うか、といった認知の程度(他のデザインとどの程度似ているか／他のデザインと似ていない新規性の高いデザインであるかのレベル、度合い)、言い換えればその商品に対する親密度(親近度)を定量的に判断／推定するものではない。

本発明は、製品、商品、あるいは情報デザイン等の対象物に対する被験者の親密度(親近度)を定量的に判断／推定するための評価方法、評価システムを提供することを目的とする。

本発明の一態様として、コンピュータを用いて対象物に対する被験者の親密度を推定するための評価方法を提供する。その評価方法は、(ａ)表示画面に対象物の画像を表示させながら測定された被験者の脳波データをコンピュータのメモリに格納するステップと、(ｂ)メモリ中の脳波データからＥＲＰを求めるステップと、(ｃ)ＥＲＰをメモリ中の被験者の親密度のレベルに対応したＥＲＰ基準と比較するステップと、(ｄ)その比較の結果から対象物に対する被験者の親密度を推定するステップと、を含む。

本発明の他の一態様として、対象物に対する被験者の親密度を推定するための評価システムを提供する。その評価システムは、(ａ)対象物の画像を表示するための表示装置と、(ｂ)表示装置への対象物の画像の表示に同期して被験者の脳波を測定するための脳波計と、(ｃ)脳波計からの被験者の脳波信号を処理して、対象物に対する被験者の親密度を推定するための処理装置とを備える。処理装置(ｃ)は、被験者の脳波信号から求めたＥＲＰと処理装置と通信可能に接続されたメモリに格納された被験者の親密度のレベルに対応したＥＲＰ基準とを比較して、その比較結果から対象物に対する被験者の親密度を推定する。

本発明の一実施形態の評価システムの構成を示す図である。本発明の一実施形態の評価システムの処理装置の構成を示す図である。本発明の一実施形態の脳波計の電極配置例を示す図である。本発明の一実施形態の評価方法のフローを示す図である。本発明の一実施形態の脳波データ(波形とＥＲＰ)の例を示す図である。本発明の一実施形態のＥＲＰ基準の例を示す図である。本発明の一実施形態のＥＲＰ基準の求め方とこれを用いた親密度の推定方法を説明するための図である。

図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態の対象物に対する被験者の親密度を推定するための評価システムの構成を示す図である。評価システム３０は、対象物の画像９を被験者１に向けて表示するための表示装置２と、表示装置２への対象物の画像９の表示に同期して被験者１の脳波を測定するための脳波計３と、脳波計３からの被験者１の脳波信号を処理して、対象物に対する被験者１の親密度を推定するための処理装置４とを備える。評価システム３０は、さらに表示装置２への対象物９の画像の表示に際して、被験者１が画像の対象物を知っていること、知らないこと、あるいは知っている度合いを伝えるための入力装置５を選択的に備えることができる。図１では、入力装置５として手６で操作するマウス５を例示している。

図１の表示装置２は、独立の装置として以外に、処理装置４の一部として、あるいは付随する装置として構成することができる。独立の装置としての表示装置２は、例えば液晶表示画面(タッチ式パネルを含む)を有するタブレット型端末あるいはスマートフォン等の処理装置４と無線通信可能な表示装置を含むことができる。処理装置４の一部として、あるいは付随する装置としての表示装置２は、処理装置４が例えばコンピュータである場合に、そのコンピュータが内蔵する、あるいは付随する液晶表示画面(タッチ式パネルを含む)、またはＨＤＭＩ(登録商標)ケーブル等でコンピュータと通信可能なテレビ等を含むことができる。また、表示装置２は、ヘッドマウントディスプレイや曲面ディスプレイなどでもよい。

処理装置４は、上述したように例えばコンピュータ(ＰＣ)で構成することができる。図２は、本発明の処理装置４として機能するコンピュータ(ＰＣ)の構成例を示すブロック図である。ＰＣ４は、バス４２を介して相互に接続された演算処理装置(ＣＰＵ)４０、記憶手段４１、各種Ｉ／Ｆ４３を含む。各種Ｉ／Ｆ４３は、入力Ｉ／Ｆ、出力Ｉ／Ｆ、外部記憶Ｉ／Ｆ、外部通信Ｉ／Ｆ等を含む総称として用いられる。各Ｉ／Ｆは、それぞれ対応するキーボード、マウス、通信ポート等の入出力手段４４、ＣＲＴ、ＬＣＤ等の表示手段４５、ＵＳＢ接続の半導体メモリやＨＤＤ等の外部記憶手段４６等に接続する。記憶手段４１は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ＨＤＤ等を含むことができる。キーボードやマウスからなる入出力手段４４は図１の入力装置５として用いることができ、表示手段４５は表示装置２として用いることができる。表示装置２がタッチ式パネルの場合は、そのパネル自体を入力装置として用いることができる。

脳波計３は、被験者１の頭部に付けた探査電極７と耳に付けた基準電極８との間で生ずる微小な電位差を検出し、その電位差を内蔵する差動増幅器で増幅して脳波(ＥＥＧ)として得ることができる。得られた脳波(ＥＥＧ)はさらにノイズを除去するためにフィルタリング処理をされた後に、脳波計に内蔵されるあるいは外付けのＡ／Ｄ変換器でデジタル信号(脳波データ)に変換されて、処理装置４に送られる。処理装置４では、受け取った脳波データを記憶手段４１に保管する。処理装置４は、記憶手段４１に保管された複数の脳波データを加算平均処理してＥＲＰを算出する等の各処理を実行する。その処理の詳細については後述する。

図３は、本発明の一実施形態の脳波計の電極配置例、より正確には探査電極の配置例を示す図である。脳波測定のための電極配置については、例えば国際式１０－２０法の規定があり、基本的にそれに従った任意の電極配置を設定することができる。本発明でも基本的に各測定に適した任意の電極配置を設定することができるが、本発明では、その創作過程での実験結果から得た知見として、例えば図３の被験者１の頂頭部の中心部の探査電極位置Ａ～Ｅの近傍において、対象物に対する被験者の親密度を推定する上で有効な脳波データ(ＥＲＰ)の振幅変化が得られることがわかった。特に、被験者１に対象物の画像を表示した時点から約４００ｍｓ後において、例えば電極位置Ａ、Ｂ、Ｅの近傍で測定された脳波データ(ＥＲＰ)が有効であることがわかった。なお、図３の探査電極位置Ａ～Ｅはあくまで例示であって、本発明で用いる探査電極位置がその例示された位置(配置)に限定されるものではない。

図４は、本発明の一実施形態の評価方法のフローを示す図である。図４のフローは、例えば図１の評価システムにおいて、処理装置４の制御下で実行することができる。以下、図１の評価システムでの実行を想定しながら説明する。

図４のステップＳ１において、表示装置２の表示画面に対象物の画像９を表示させる。ここで言う対象物には、画像としてイメージ化可能な製品、商品、建築物、景色(風景)、動物、ロゴマークなど、基本的に人がどれだけ親密感を持っているかを調べたい全てのものが含まれる。例えば、製品には、自動車、家、機械の操作盤などが含まれ、商品には洋服、食器、家具、食品等など流通販売されているあらゆるものについての本体や内容物のデザイン、パッケージやケースのデザイン、あるいは広告宣伝画像などが含まれ得る。画像は、写真やイラストなどの静止画像だけでなく時間変化する動画像でもよい。

対象物の画像９の表示には、大きく分けて２つの目的がある。１つ目は、(ｉ)被験者の親密度が不明な対象物の画像を表示する場合で、２つ目は(ｉｉ)被験者にとって既知であって親密度も分かっている対象物の画像を表示する場合である。後者の(ｉｉ)は、前者の(ｉ)の親密度を推定する上で必要となるＥＲＰ基準を求めるために(ｉ)の測定に先立って、あるいは並行して(連続して)行うものである。いずれの場合でも、画像の表示は約５００ｍｓ程度行い、複数の画像を表示する場合は各画像の表示の間に約１秒程度の間隔を空けることが望ましい。１つの画像について、複数回(例えば１０～２０回)このサイクルで繰り返して表示する。約５００ｍｓの画像表示は、上述した本発明者らが得た知見である、画像を表示した時点から約４００ｍｓ後に有効な脳波データが得られることから４００ｍｓ以上の時間として約５００ｍｓとして選択したものである。したがって、画像表示の時間は基本的に少なくとも４００ｍｓ以上であれば例えば４５０ｍｓあるいは５５０ｍｓなどであっても良い。

図４のステップＳ２において、ステップＳ１の画像表示の開始後の被験者の脳波を脳波計３を用いて測定する。具体的には、既に上述したように、１回(１サイクル)の画像表示毎に得られた被験者１の頭部(例えば図３のＡ～Ｅのいずれかの位置)に付けた探査電極７と耳に付けた基準電極８との間で生ずる微小な電位差を検出し、その電位差を内蔵する差動増幅器で増幅して脳波(ＥＥＧ)として得る。

次のステップＳ３において、得られた脳波(ＥＥＧ)から脳波データを取得して記憶手段４１に保管する。具体的には、既に上述したように、得られた脳波(ＥＥＧ)をフィルタリング処理してノイズを除去した後に、脳波計３に内蔵されるあるいは外付けのＡ／Ｄ変換器でデジタル信号(脳波データ)に変換して、処理装置４に送る。処理装置４では、受け取った脳波データを記憶手段４１に保管する。

ステップＳ４において、処理装置４が記憶手段４１に保管された複数の脳波データを加算平均処理してＥＲＰを算出する。図５に本発明の一実施形態の脳波データ(波形とＥＲＰ)の例を示す。横軸の時間(ｍｓ)は画像表示(刺激)開始時刻からの経過時間を示す。(ａ)と(ｂ)とで被験者１にとって親密度が異なる対象物の画像を表示した場合のデータである。ここでは(ａ)は親密度が小さい場合、(ｂ)は親密度が大きい場合である。

(ａ)と(ｂ)とで上側の複数の重なり合った波形は、同一の画像について複数回の試行(画像表示)をした際の脳波(ＥＥＧ)である。(ａ)と(ｂ)とで下側の波形は、いずれも複数の脳波データを加算平均処理して得られたＥＲＰの波形を示している。２つのＥＲＰ波形の比較から、(ａ)の親密度の小さい場合のＥＲＰ波形では約２００ｍｓで振幅変動(減少)があるのに対して、(ｂ)の親密度が大きい場合のＥＲＰ波形では、約１００ｍｓで振幅増加があり、さらに約３００～４００ｍｓにおいて比較的大きな振幅減少があることがわかる。

図４のステップＳ５において、ステップＳ４で算出したＥＲＰとＥＲＰ基準とを比較する。ＥＲＰ基準は、被験者毎に予めあるいは当該比較に先立って求められた、親密度のレベルに対応したＥＲＰの振幅の大きさ(値)、すなわち親密度とＥＲＰの振幅の大きさ(値)の相関を表したもので、例えば図６に示すグラフのように、両者の対応関係が一義的に決める(相関がある)ものである。図６の例では、親密度が大きくなるとＥＲＰも線形に増加する関係を示している。図６に例示されるような対応関係は１つの表データとして記憶手段４１に保管することができる。このようなＥＲＰ基準は例えば以下のように求めることができる。

ＥＲＰ基準の算出において、ＥＲＰを求めるまでのフローは、基本的に図４のステップＳ１～Ｓ４までと同様である。異なる点は、ステップＳ１において、被験者に見せる対象物の画像が、上述した(ｉｉ)被験者にとって既知であって親密度も分かっている対象物の画像であることである。具体的には、例えば親密度(ｘ１，ｘ２，，，，ｘｎ)が既知であって、かつ親密度の異なるｎ個の画像｛Ｒ１(ｘ１)，Ｒ２(ｘ２)，Ｒ３(ｘ３)，，，，Ｒｎ(ｘｎ)｝(ｎ≧２)をランダムな順序で表示装置２に表示する。ここで、親密度(ｘ)は、例えばその値が大きくなる程良く知っている(認知度が高い)ことを示す。各画像の表示毎にステップＳ２～Ｓ４を実行して、対応するＥＲＰを算出する。

図７を参照しながら本発明の一実施形態のＥＲＰ基準の求め方とこれを用いた親密度の推定方法を説明する。図７(ａ)は、個々の被験者１に評価対象となる対象物の画像９を表示画面２上で見せた時に得られるＥＲＰである。この時、ＥＲＰ基準を求めるため、被験者１にとって既知であって親密度も分かっている対象物の画像を表示する。ここでは、個別の評価対象となる既知の対象物の画像ごとに脳波データを加算平均してＥＲＰを得ることができる。なお、(ａ)のＥＲＰでは、２種類の評価対象に対するＥＲＰ波形を示しているが、実際には、評価対象は多数あり(仮にＮ個とする)、ＥＲＰ波形は評価対象の数(Ｎ)だけ存在する。

図７(ａ)の２つの評価対象のＥＲＰ波形のうち、時刻ｔのＥＲＰ波形の振幅がこの図ではＰ１(ｔ)、Ｐ２(ｔ)である。また、各評価対象については、同時にそれぞれ親密度の主観評定値が設定されており、仮に上記の２つの評価対象の親密度の主観評定値を図のようにａとｂとする。このように計測された評価対象物Ｎ個に対する時刻ｔ＝のＥＲＰ振幅Ｐｉ(ｔ)と親密度の主観評定値をそれぞれ縦軸と横軸にとり、３つの時刻ｔ＝ｔ_ｉ、ｔ_Ｍ、ｔ_ｊの散布図を描いたのが図７(ｂ)、(ｃ)、(ｄ)の３つの図である。各図において示される相関係数ｒ(ｔ)は、それぞれの時刻ｔ＝ｔ_ｉ、ｔ_Ｍ、ｔ_ｊについて相関解析を行った結果として得られるものである。図中の関係からＥＲＰ波形の振幅Ｐ１(ｔ)、Ｐ２(ｔ)と親密度(親密度の主観評定値)ａ、ｂの対応関係が一義的に決められることが分かる。

時刻ｔ＝ｔ_ｉ、ｔ_Ｍ、ｔ_ｊについて相関解析を行った結果として得られる図７(ｅ)に示すグラフから、相関係数ｒ(ｔ)が最大になる時刻(ｔ＝ｔ_Ｍ)、あるいはその前後の時間帯を決定する。この時刻(あるいは時間帯)における親密度の主観評定値とＥＲＰ振幅を示す図７(ｃ)の散布図が、ＥＲＰ振幅Ｐｉ(ｔ)から親密度の主観評定値を推定するモデル、すなわち、ＥＲＰ基準(ＥＲＰ振幅と親密度の対応関係)となる。

図４のステップＳ６において、例えば上記したようにして得られた図７(ｃ)に示すＥＲＰ基準を用いて、被験者にとって親密度が不明な評価対象物の親密度を推定する。具体的には、上述したステップＳ１において、被験者に親密度が不明な評価対象の商品等の画像を見せた際に、ステップＳ２～Ｓ４で算出するＥＲＰの時刻ｔ＝ｔ_Ｍでの振幅Ｐ(ｔ_Ｍ)を、図７(ｃ)に示すＥＲＰ基準(ＥＲＰ振幅Ｐ(ｔ_Ｍ)と親密度の関係)に当てはめて(比較して)、その振幅Ｐ(ｔ_Ｍ)に対応する親密度を求める。

なお、図７の(ｂ)～(ｄ)では、ＥＲＰ振幅Ｐ(ｔ)と親密度の主観評定値との間に線形な関係があることを前提とした図となっているが、ＥＲＰ振幅Ｐ(ｔ)と親密度の主観評定値との間の関係を記述するモデルとして非線形関数近似(例えば対数関数)を用いることも可能である。また、以上説明した実施形態では、親密度の主観評定値を推定する脳波指標として、各評価対象の画像表示に対するＥＲＰを用いているが、評価対象の画像表示にともなって生じるα波、β波、θ波、γ波の強度の変化を脳波指標として用いる方法を採用することが可能である。

本発明の実施形態について、図を参照しながら説明をした。しかし、本発明はこれらの実施形態に限られるものではない。さらに、本発明はその趣旨を逸脱しない範囲で当業者の知識に基づき種々なる改良、修正、変形を加えた態様で実施できるものである。

本発明の対象物に対する被験者の親密度を推定するための評価方法、システムは、消費者の各種商品の認知度(親密度)を定量的かつ客観的なデータとして得る事ができるので、商品の開発や販売戦略において有効なデータとして幅広く産業界で利用することが可能である。

１被験者
２表示画面
３脳波計
４処理装置(コンピュータ、ＰＣ)
５入力手段(マウス)
６手
７探査電極
８耳に付けた基準電極
９対象物の画像
４０演算装置
４１記憶装置
４２バス
４３インターフェース(Ｉ／Ｆ)
４４入出力装置
４５表示装置
４６外部記憶装置

Claims

脳波計と処理装置を備えた評価システムを用いて対象物に対する被験者の親密度を推定する評価方法であって、
前記被験者へ前記親密度が異なる複数の前記対象物を示した上で、前記被験者の脳波を前記脳波計で計測するステップと、
前記処理装置が、前記計測により得られた前記被験者の脳波信号から求められる事象関連電位（ＥＲＰ）と前記親密度との相関係数が最大となる前記対象物呈示後の経過時間（相関最大時刻）を決定するステップと、
前記処理装置が、前記相関最大時刻における前記被験者の前記ＥＲＰと、前記処理装置と通信可能に接続されたメモリに格納された前記相関最大時刻における前記被験者の親密度と前記ＥＲＰとの対応関係を示すＥＲＰ基準とを比較して、前記比較の結果から前記対象物に対する前記被験者の親密度を推定するステップと、を含む評価方法。
対象物に対する被験者の親密度を推定するための評価システムであって、
前記対象物の画像を表示するための表示装置と、
前記表示装置への前記対象物の画像の表示に同期して前記被験者の脳波を測定するための脳波計と、
前記脳波計からの前記被験者の脳波信号を処理して、前記対象物に対する前記被験者の親密度を推定するための処理装置とを備え、
前記処理装置は、前記表示装置を介して前記被験者へ前記親密度が異なる複数の前記対象物を示した上で、前記脳波計で前記脳波を計測することにより、前記脳波信号から求められる事象関連電位（ＥＲＰ）と前記親密度との相関係数が最大となる前記対象物呈示後の経過時間（相関最大時刻）を決定し、前記相関最大時刻における前記被験者の前記ＥＲＰと、前記処理装置と通信可能に接続されたメモリに格納された前記相関最大時刻における前記被験者の親密度と前記ＥＲＰとの対応関係を示すＥＲＰ基準とを比較して、前記比較の結果から前記対象物に対する前記被験者の親密度を推定する、前記評価システム。
前記表示装置への前記対象物の画像の表示に際して、前記被験者が前記画像に示された前記対象物の認知度合いを前記処理装置に入力するための入力装置をさらに備える、請求項２に記載の評価システム。