著者

久保 賢太 片平 健太郎 池田 大樹 岡田 正人 岡ノ谷 一夫 川合 伸幸

出版者

日本認知科学会

雑誌

認知科学 (ISSN:13417924)

巻号頁・発行日

vol.20, no.4, pp.483-487, 2013-12-01 (Released:2014-12-24)

参考文献数

8

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この度はこのような栄誉ある賞を戴くことができ,大変感激しております.私の受賞に関しては,研究の成果の大きさというよりも,アプローチのユニークさを評価していただのではないかと考えております.私は,JST ERATO 岡ノ谷情動情報プロジェクトにおいて,コミュニケーションや社会的な場面で生じる情動を,自律神経系活動・脳活動を用いて検討しております.本研究は,二者間の息の合ったコミュニケーションを解明する試みとして実施しました.これからも,実生活に潜む面白い現象を抽出することを目的とし,日々一つ一つ成果を積み上げて参りたいと思います.こうした一風変わった研究を実施できたのも,プロジェクトの総括でいらっしゃる岡ノ谷一夫東京大学教授と,私の所属する名古屋サイトのグループリーダーである川合伸幸名古屋大学准教授の懐の広いご指導の賜物です.お二人には,感謝してもしきれない御恩を感じております.このたびの受賞も,未熟な私を日ごろから丁寧に指導してくださっている川合伸幸先生と,研究室スタッフの皆様のおかげです.この場をお借りして感謝を申し上げます.

著者

国里 愛彦 片平 健太郎 沖村 宰 山下 祐一

出版者

一般社団法人 日本認知・行動療法学会

雑誌

認知行動療法研究 (ISSN:24339075)

巻号頁・発行日

pp.20-036, (Released:2021-08-05)

参考文献数

28

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本論文では、計算論的アプローチについて紹介する。計算論的アプローチとは、刺激と反応との間にある脳の情報処理過程を明示的に数理モデルにする研究手法である。この計算論的アプローチを精神医学研究で用いると計算論的精神医学となる。認知行動療法のモデルでは、刺激と反応との間の過程を言語的にモデル化しているが、計算論的アプローチを用いることで、モデルの洗練化、シミュレーションを通した新たな現象・介入の予測なども可能になることが期待される。まず、本論文では、計算論的アプローチについて説明し、その代表的な4つの生成モデルについて解説する。さらに、計算論的アプローチを用いた認知行動療法研究として、うつ病と強迫症に対して強化学習モデルを用いた研究について紹介する。また、計算論的アプローチを研究で用いる際の推奨実践法について、4つのステップに分けて解説する。最後に、今後の計算論的アプローチの課題について議論する。

著者

片平 健太郎

出版者

日本動物心理学会

雑誌

動物心理学研究 (ISSN:09168419)

巻号頁・発行日

pp.66.2.4, (Released:2016-12-05)

参考文献数

43

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Mathematical or computational models have played important roles in investigating animal behaviors and underlying processes. A traditional approach in psychology to evaluate such models is "qualitative" one, which examines whether the model can explain observed phenomena or not. In contrast, "quantitative" approaches, which evaluate how well the model can account for the observed data compared to alternative models, have been proved useful especially in neuroscience. This article reviews the quantitative approaches to model evaluation. The advantages and limitations of the quantitative approaches are discussed. The author suggest that the quantitative and qualitative approaches are complimentary and jointly provide a powerful framework for investigating psychological processes underlying animal learning and behaviors.

著者

片平 健太郎

出版者

日本感情心理学会

雑誌

エモーション・スタディーズ (ISSN:21897425)

巻号頁・発行日

vol.3, no.1, pp.18-24, 2017-10-01 (Released:2018-01-10)

参考文献数

19

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Computational models are becoming important tools in psychology. They offer a way to describe and investigate behaviors and physiology of living systems. However, it has yet been sufficiently discussed how they contribute to studies on emotion. In this paper, I discuss the role of the computational models in studies on emotion, introducing example studies. Emotions emerge as a construct that corresponds to variables or parameters of computational models during the processes of modeling behavioral or physiological data. Computational models also contribute to clarify the function of emotions in adaptive behaviors.

著者

国里 愛彦 片平 健太郎 沖村 宰 山下 祐一

出版者

一般社団法人 日本認知・行動療法学会

雑誌

認知行動療法研究 (ISSN:24339075)

巻号頁・発行日

vol.48, no.1, pp.1-10, 2022-01-31 (Released:2022-04-01)

参考文献数

28

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本論文では、計算論的アプローチについて紹介する。計算論的アプローチとは、刺激と反応との間にある脳の情報処理過程を明示的に数理モデルにする研究手法である。この計算論的アプローチを精神医学研究で用いると計算論的精神医学となる。認知行動療法のモデルでは、刺激と反応との間の過程を言語的にモデル化しているが、計算論的アプローチを用いることで、モデルの洗練化、シミュレーションを通した新たな現象・介入の予測なども可能になることが期待される。まず、本論文では、計算論的アプローチについて説明し、その代表的な4つの生成モデルについて解説する。さらに、計算論的アプローチを用いた認知行動療法研究として、うつ病と強迫症に対して強化学習モデルを用いた研究について紹介する。また、計算論的アプローチを研究で用いる際の推奨実践法について、4つのステップに分けて解説する。最後に、今後の計算論的アプローチの課題について議論する。

著者

片平 健太郎 岡ノ谷 一夫 岡田 真人

出版者

日本神経回路学会

雑誌

日本神経回路学会誌 (ISSN:1340766X)

巻号頁・発行日

vol.18, no.4, pp.204-213, 2011-12-05 (Released:2012-01-30)

参考文献数

43

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本稿では,隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model,HMM)を用いた神経活動データ,行動データの解析手法について紹介する.実験的に操作可能な変数とは独立に状態が変化するような非定常なデータを解析する上で,隠れマルコフモデルによるアプローチは有効である.著者らが行った小鳥の歌に関する神経活動データの解析,行動データの解析の事例を中心に,その有用性と今後の展望について議論する.

著者

片平 健太郎 藤村 友美 松田 佳尚 岡ノ谷 一夫 岡田 真人

出版者

日本感情心理学会

雑誌

感情心理学研究 (ISSN:18828817)

巻号頁・発行日

vol.20, no.3, pp.71-76, 2013-04-25 (Released:2013-06-07)

参考文献数

12

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We investigated how emotional responses reflected in autonomic nervous system activities and facial muscles activities are related to learning in decision-making. Based on the conventional Q-learning model, we constructed novel learning models that incorporate the trial-to-trial variability in the physiological responses. In our models, the variables reflecting the physiological activities can modulate two important parameters of the model: (1) the learning rate, which determines the degree of update in response to the current choice outcome, and (2) the reward value, which quantifies the valence of the current outcome. We applied the models to the data from two types of decision-making task; one used emotional pictures as decision outcomes, and another used monetary reward. The valence of the outcomes was stochastically contingent on participants' choices. We demonstrated that proposed models that incorporated physiological measures including skin conductance, corrugator muscle activity and orbicular muscle activity, improved the prediction of the model, mainly for the emotional picture task. Our results suggest that some emotional responses are related to the subsequent choice behavior.

著者

片平 健太郎

出版者

日本動物心理学会

雑誌

動物心理学研究 (ISSN:09168419)

巻号頁・発行日

vol.66, no.2, pp.109-119, 2016 (Released:2017-01-26)

参考文献数

43

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Mathematical or computational models have played important roles in investigating animal behaviors and underlying processes. A traditional approach in psychology to evaluate such models is "qualitative" one, which examines whether the model can explain observed phenomena or not. In contrast, "quantitative" approaches, which evaluate how well the model can account for the observed data compared to alternative models, have been proved useful especially in neuroscience. This article reviews the quantitative approaches to model evaluation. The advantages and limitations of the quantitative approaches are discussed. The author suggest that the quantitative and qualitative approaches are complimentary and jointly provide a powerful framework for investigating psychological processes underlying animal learning and behaviors.

著者

菅原 通代 片平 健太郎

出版者

日本基礎心理学会

雑誌

基礎心理学研究 (ISSN:02877651)

巻号頁・発行日

pp.38.5, (Released:2019-08-10)

参考文献数

18

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Reinforcement learning models, which update the value related to a specific behaviour according to a reward prediction error, have been used to model the choice behaviour in organisms. Recently, the magnitude of the learning rate has been reported to be biased depending on the sign of the reward prediction error. A previous study concluded that these asymmetric learning rates reflect positivity and confirmation biases. However, another study reported that the tendency to repeat the same choice (perseverance) leads to pseudo asymmetric learning rates. Therefore, this study aimed to clarify whether asymmetric learning rates are the result of cognitive bias or perseverance by reanalysing the open data that the previous study obtained from two different types of learning tasks. To accomplish this, we evaluated multiple reinforcement learning models, including asymmetric learning rate models, perseverance models and hybrid models. The results showed that the choice data associated with positivity bias were also explained by the perseverance model with symmetric learning rates. Meanwhile, the data associated with confirmation bias were not explained by the perseverance model. These results suggest the possibility that either cognitive bias or perseverance could explain asymmetric learning rates depending on the contextual information of learning task.

著者

大庭 丈幸 片平 健太郎 大平 英樹

出版者

公益社団法人 日本心理学会

雑誌

日本心理学会大会発表論文集 日本心理学会第83回大会 (ISSN:24337609)

巻号頁・発行日

pp.2D-005, 2019-09-11 (Released:2020-09-26)

著者

菅原 通代 片平 健太郎

出版者

日本基礎心理学会

雑誌

基礎心理学研究 (ISSN:02877651)

巻号頁・発行日

vol.38, no.1, pp.48-55, 2019-09-30 (Released:2019-12-10)

参考文献数

18

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Reinforcement learning models, which update the value related to a specific behaviour according to a reward prediction error, have been used to model the choice behaviour in organisms. Recently, the magnitude of the learning rate has been reported to be biased depending on the sign of the reward prediction error. A previous study concluded that these asymmetric learning rates reflect positivity and confirmation biases. However, another study reported that the tendency to repeat the same choice (perseverance) leads to pseudo asymmetric learning rates. Therefore, this study aimed to clarify whether asymmetric learning rates are the result of cognitive bias or perseverance by reanalysing the open data that the previous study obtained from two different types of learning tasks. To accomplish this, we evaluated multiple reinforcement learning models, including asymmetric learning rate models, perseverance models and hybrid models. The results showed that the choice data associated with positivity bias were also explained by the perseverance model with symmetric learning rates. Meanwhile, the data associated with confirmation bias were not explained by the perseverance model. These results suggest the possibility that either cognitive bias or perseverance could explain asymmetric learning rates depending on the contextual information of learning task.

著者

久保 賢太 片平 健太郎 池田 大樹 岡田 正人 岡ノ谷 一夫 川合 伸幸

出版者

Japanese Cognitive Science Society

雑誌

認知科学 (ISSN:13417924)

巻号頁・発行日

vol.20, no.4, pp.483-487, 2013

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この度はこのような栄誉ある賞を戴くことができ,大変感激しております.私の受賞に関しては,研究の成果の大きさというよりも,アプローチのユニークさを評価していただのではないかと考えております.私は,JST ERATO 岡ノ谷情動情報プロジェクトにおいて,コミュニケーションや社会的な場面で生じる情動を,自律神経系活動・脳活動を用いて検討しております.本研究は,二者間の息の合ったコミュニケーションを解明する試みとして実施しました.これからも,実生活に潜む面白い現象を抽出することを目的とし,日々一つ一つ成果を積み上げて参りたいと思います.こうした一風変わった研究を実施できたのも,プロジェクトの総括でいらっしゃる岡ノ谷一夫東京大学教授と,私の所属する名古屋サイトのグループリーダーである川合伸幸名古屋大学准教授の懐の広いご指導の賜物です.お二人には,感謝してもしきれない御恩を感じております.このたびの受賞も,未熟な私を日ごろから丁寧に指導してくださっている川合伸幸先生と,研究室スタッフの皆様のおかげです.この場をお借りして感謝を申し上げます.

著者

久保 賢太 片平 健太郎 池田 大樹 岡田 正人 岡ノ谷 一夫 川合 伸幸

出版者

日本認知科学会

雑誌

認知科学 (ISSN:13417924)

巻号頁・発行日

vol.20, no.4, pp.483-487, 2013

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この度はこのような栄誉ある賞を戴くことができ,大変感激しております.私の受賞に関しては,研究の成果の大きさというよりも,アプローチのユニークさを評価していただのではないかと考えております.私は,JST ERATO 岡ノ谷情動情報プロジェクトにおいて,コミュニケーションや社会的な場面で生じる情動を,自律神経系活動・脳活動を用いて検討しております.本研究は,二者間の息の合ったコミュニケーションを解明する試みとして実施しました.これからも,実生活に潜む面白い現象を抽出することを目的とし,日々一つ一つ成果を積み上げて参りたいと思います.こうした一風変わった研究を実施できたのも,プロジェクトの総括でいらっしゃる岡ノ谷一夫東京大学教授と,私の所属する名古屋サイトのグループリーダーである川合伸幸名古屋大学准教授の懐の広いご指導の賜物です.お二人には,感謝してもしきれない御恩を感じております.このたびの受賞も,未熟な私を日ごろから丁寧に指導してくださっている川合伸幸先生と,研究室スタッフの皆様のおかげです.この場をお借りして感謝を申し上げます.