発表

2C-008

トピックモデルとシミュレーションによる潜在的決定方略の推定

[責任発表者] 玉利 祐樹:1
[連名発表者・登壇者] 井出野 尚:2, 竹村 和久:3
1:静岡県立大学, 2:徳山大学, 3:早稲田大学

 目 的
 これまで,意思決定の状況依存性を記述する様々な決定方略が見いだされてきた(Payne, et al., 1993)。しかし,決定方略の推定方法は確立されておらず,定性的記述が主である。そこで,本研究では,言語プロトコル法で得られるデータを対象に,確率的潜在意味解析(Hofmann, 1999; PLSI)と決定方略の計算機シミュレーション(竹村他, 2015)を用いて,言語プロトコルデータの背後に仮定されるトピックと,トピックに対応する決定方略の推定を試みた。
 方 法
 調査 福島県産と鹿児島県産の野菜について,それぞれ描画と形容詞の回答を求めた。以下では,形容詞のみを対象に分析を行った。調査参加者は,一般成人82名(平均年齢22.95,SD8.11,女性47名)であった。
 確率的潜在意味解析 形容詞データに形態素解析を行い,名詞,形容詞,動詞を抽出した。頻度が2以上の抽出された品詞に,PLSIを行った。トピック数Kは6とし,トピックの出現確率p(k)と,各トピックの下での品詞の出現確率p(w|k)を推定した。Table 1に,各トピックで出現確率が上位5位までの品詞と,p(w|k)を示した。
 シミュレーション 形容詞データを用いて,決定方略の計算機シミュレーションを行った。決定方略は,加算差型(ADF),連結型(CON),分離型(DIS),EBA型(EBA),辞書編纂型(LEX),加算型(WAD)とした。利得行列については,野菜の産地の選択を仮定し,福島県と鹿児島県を選択肢とした。品詞を属性とおき,選択肢への回答で品詞の出現の有無で値を割り振った。また,p(w|k)を,品詞の重要度とした。決定方略毎,トピック毎にシミュレーションを行い,走査された属性,選択肢,およびその順序を記録した。試行回数は2,000回とし,試行毎に重要度の,利得行列の配置はランダムとした。最も頻度が高かった属性,選択肢を,その走査順序における属性,選択肢とした。
 集計 一つのトピックが一つの決定方略に対応すると仮定し,品詞の観測頻度を最も再現する決定方略の組み合わせを探索した。決定方略毎・トピック毎に推定された品詞の頻度とp(k)から,期待頻度を求めた。観測頻度と期待頻度のジェンセンシャノンダイバージェンス(JSD)を求め,Table 2にJSDの昇順に七つの決定方略の組を示した。
 結 果
 Table 1から,トピック1,2,5には福島第一原子力発電所事故に関する品詞が出現し,トピック3,4,6には野菜の味や様子を表す品詞が出現していた。Table 2から,JSDが最小である決定方略の組み合わせは,トピック1,5,6はCON,トピック2,4はLEX,トピック3はADFとWADであった。
 考 察
 PLSI,シミュレーション,JSDから,形容詞データの背後に仮定されるトピックと,トピックに対応する決定方略を推定した。結果より,本調査における回答は,主に原発事故と,野菜の味に関する二つのトピックで構成されていると示唆される。また,トピック毎に推定した決定方略から,主な情報処理は非補償的なCONとLEXであり,一部補償的なADFやWADであったと考えられる。以上より,本分析枠組みから,データの背後にある情報処理の類型を検討できる可能性が示唆された。また,決定方略の組み合わせから,新しい決定方略を見いだすことも可能と考えられる。今後は,情報モニタリング法や眼球運動測定で得られた行動データへの適応や,複数データの統合的分析が想定される。
  引用文献
Hofmann, T. (1999). Probabilistic latent semantic
 analysis. In Proceedings of the Fifteenth Conference
 on Uncertainty in Artificial Intelligence, 289-296.
Payne, J. W., Bettman, J. R., & Johnson, E. J. (1993).
 The adaptive decision maker. Cambridge University
 Press.
竹村和久・原口僚平・玉利祐樹 (2015). 多属性意思決定過
 程における決定方略の認知的努力と正確さ:計算機シミュ
 レーションによる行動意思決定論的検討 認知科学,22,
 368-388.
 本研究は,科研費若手研究(B)16K17290の助成を受けたものである。

キーワード
意思決定/決定方略/トピックモデル


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