第1部. 生体信号 (心拍) による わくわく感の定量評価

(2020年5月18日 10:00〜12:00)

　安心感、快適感、わくわく感といった感性は、物質的な豊かさではなく精神的な豊かさを求める21世紀の社会の新しいパラダイムにおいて、極めて重要であると考えられる。2007年には、経済産業省が「感性価値創造イニシアティブ」を発表し、従来のものづくりの価値観である「機能」「信頼性」「価格」を超える第四の価値軸として「感性価値」を提案した。
　そこで私は、これらの感性の定量的な計測による空間やインタラクティブシステムの評価を研究として行ってきた。このセミナーでは、特にわくわく感の生体信号 (特に心拍) を用いた定量的な計測方法について、実例を主体に解説する。

1. わくわく感の計測
   1. インタラクティブシステムのわくわく感の生体信号による評価 (ゲーム)
      1. 実験システムと実験方法
      2. 評価方法 (アンケートと生体信号)
      3. 実験結果と考察
   2. インタラクティブシステムのわくわく感の生体信号による評価 (車載機器)
      1. 実験システムと実験方法
      2. 評価方法 (アンケートと生体信号)
      3. 実験結果と考察
   3. インタラクティブシステムのわくわく感の生体信号による評価 (VRシステム)
      1. 実験システムと実験方法
      2. 評価方法 (アンケートと生体信号)
      3. 実験結果と考察
2. わくわく感としてのかわいい感の計測
   1. かわいいという感性価値
   2. わくわく感としてのかわいい感の心拍による評価
      1. 実験システムと実験方法
      2. 評価方法
      3. 実験結果と考察
   3. 癒し系かわいい感の心拍による評価
      1. 実験システムと実験方法
      2. 評価方法
      3. 実験結果と考察
3. わくわく感、かわいい感とラッセルの円環モデル
4. 応用事例紹介とまとめと今後の展望

第2部. わくわく感や楽しさの心理学的測定法

(2020年5月18日 12:45〜14:45)

　わくわくする気持ちや楽しい気持ちは、感性工学が対象とする人間の心理的現象です。ただし、そうした気持ちは感情の一種であって、感性とは多少異なります。感性というのは、可愛いとか美しいとか格好いいというように、対象物の属性として認識される特性のことで、感情というのは、対象物を知覚したときに感じられる感情的印象です。感性が直感的認識というような認知プロセスの一種であるのに対して、感情は (それと密接な関係があるのですが) 情動ブロセスの一種です。
　その意味で、まず測定対象である感性という概念について適切な理解を得ていただいた後に、それを測定する心理学的な尺度構成法をご説明します。いろいろな手法がありますが、今回は、評定尺度とマグニチュード推定法という2つの手法に焦点を当てます。手法の使い方には、何かを体験している最中に測定する手法と、その状態を想像したり記憶から想起したりして測定する手法とがあります。これらの手法について、具体的な事例をつかって演習風に説明します。そのためには、皆さんに協力していただいて、わくわく感や楽しさに関するデータを集めさせていただきます。なお、評定尺度という手法はしばしばリッカート法とも呼ばれているものです。

1. 感性という概念と感性工学という領域についての基本的な説明
2. 心理学的尺度とはどういうものか
3. 感性的印象を定量的に測定する心理学的手法にはどういうものがあるか
4. 評定尺度とマグニチュード推定法という尺度化の手法について
5. それぞれの具体的な手順と得られた尺度の使い方

第3部. 脳計測技術と期待感に関する脳活動の計測事例

(2020年5月18日 15:00〜17:00)

　近年、人間の脳を非侵襲に計測する技術の発展に伴って、未知の脳機能に迫ることが可能になってきた。本講演の前半においては、脳の基礎知識を説明した上で、最先端の脳計測技術の特徴や選び方を解説する。後半においては、これらの技術によって明らかになった予測や期待感、情動に関する最新の研究事例を解説する。

1. 脳の基礎
   1. 脳の概要
   2. 脳・神経細胞の構造と機能
2. 脳計測技術
   1. EEG (脳波)
   2. MEG (脳磁図)
   3. fMRI (機能的磁気共鳴画像法)
   4. NIRS (近赤外分光法)
   5. 脳計測技術の比較と選定ポイント
3. 期待感に関する脳計測事例
   1. 潜在的な予測・期待に関する脳活動
   2. 映像視聴時の期待感に関する安静時脳活動
   3. 情動情報等の読み取り
   4. 脳情報の応用可能性と注意点