KG-RCSP合同ゼミは，異なる大学・学部の複数のゼミが集い，メンバーの研究発表と外部ゲストの講演を交えた「多様性と類似性の相乗効果」の場です．毎回，ゼミメンバーの発表に加えて，興味深い研究をしておられる 「今，この人の話を是非聴きたい＋学生たちに聴かせたい」と思える研究者をお招きして講演もしていただいています．
第9回目となる今回は，関学の2名の学生が自身の研究成果や研究計画を発表するとともに，前回延期となった名古屋大学情報学研究科の片平健太郎先生をお招きして行います．
新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、今回の合同ゼミはオンラインで行います。
【日時】2020年8月4日(火) 10:00-14:30
【場所】オンライン（Zoom）での開催
第1部：ゼミメンバーによる発表
10:10-11:10 小林穂波（文学研究科博士前期課程2年）
刺激間距離によるフランカー干渉の変化のdiffusionモデル
フランカー課題における視覚的注意処理のモデルとして、試行の最初には刺激全体に広く分散していた注意が、試行内の時間経過に伴って標的位置に収斂していく過程を表現した数理モデルが提案されている (White, Ratcliff, & Starns, 2011)。本研究はベイズ階層diffusionモデルを用いて先行モデルを拡張し、刺激間距離の増加に伴いフランカー刺激による干渉が低下する現象を表現できるかを検証した。その結果、モデルによる予測は実験で得られた反応時間データのパターンと一致しなかった。そこで新たに試行内の情報集積率を標的に類似した情報が入力される情報全体に占める割合として算出するモデルを作成し，検証した。そして，試行開始時の注意分散の形状を正規分布ではなく収斂度がより高い分布で表現することによって，偏心度の増加に伴う干渉効果の減少をよりよく予測できることを示した。
（11:10-11:20 休憩）
11:20-12:20 水野景子（社会学研究科博士前期課程2年）
繰り返し社会的ジレンマゲームにおける意思決定モデル ー統計モデリングによるアプローチー
社会的ジレンマ状況での意思決定を繰り返すと、初回付近は高い協力率が次第に低下することが知られている。しかし、協力低下のメカニズムはよく分かっていない。本研究では、初期協力率の高さを説明できる社会的価値志向性(SVO)と学習モデルを組み合わせることで協力低下のメカニズムを表現したモデルを構築し、二度の実験によるモデルの検証を行った。その結果、①社会的ジレンマの利得構造、②他者の協力に対する期待(信念)の両方を学習するモデルが、そのどちらかを学習するモデルや強化学習モデルよりもデータにフィットすることが示された。
（12:20-13:00 休憩）
第2部：招待講演 13:00-14:30
片平健太郎先生（名古屋大学大学院情報学研究科）
【タイトル】心理学における計算論モデリングと統計モデリングの接点
行動の背後にある計算過程を強化学習モデル等の数理モデルで表現し，データからそのパラメータや構造を推定する手法を計算論モデリングと呼ぶ。計算論モデリングは，社会心理学や臨床心理学などの後半な心理学領域でも用いられるようになっている。一方で，一般のデータサイエンスにおいては統計モデリングと呼ばれる枠組みが中心的な方法論となっている。心理学で伝統的に用いられてきた分散分析や因子分析などの分析手法も統計モデリングの一つとみなせる。計算論モデリングと統計モデリングの境界線は明確ではなく，共通する構成要素も多い。本講演では，演者なりの視点で両手法の相違点や共通点について整理する。具体的な例として，ある種のギャンブル課題における選択行動の分析を取り上げ，選択履歴の影響や認知バイアスの影響を検討した事例を紹介する。それらを通して，計算論モデリングと統計モデリングそれぞれの利点や，使い分けの方法，そして両手法を統合的に用いる枠組みについて議論したい。