(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも１以上の文字列であって、予め文字列の親密度を計算して一定範囲に該当する文字列を表記したターゲット画面及び前記文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を被験者に提示する提示手段と、前記ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び前記非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定する測定手段と、前記測定手段により測定した前記ターゲット画面瞳孔面積と前記非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定する検定手段とを備え、
前記提示手段は、予め被験者毎に行われた前記親密度に関する調査結果に基づいて、親密度が閾値以上の文字列を選定し、当該選定した文字列を前記一定範囲に該当する文字列とすること
を特徴とする嗜好判定システム。
【請求項２】
嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも１以上の文字列であって、予め文字列の親密度を計算して一定範囲に該当する文字列を表記したターゲット画面及び前記文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を０．５秒以上５秒未満被験者に提示する提示手段と、前記ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び前記非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定する測定手段と、前記測定手段により測定した前記ターゲット画面瞳孔面積と前記非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定する検定手段とを備え、前記提示手段は、予め被験者毎に行われた前記親密度に関する調査結果に基づいて、親密度が閾値以上の文字列を選定し、当該選定した文字列を前記一定範囲に該当する文字列とすることを特徴とする嗜好判定システム。
【請求項３】
前記提示手段は、前記ターゲット画面及び前記非ターゲット画面を画面中央に交互に表示し、当該前記非ターゲット画面を表示する際には、黒背景画面に白い色で“＋”を数個のみ表示させた文字列を表示し、前記ターゲット画面を表示する際には、その表示順序をランダムに変えること
を特徴とする請求項１又は２記載の嗜好判定システム。
【請求項４】
嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも１以上の文字列であって、予め文字列の親密度を計算して一定範囲に該当する文字列を表記したターゲット画面及び前記文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を被験者に提示し、前記ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び前記非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定し、前記測定手段により測定した前記ターゲット画面瞳孔面積と前記非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定し、前記提示する際には、予め被験者毎に行われた前記親密度に関する調査結果に基づいて、親密度が閾値以上の文字列を選定し、当該選定した文字列を前記一定範囲に該当する文字列とすることをコンピュータに実行させる嗜好判定プログラム。
【請求項５】
嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも１以上の文字列であって、予め文字列の親密度を計算して一定範囲に該当する文字列を表記したターゲット画面及び前記文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を０．５秒以上５秒未満被験者に提示し、前記ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び前記非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定し、前記測定手段により測定した前記ターゲット画面瞳孔面積と前記非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定し、前記提示する際には、予め被験者毎に行われた前記親密度に関する調査結果に基づいて、親密度が閾値以上の文字列を選定し、当該選定した文字列を前記一定範囲に該当する文字列とすることをコンピュータに実行させる嗜好判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人間の嗜好を判定する方法及び人間の嗜好を判定するプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
嗜好には、商品やサービスに関わるもの、話の内容に関わるもの、職業に関わるものなどがある。これらの嗜好の有無又は強度を判定することは、商品やサービスを消費者に販売することを目的とする企業、講演や授業などの話を行う講演者や教師、就業希望者を採用する際に就業希望者の職業への嗜好を識別する企業や行政機関などにとって重要である。
【０００３】
嗜好は人間の精神活動の一種である。人間の精神活動は、認知的領域（あたま）、情意的領域（こころ）、精神運動的領域（からだ）の３つに分類されている（例えば、非特許文献１参照。）。認知的領域とは「知識」「理解」「応用」「分析」「統合」「評価」であり、情意的領域とは「受け入れ」「反応」「価値づけ」「組織化」「個性化」であり、精神運動的領域は運動動作の習得についての領域であると整理されている（例えば、非特許文献２参照。）。嗜好またそれと同義である興味は情意的領域に属する精神活動である。
【０００４】
人間の嗜好を判定する方法には従来３つの種類が存在する。１つ目の方法は質問紙検査、２つ目の方法は面接検査、３つ目の方法は瞳孔検査である。
【０００５】
質問紙検査及び面接検査については、主観的な情意を調べる方法であり、心理的尺度と呼ばれる。心理的尺度による感情の測定については「故意もしくは無意識の嘘や隠し立ての影響は免れえない」と結論付けられている（例えば、非特許文献３参照。）。
【０００６】
例えば、職業への嗜好を判定することを目的とした質問紙検査には、ＶＰＩ職業興味検査日本版がある（例えば、非特許文献４参照。）。非特許文献５によれば、ＶＰＩ職業興味検査日本版が基とするＨｏｌｌａｎｄの提唱するモデルは長年にわたり職業興味検査を支える理論として大きな影響を与えてきた。
【０００７】
３つ目の方法である瞳孔検査は特許文献１、非特許文献６において説明されている。特許文献１は瞳孔から感性情報を取得し、その感性情報に従って映像を提示するシステムを説明している。非特許文献６は瞳孔面積によるテレビ番組への興味の判定を説明している。
【０００８】
非特許文献７では、数字列を提示物として、それを被験者に記憶させる場合の心的負荷を瞳孔面積により判定している。非特許文献７は３桁から７桁の数字列を記銘・保持・再生する記憶課題において、記憶する桁数が増えるに従って瞳孔面積の最大値も大きくなることなどを明らかにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開平１１−２８２９２１号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】梶田叡一、「教育評価」、有斐閣、１９８３年発行
【非特許文献２】鈴木克明、渡邊あや、“タキソノミーの詳細分類とテスト項目例”、［ｏｎｌｉｎｅ］、平成２１年１２月１８日、熊本大学大学院、［平成２１年１２月１８日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｓｉｓ．ｋｕｍａｍｏｔｏ−ｕ．ａｃ．ｊｐ／ｏｐｅｎｃｏｕｒｓｅｓ／ｐｆ／２Ｂｌｏｃｋ／０４／０４−ｔａｘｏｎｏｍｙ−ｈｙｏｕ．ｈｔｍｌ＞
【非特許文献３】濱治世、鈴木直人、濱保久、「感情心理学への招待  −感情・情緒へのアプローチ−」、サイエンス社、２００１年発行、ｐｐ．１０
【非特許文献４】独立行政法人労働政策研究・研修機構、“職業情報・就職支援ツール”、［ｏｎｌｉｎｅ］、平成２１年１２月１８日、独立行政法人労働政策研究・研修機構、［平成２１年１２月１８日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｉｌ．ｇｏ．ｊｐ／ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ／ｓｅｉｋａ／ｔｏｏｌｓ／ＶＰＩ．ｈｔｍ＞
【非特許文献５】渡辺直登、「新しい職業興味モデルの開発：ＲＩＡＳＥＣモデルを超えて」、経営行動科学学会年次大会発表論文集（５）、２００２年１１月５日発行、ｐｐ．１０３−１１１
【非特許文献６】村井真樹、中山実、清水康敬、「テレビ番組視聴時の瞳孔面積と画像内容への興味・印象との関連」、映像情報メディア学会誌、ｖｏｌ．５２、ｎｏ．１１、１９９８年発行、ｐｐ．１７４８−１７５３
【非特許文献７】Ｊ．Ｂｅａｔｔｙ、“Ｔａｓｋ−ｅｖｏｋｅｄ  ｐｕｐｉｌｌａｒｙｒｅｓｐｏｎｓｅ，  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｌｏａｄ，  ａｎｄ  ｔｈｅ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｏｆ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ”、Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｂｕｌｌｅｔｉｎ、ｖｏｌ．９１、ｎｏ．２、１９８２年発行、ｐｐ．２７６−２９２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
瞳孔面積は神経系の反応によって変化するため、質問紙検査や面接検査のように嘘や隠し立てによる影響が軽微になる。そこで、嗜好の判定精度の面から、瞳孔面積による検査の活用が今後期待されるが、従来の瞳孔検査方法では２つの問題がある。
【００１２】
１つ目の問題は、瞳孔面積の解析過程が不明瞭なことである。例えば、特許文献１では瞳孔がどのような反応を示せば嗜好があるという感性状態と推定されるのかについて「瞳孔が開く画像情報（中略）が感性情報源として直接的に入力された場合には、結果として、興味有りという感性情報を感性情報判断器３は得る」というような抽象的な記載に留まり、具体的な解析過程が明確でない。瞳孔面積という生体から得られるデータをどのように解析するのかが不明瞭であるため、実施可能とは言えない。
【００１３】
２つ目の問題は、輝度の統制が極めて困難であり、嗜好の正確な判定に問題を生じていたことである。瞳孔面積は嗜好よりも輝度による影響を強く受けることが既に知られている。瞳孔は網膜に投射する光量を調節する生理的機能を有し、輝度が高い場合には瞳孔を小さくすることによって網膜に投射する光量を減らし、逆に輝度が低い場合には瞳孔を大きくすることによって網膜に投射する光量を増やす。非特許文献６によれば、瞳孔面積による興味の測定には、人物又は風景の画像若しくはテレビ番組動画が用いられ、複数の画像や動画から、興味を持った特定の画像や動画を瞳孔面積によって判定する方法が説明されている。ここで、複数の画像や動画において、それぞれ輝度が異なっていれば、瞳孔面積は興味よりも輝度によって影響を受けてしまい、本来の分析の目的である興味の判定が出来なくなる。非特許文献６では瞳孔面積Ｐは輝度Ｂ（ｘ）と精神活動Ｓ（ｙ）の２つの加算によって規定されると定義し、輝度Ｂ（ｘ）によるＰへの影響を実験終了後に算出し、Ｓ（ｙ）のみによる瞳孔面積への影響を計算しようとしている。非特許文献６では様々なテレビ番組動画（例えばニュース番組とスポーツ番組の２つの動画）を被験者の目の前に提示しているが、動画は様々な輝度を有する多数の画素から構成されるため、異なる動画間で輝度を統一することは根本的に不可能である。非特許文献６では各動画について画面上の４３２点の格子点の各輝度値から、画面全体の輝度の平均値を算出し、それを当該動画の輝度として代替した上で、瞳孔面積から輝度の影響を取り除こうとし、興味という精神活動のみによる瞳孔面積への影響を抽出しようとしているが、各格子点の輝度の分散の大きい画面においては、この非特許文献６による方法では、当該画面の真の輝度を捉えきることは出来ない。その結果、興味という精神活動の判定精度が劣る可能性が出てくる。動画だけでなく、人物又は風景の画像についても、異なる輝度を持つ多数の画素により構成されるため、同様の可能性が出てくる。
【００１４】
以上のように、本発明は従来の嗜好判定における質問紙検査及び面接検査並びに瞳孔検査の課題を解決しようとするものであり、欺瞞性の混入する余地が少ない嗜好判定方法を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記目的を達成するために、文字列が表示されたターゲット画面及び非ターゲット画面のそれぞれを見ているときの被験者の瞳孔面積を測定する。そして、それぞれの瞳孔面積の平均値を比較し、被験者の嗜好の有無を判定することとした。
【００１８】
請求項１に係る嗜好判定システムは、嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも１以上の文字列であって、予め文字列の親密度を計算して一定範囲に該当する文字列を表記したターゲット画面及び前記文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を被験者に提示する提示手段と、前記ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び前記非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定する測定手段と、前記測定手段により測定した前記ターゲット画面瞳孔面積と前記非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定する検定手段とを備え、前記提示手段は、予め被験者毎に行われた前記親密度に関する調査結果に基づいて、親密度が閾値以上の文字列を選定し、当該選定した文字列を前記一定範囲に該当する文字列とすることを特徴とする。
【００１９】
この方法によれば、単語の親密度を一定以上の水準に統制することで、瞳孔面積に与える認知的精神活動の影響を抑え、嗜好判定を精度良く実現することができる。
【００２０】
請求項２に係る嗜好判定システムは、嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも１以上の文字列であって、予め文字列の親密度を計算して一定範囲に該当する文字列を表記したターゲット画面及び前記文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を０．５秒以上５秒未満被験者に提示する提示手段と、前記ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び前記非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定する測定手段と、前記測定手段により測定した前記ターゲット画面瞳孔面積と前記非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定する検定手段とを備え、前記提示手段は、予め被験者毎に行われた前記親密度に関する調査結果に基づいて、親密度が閾値以上の文字列を選定し、当該選定した文字列を前記一定範囲に該当する文字列とすることを特徴とする。
【００２１】
請求項３に係る嗜好判定システムは、請求項１又は２記載の発明において、前記提示手段は、前記ターゲット画面及び前記非ターゲット画面を画面中央に交互に表示し、当該前記非ターゲット画面を表示する際には、黒背景画面に白い色で“＋”を数個のみ表示させた文字列を表示し、前記ターゲット画面を表示する際には、その表示順序をランダムに変えることを特徴とする。
【００２４】
請求項４に係る嗜好判定プログラムは、嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも１以上の文字列であって、予め文字列の親密度を計算して一定範囲に該当する文字列を表記したターゲット画面及び前記文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を被験者に提示し、前記ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び前記非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定し、前記測定手段により測定した前記ターゲット画面瞳孔面積と前記非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定し、前記提示する際には、予め被験者毎に行われた前記親密度に関する調査結果に基づいて、親密度が閾値以上の文字列を選定し、当該選定した文字列を前記一定範囲に該当する文字列とすることをコンピュータに実行させる。
【００２５】
この方法によれば、単語の親密度を一定以上の水準に統制することで、瞳孔面積に与える認知的精神活動の影響を抑え、嗜好判定を精度良く実現することができる。
【００２６】
請求項５に係る嗜好判定プログラムは、嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも１以上の文字列であって、予め文字列の親密度を計算して一定範囲に該当する文字列を表記したターゲット画面及び前記文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を０．５秒以上５秒未満被験者に提示し、前記ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び前記非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定し、前記測定手段により測定した前記ターゲット画面瞳孔面積と前記非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定し、前記提示する際には、予め被験者毎に行われた前記親密度に関する調査結果に基づいて、親密度が閾値以上の文字列を選定し、当該選定した文字列を前記一定範囲に該当する文字列とすることをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明は、欺瞞性の混入する余地が少ない嗜好判定方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本実施形態の嗜好判定方法の手順の例を示す。
【図２】本実施形態の嗜好判定方法のターゲット画面に提示する予め抽出した文字列の例を示す。
【図３】本実施形態の嗜好判定方法のターゲット画面及び非ターゲット画面の例を示す。
【図４】本実施形態の嗜好判定方法に係る職業に関する文字列に対する瞳孔面積の測定結果の例を示す。
【図５】本実施形態の嗜好判定方法の検証結果について示す。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
添付の図面を参照して本発明を説明する。以下に説明する実施形態は本発明の実施の例であり、本発明は、以下に制限されるものではない。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。
【００３３】
まず、図１を参照して、本実施形態の嗜好判定方法を説明する。図１は、本実施形態の嗜好判定方法に係る手順の一例である。図１に示すように、本実施形態の嗜好判定方法は、嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれる少なくとも１以上の文字列を表記したターゲット画面及び文字列群に含まれない文字列を表記した又は表記のない空白である非ターゲット画面を被験者に提示し、ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積であるターゲット画面瞳孔面積及び非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積である非ターゲット画面瞳孔面積を測定し、ターゲット画面瞳孔面積と非ターゲット画面瞳孔面積との差を統計的検定する。
【００３４】
具体的な本実施形態の嗜好判定方法を実行する手順を示す。本実施形態を実施するにあたっては、まず、被験者をモニタ画面の前に位置させて、被験者の瞳孔を観測する体制を整える。そして、Ｓ１０１において、被験者に非ターゲット画面を提示し、Ｓ１０２において、被験者が非ターゲット画面を見ている時に非ターゲット画面瞳孔面積を測定する。なお、非ターゲット画面には、例えば“＋”を複数個表示する。次に、Ｓ１０３において、被験者にターゲット画面を提示し、Ｓ１０４において、被験者がターゲット画面を見ている時に被験者のターゲット画面瞳孔面積を測定する。ターゲット画面に表示する文字列には、文字ばかりでなく、記号も含む。そして、Ｓ１０５において、全てのターゲット画面の提示が終了するまで手順を繰り返す。Ｓ１０１からＳ１０５を嗜好判定プログラムとしてコンピュータに実行させて、非ターゲット画面又はターゲット画面をモニタ画面に表示させ、後述する瞳孔面積測定機器を制御して瞳孔面積を測定させてもよい。ここでは、非ターゲット画面をターゲット画面の先に表示する手順を説明したが、非ターゲット画面をターゲット画面の後に表示してもよい。
【００３５】
本実施形態は、嗜好と関連する文字列を被験者に見せ、その際被験者の瞳孔面積を指標として、嗜好を数値化して嗜好の有無及びその強度を判定するものである。具体的には、本実施形態は、嗜好に関連する文字列が表示されるターゲット画面及び嗜好に関連しない文字列が表示される又は空白画面が表示される非ターゲット画面によって構成される。ターゲット画面の数は、文字列の数だけ用意される。また、各ターゲット画面に表示される文字列は１つのみである。例えば「生物学者」と「映画監督」という別の職業に関する文字列は、それぞれ別のターゲット画面に表示され、２つのターゲット画面が用意されることになる。ターゲット画面は少なくとも１以上でよい。その上で、非ターゲット画面とターゲット画面とを交互に被験者に表示し、非ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積を非ターゲット画面瞳孔面積として、各ターゲット画面を見ているときの被験者の瞳孔面積をターゲット画面瞳孔面積として、それぞれのターゲット画面瞳孔面積を測定する。最後に、非ターゲット画面瞳孔面積平均値とそれぞれのターゲット画面瞳孔面積平均値を比較し、非ターゲット画面瞳孔面積平均値よりも統計的有意性を伴って大きなターゲット画面瞳孔面積平均値を示したターゲット画面に表記された文字列について、被験者の嗜好が存在すると判定することができる。文字列が職業に関連するものだけでなく、職業以外の嗜好の判定についても瞳孔面積を指標として、文字列のみを提示物として被験者の嗜好について判定してもよい。
【００３６】
本実施形態における本質は、嗜好を判定する際に動画若しくは人物又は風景の画像でなく、文字列のみを提示物として用いることである。文字列のみの場合、様々な輝度を有する画素により構成される動画若しくは人物又は風景の画像と異なり、同一の輝度を有する画素によりその形状が被験者に視認される点に特徴がある。例えば、職業への嗜好を判定するために、被験者に「映画監督」と「生物学者」という職業に関連する文字列を、それぞれ別のタイミングで見せる場合を想定する。映画監督という文字列と、生物学者という文字列の有する輝度は、どちらかの文字列の色や大きさを変えない限りほぼ同一である。一方で、例えばニュース番組とスポーツ番組の２つの動画が有するそれぞれの輝度は、それらの輝度間で通常大きな差を生じる。輝度の統制が文字列の場合には非常に容易であり、これが文字列を用いることによる大きな利点である。文字列のみを提示物とすることにより、瞳孔面積による人間の嗜好の判定が、輝度の影響をほぼ受けずに可能になる。
【００３７】
文字列のみを提示して、人間の嗜好について瞳孔面積を用いて判定した例はこれまでに無い。前記非特許文献７は数字列のみを提示物として、被験者にそれを記憶させる場合の心的負荷を瞳孔面積により測定しようとしているが、記憶は認知的領域における「知識」に関する精神活動であり、嗜好は情意的領域の精神活動であるために、瞳孔面積によって判定されている精神活動が異なる。
【００３８】
また、本実施形態の嗜好判定方法は、ターゲット画面の輝度及び文字列を表記した時の非ターゲット画面の輝度を一定範囲とする。ターゲット文字列を表示したターゲット画面のそれぞれの輝度を一定範囲とすることによって、画面の輝度の影響を除去することができる。瞳孔は画面の輝度から大きな影響を受けるが、文字の多少、文字の画数の多少によって変わる輝度を、文字の明るさ、線の太さ、又は文字の大小で調整できる。また、非ターゲット画面についてもターゲット画面と輝度を同じくすることによって、平時の瞳孔面積を精度よく測定することができる。つまり、文字列を提示物とすることで各画面間での輝度の統制が容易になる。その結果、瞳孔面積の変化への輝度による影響を軽微にすることができる。また、本実施形態の嗜好判定方法を嗜好判定プログラムとしてコンピュータに実行させてターゲット画面又は非ターゲット画面を予めモニタ画面に表示して、輝度を測定した後、輝度が一定範囲となるように文字の明るさ、線の太さ、又は文字の大小を調整してもよい。
【００３９】
ここで、図２から図４を参照して、本実施形態を実施するための４つの過程を説明する。１つ目の過程は予め用意した文字列からの提示する文字列の抽出、２つ目の過程は文字列の提示、３つ目の過程は測定、４つ目の過程はプログラムを用いたデータ解析による嗜好判定である。本実施形態の嗜好判定方法及びプログラムには、これら４つの過程が備わっていることを特徴とする。
【００４０】
まず、図２を参照して、１つ目の過程として、ターゲット画面に提示する文字列の抽出に関する例を示す。嗜好を計測する実験者が予め文字列群を用意した上で、提示する文字列の抽出に際して、以下の条件を備えていることが好ましい。すなわち、文字列のモーラ数を一定範囲にして抽出すること、また文字列の親密度を一定範囲にして抽出することである。本実施形態の嗜好判定方法は、ターゲット画面に表記される文字列は、予め文字列のモーラ数又は親密度を計算し、一定範囲に該当する文字列のみをターゲット画面に表記する。
【００４１】
文字列のモーラ数を予め一定範囲に設定して抽出するのは、提示物となる文字列の輝度を文字列間で統制することを目的とする。文字列が輝度を統制するのに大きな利点を有することは既に述べた通りだが、文字列を画面に提示する場合であっても、文字列のモーラ数が大きく異なる場合には、画面間の輝度に大きな差異を生じる。例えば、「高校教師」と「市場開拓コンサルタント」という文字列を、黒背景に白文字で、それぞれ提示する場合、文字列のモーラ数が多い方すなわち「市場開拓コンサルタント」の方が画面上の白色面積が増える。白色面積の増加によって画面輝度は増加する。輝度の増加は瞳孔面積の縮小に繋がり、瞳孔面積による嗜好の判定に影響が出てしまう。したがって、文字列のモーラ数を一定範囲に統制することで、ターゲット画面間の輝度を一定範囲に統制することが好ましい。本実施形態においては、文字列のモーラ数を一定範囲に統制することで、被験者の嗜好判定を実現できる。なお、モーラ数とは、モーラの数、すなわち単語の仮名文字の個数と定義される。例えば、前もって用意した文字列の中から、本実施形態の嗜好判定方法を嗜好判定プログラムとしてコンピュータに実行させて、モーラ数が一定範囲となる文字列を抽出させてもよい。
【００４２】
文字列の親密度を予め一定範囲にして抽出するのは、嗜好という精神活動に焦点を絞ることを目的とする。親密度が低い文字列はなじみの程度が低い文字列であるため、そのような文字列が目の前に提示されると、被験者に理解のための心的負荷が生じる恐れがある。本実施形態の目的は理解という認知的領域の精神活動ではなく、嗜好であることは既に述べた通りだが、提示される文字列の親密度が統制されていない場合、文字列によって心的負荷を生じたり生じなかったりする状態を招く。認知的領域の精神活動による心的負荷が瞳孔面積に影響を与えることは非特許文献７において確認した通りである。理解のための心的負荷は嗜好の判定の精度を下げる。したがって、文字列の親密度を一定範囲に統制することで、文字列が表示される画面、すなわちターゲット画面が表示されている間の心的負荷を一定範囲に統制することが好ましい。本実施形態においては、文字列の親密度を一定範囲に統制することで、被験者の嗜好判定を実現できる。なお、親密度とは、ある文字列がどの程度なじみがあると感じられるかを表した指標と定義される。例えば、文字列に対する親密度を予め取得しておき、本実施形態の嗜好判定方法を嗜好判定プログラムとしてコンピュータに実行させて、親密度が一定範囲となる文字列を抽出させてもよい。
【００４３】
図２に示した文字列は、文字列のモーラ数５以上１０以下で、親密度が高い職業に関する文字列である。発明者の調査によって作成した、社会に存在する職業のリストを基にモーラ数を計算した。また、モーラ数の条件を満たした職業の文字列について、大学院生５名に対して親密度がどれほどか発明者が調査を行い、親密度が高水準の文字列を選定した。具体的には親密度を１から７までの７段階法で、７を最高、１を最低とし、被験者となる大学院生に職業に関する各文字列について評定を指示した結果、平均６．０以上の値を示した文字列を、親密度が高い職業として定義した。なお、図２は一例であり、本実施形態の実施者の方略、すなわち用意する文字列群と、モーラ数及び親密度の条件設定によって、図２の例とは別の文字列が定義されることもある。
【００４４】
次に、図３を参照して、２つ目の過程として、文字列の提示の過程における非ターゲット画面及びターゲット画面の一例を示す。図３において、図３（ａ）は、非ターゲット画面、図３（ｂ）は、ターゲット画面、図３（ｃ）は、非ターゲット画面、図３（ｄ）は、ターゲット画面、図３（ｅ）は、非ターゲット画面、図３（ｆ）は、ターゲット画面を示している。図３の非ターゲット画面の「＋」は、ターゲット画面に表記される嗜好に関連する文字列の集合体である文字列群に含まれない文字列の文字を表し、記号を含む。図３に示される、文字列の提示の過程では、以下の表示動作を備えていることが望ましい。すなわち、ターゲット画面及び非ターゲット画面を交互に表示すること、各画面を好ましくは０．５秒以上５秒未満程度表示すること、文字列を画面中央に等しい大きさと色で、かつ黒背景画面に白い色で表示すること、認知課題を付与しないことである。
【００４５】
非ターゲット画面とターゲット画面を交互に表示するのは、残存効果を排除することを目的とする。残存効果とは、時系列的に前に提示されたターゲット画面に対する瞳孔面積反応が、直後に提示される別のターゲット画面に対する瞳孔面積反応に影響を及ぼすことを指す。例えば「映画監督」という文字列についてのターゲット画面を提示した後、即座に「生物学者」という文字列についてのターゲット画面を提示すると、後者のターゲット画面に対する瞳孔面積に、前者のターゲット画面の短期記憶が影響を及ぼす可能性があり、瞳孔面積と各ターゲット画面との対応が担保されにくくなる。本実施形態においては、前に提示されるターゲット画面と、その後に提示される別のターゲット画面との間に非ターゲット画面を都度挿入することで、各ターゲット画面に対応した瞳孔面積の計測を実現する。
【００４６】
非ターゲット画面及びターゲット画面の提示時間について説明する。各画面の提示時間は、０．５秒以上５秒未満程度が好ましい。０．５秒以上５秒未満程度とするのは、目の前に物体が提示された後、瞳孔の拡大又は縮小の反応が起こるのは、０．５秒前後かかることが生理学的に確かめられているためであり、また、５秒以上同一の提示物を見ていると飽きや疲労が生じる可能性があり、ストレスなど、嗜好以外の要因が瞳孔面積に影響を与える可能性があるためである。本実施形態においては、各ターゲット画面又は各非ターゲット画面の提示時間を好ましくは０．５秒以上５秒未満程度とすることで、提示された各画面に対する嗜好を要因とした瞳孔面積反応の測定を実現できる。
【００４７】
文字列を画面中央に等しい大きさと色で、かつ黒背景画面に白い色で表示するのは、画面輝度を統一し、かつ瞳孔反応を精度高く測定することを目的とする。文字列の大きさと色は画面輝度に影響を与えるため、統一することが好ましい。また、ターゲット画面における文字列の提示位置が、ターゲット画面間で統一されていない場合、視覚条件に差を生むため、嗜好という要因だけでなく、視覚条件という要因が瞳孔面積に影響を及ぼす可能性があり、常に文字列は画面中央に表示することが好ましい。そして、画面において文字列が白背景、黒文字で表示される場合には、白背景の画面全体に占める面積のほうが、黒文字の画面全体に占める面積よりも通常は大きくなると予想されることから、画面全体の輝度が総じて高くなる。輝度が高い場合、瞳孔が縮小することは既に述べた通りであるが、上記のような白背景の場合には、被験者の嗜好にかかわらず、瞳孔が全体的に収縮反応を示してしまい、瞳孔変化反応が得られにくくなることも考えられる。そこで、画面全体の輝度を総じて低く保ち、瞳孔変化反応を得られやすくするために、黒背景画面に白い文字で、ターゲット画面を表示することが好ましい。例えば、黒背景画面に白い色の“＋”数個のみが表示される。本実施形態においては、文字列を画面中央に等しい大きさと色で、かつ黒背景画面に白い色で表示することで、嗜好による瞳孔面積変化の測定を実現できる。
【００４８】
認知課題を付与しないのは、瞳孔面積に影響を与える要因を嗜好の精神活動に絞ることを目的とする。認知課題とは文字列の記憶や計算など認知的領域の精神活動に関する課題のことであり、被験者に認知課題を付与することにより、瞳孔面積が嗜好の精神活動以外に認知的精神活動によっても反応する結果を生む可能性がある。本実施形態においては、文字列が提示されたターゲット画面、及び非ターゲット画面を被験者が見ている間は、認知課題を付与せず、被験者には提示した画面を視認することのみを求めることで、自発的又は内発的な情意である嗜好に焦点を絞って、その有無又は強度の判定を実現する。
【００４９】
さらに、３つ目の過程である測定の過程は、以下の測定条件を備えていることが好ましい。すなわち、赤外線照射機能付ウェブカメラなどのハードウェアや市販の専用ハードウェアを用いて、角膜反射法などの方法に則り、瞳孔面積を測定すること、輝度を統制するため、時間的に明るさが変化する太陽の自然光を遮断した場所で測定することである。瞳孔面積の測定は、赤外線照射機能付カメラ等を利用して、公知の方法を適用することができる。
【００５０】
そして、４つ目の過程であるデータ解析による嗜好判定の過程は、以下の動作を備えていることが好ましい。すなわち、ターゲット画面瞳孔面積は、被験者毎に異なる平時の瞳孔面積で規格化を行うこと、ターゲット画面瞳孔面積は各々のターゲット画面を被験者が見ている間の瞳孔面積の平均値とし、非ターゲット画面瞳孔面積は非ターゲット画面を被験者が見ている間の瞳孔面積の平均値とすること、瞬目時の瞳孔面積データを補正すること、個人内比較によって統計的有意差を検定することである。本実施形態の嗜好判定方法を嗜好判定プログラムとしてコンピュータに実行させてもよい。
【００５１】
被験者毎にデータの規格化を施すのは、瞳孔面積についての個人差の要因を統制することを目的とする。瞳孔面積は個人毎に異なることが生理学的に知られている。例えば、ある被験者甲の平時の瞳孔径が３ｍｍで、別の被験者乙の平時の瞳孔径が５ｍｍで、それぞれの被験者に「高校教師」という文字列をターゲット画面として提示した際、甲が当該文字列を見たときの瞳孔径は４ｍｍで、乙も４ｍｍであった場合を想定する。甲においては瞳孔径が拡大したが、乙においては瞳孔径が縮小している。これは、瞳孔径４ｍｍが測定された場合に、被験者を問わず当該文字列について嗜好性があるとは一概に判定できないことを意味する。個人差の要因を考慮した上で、データの規格化を施すことが望ましい。規格化とは具体的には、文字列を視認している間の瞳孔面積、すなわちターゲット画面瞳孔面積を、被験者の瞳孔面積の絶対値すなわち測定された値そのままではなく、平時の瞳孔面積で割った値を規格化後の値として捉えることである。「高校教師」という先のターゲット画面例について、甲の瞳孔面積値は絶対値すなわち測定値では４ｍｍであったが、規格化後の値は４／３＝約１．３３、乙の規格化後の値は４／５＝０．８となる。規格化によって、甲は「高校教師」の文字列に対して相対的に瞳孔径が拡大し、乙は同文字列に対して相対的に瞳孔径が縮小したと結論付けられる。なお、平時の瞳孔面積は非ターゲット画面を視認している間の瞳孔面積すなわち非ターゲット画面瞳孔面積である。また、瞳孔はほぼ正円形であるため、表記又は計算対象が瞳孔径であっても瞳孔面積であっても本実施形態に係る手順には影響がない。本実施形態においては、規格化を施すことで、生来の瞳孔面積の個人差要因を吸収し、各被験者の嗜好の判定を実現できる点に特徴がある。
【００５２】
画面毎に瞳孔面積の平均値を算出するのは、非ターゲット画面が提示されている時間内における被験者の平時の瞳孔面積と、提示された文字列に対するターゲット画面瞳孔面積の代表値を得ることを目的とする。平時の瞳孔面積については非ターゲット画面が提示されているときの瞳孔面積であり、非ターゲット画面を例えば２秒間表示する場合は、２秒間において測定された瞳孔面積データの平均値によって代表される。例えば６０Ｈｚで瞳孔面積を測定した場合には１２０フレームの瞳孔面積データの平均値によって代表される。これは既に述べた非ターゲット画面瞳孔面積平均値と同値である。また、各文字列を提示する場合も同様の手続きで各文字列のターゲット画面瞳孔面積平均値を算出し、各文字列に対する瞳孔面積の値の代表値として捉える。先に述べた通り、瞳孔反応には物体提示後０．５秒前後の潜時があることから、物体提示後０．５秒間前後の瞳孔面積データは各平均値算出対象から除外する方法も考えられる。また、ここでターゲット画面瞳孔面積における平均値算出の対象となるデータは測定値そのままではなく、先に述べた規格化後の値が望ましい。本実施形態においては、非ターゲット画面瞳孔面積平均値とターゲット画面瞳孔面積平均値を算出することで、平時の瞳孔面積と、各文字列に対する瞳孔面積の代表値を把握できる点に特徴がある。
【００５３】
瞬目時の瞳孔面積データを補正するのは、瞳孔面積の真の値の近似値を捉えることを目的とする。瞳孔は目の構造上、瞬目時には瞼によって覆い隠され、赤外線が一時的に瞳孔に到達しない状態になることで、瞳孔面積の計測が出来なくなる。その場合、計測された瞳孔面積データはゼロ或いはエラー値として記録される。実際は瞳孔面積がゼロになることは生理学的にありえず、単に瞼によって覆い隠されてしまっていることから生じるデータの欠損である。このような欠損データが仮にゼロとして記録された場合、画面毎の瞳孔面積平均値の算出に大きな影響を生じ、具体的にはゼロの時間帯、すなわち瞬目の時間帯が多ければ多いほど、当該画面の瞳孔面積平均値はゼロの影響で小さくなる。その場合、嗜好の要因による瞳孔面積反応の把握が困難になる。そこで、瞬目時の瞳孔面積について補正することが望ましい。具体的には、瞬目前後の瞳孔面積の移動平均によって、瞬目時の瞳孔面積を推定した上で代替値を用いる補正方法や、サポートベクトル回帰モデルによる補正方法などが考えられる。本実施形態では、瞬目時の瞳孔面積を補正することで、瞬目による画面毎の瞳孔面積平均値への影響を軽減し、嗜好の判定を実現できる点に特徴がある。
【００５４】
なお、瞬目時の瞳孔面積に関連して、画面を提示している間、被験者に瞬目を抑制するよう指示をすることによって、瞬目データを発生させない方法も考えられるが、瞬目を抑制していることからくる眼球疲労や精神負荷が瞳孔面積に影響を与える可能性がある。
【００５５】
個人内比較によって統計的有意差を検定するのは、嗜好性を有する文字列を判定することを目的とする。非ターゲット画面瞳孔面積平均値とターゲット画面瞳孔面積平均値をそれぞれ標本データとして捉えた上で、両者の平均値に差があるか統計的検定を行う。例えば「高校教師」というターゲット画面に対応したターゲット画面瞳孔面積平均値と、非ターゲット画面瞳孔面積平均値という２つの平均値の差について統計的検定を行うことで、「高校教師」という職業への嗜好性の有無及び強度を判定する。具体的には、２つのデータが等分散であるかどうかを統計的に検定した上で、等分散である場合には、通常のｔ検定を行い、等分散でない場合にはウェルチの法によるｔ検定を行い、２つの平均値に差があるかどうかを統計的に検定する。また、各標本データが正規分布でない場合にはノンパラメトリック検定を行う。統計的有意性が検定の結果、認められた場合において、ターゲット画面瞳孔面積平均値の方が非ターゲット画面瞳孔面積平均値よりも大きければ嗜好性があり、小さければ嗜好性がないと判定する。また、その大小は嗜好の程度と一致する。ターゲット画面瞳孔面積平均値と非ターゲット画面瞳孔面積平均値は同一被験者の値が比較される。例えば、被験者甲のターゲット画面瞳孔面積平均値と、被験者乙の非ターゲット画面瞳孔面積平均値とが比較されることはなく、個人内比較がなされる。例えば、本実施形態の嗜好判定方法を嗜好判定プログラムとしてコンピュータに実行させて、統計的検定を行わせて、文字列や統計的検定結果をモニタ画面に表示させてもよい。
【００５６】
なお、得られた瞳孔面積データを標本データと捉える場合には上記の方法による統計的検定を行うことが好ましいが、全数データと捉える場合には上記の方法によらず、単純な差の計算を行ってもよい。
【００５７】
図４を参照して、被験者甲における職業への嗜好の判定結果の一例を示す。図４（ａ）は、非ターゲット画面瞳孔面積平均値を示している。横軸に職業に関する各文字列、縦軸に規格化後のターゲット画面瞳孔面積平均値を示している。そして、それぞれのターゲット画面瞳孔面積平均値、及び非ターゲット画面瞳孔面積平均値について平均値の差の統計的検定を上述した手順で行った結果、統計的有意差が５％有意水準で認められた各文字列には図４に示すように“＊”を付してある。なお、瞳孔面積の測定方法、データ解析の方法、非ターゲット画面瞳孔面積平均値の定義、及び規格化後のターゲット画面瞳孔面積平均値については、上述した通りである。被験者甲は「ユーモア作家」、「映画監督」、「イラストレーター」に嗜好を有すると判定される。一方で「学校事務員」、「レジ係」、「販売事務員」には嗜好を有しないと判定される。それ以外の文字列には情意が存在しないと判定される。被験者甲は定型的作業が多い職業に就きたくないと思い、一方で非定型的作業、特に創造性の発揮が強く求められる職業に就きたいという情意を有している可能性がある、というのが結果の解釈の一例である。この結果は、個人の嗜好によって変わるので、被験者が変われば結果も変わることが予測される。
【００５８】
なお、これらいずれかの嗜好判定方法は、コンピュータに実行させるプログラムとして実現することができる。
【００５９】
次に、図５を参照して、本実施形態の嗜好判定方法の検証結果について説明する。図５は、各ターゲット画面における文字列に対する被験者の瞳孔面積反応と、被験者の嗜好との関連を検証するために行った実験の結果を示している。図５において、縦軸には規格化後のターゲット画面瞳孔面積平均値、横軸には嗜好があると答えた文字列群についての規格化後のターゲット画面瞳孔面積平均値、及び嗜好がないと答えた文字列群についての規格化後のターゲット画面瞳孔面積平均値の２つの平均値を示している。これらの各平均値は、各ターゲット画面についての瞳孔面積平均値を算出した後に、嗜好の有無によってそれらの平均値データを区分し、その上で嗜好の有無毎に平均値を算出するという手順を踏んだ。その後、２つの平均値の差について、等分散性の統計的検定を行い、両側検定：Ｆ（４１、２５）＝１．７９１２、ｐ＝０．１２４６により等分散であることを確認した上で、通常のｔ検定を行い、両側検定：ｔ（６６）＝−２．０５５２、ｐ＜０．０５との結果を得た。つまり、５％有意水準で２つの平均値には差がある。
【００６０】
図５における実験では、まず、４名の被験者に対して、図２に示した文字列群に含まれる各文字列が表記されたターゲット画面を提示し、既に述べた方法で瞳孔面積を測定した。次に、瞳孔面積を計測した被験者と同じ４名の被験者に対して図２に示す文字列群に含まれる各文字列についての嗜好を口頭で確認した。その上で、瞳孔面積と、口頭で確認した嗜好との関連について統計的検定を行った。その結果、図５に示すように、口頭で嗜好があると答えた文字列群については瞳孔面積が拡大し、口頭で嗜好がないと答えた文字列群については瞳孔面積が縮小したことが統計的に確かめられた。５％水準で２つの平均値には差があると認められ、かつ、嗜好があると答えた文字列群についての規格化後ターゲット画面瞳孔面積平均値が、嗜好がないと答えた文字列群についての規格化後ターゲット画面瞳孔面積平均値を上回っていることから、本実施形態による嗜好判定方法で被験者の嗜好の判定が実現できることが分かった。
【００６１】
ここで、図５に示した実験結果について４点補足する。１点目は認知度の統制である。２点目は一般的傾向の確認を目的としていることである。３点目は欺瞞性の解釈である。４点目は順序効果の統制である。
【００６２】
１点目の認知度の統制について説明する。図５に示した実験結果について、被験者がイメージの沸かない文字列について嗜好を確認することは妥当ではない。なぜなら、知らない事柄についてはそもそも嗜好が存在しえないからである。そこで、４名の被験者に対して口頭で、図２に示す各文字列についての認知度、すなわち各文字列が示す職業について知っているかどうかを口頭で質問した。その結果、被験者甲は１個、被験者乙は４個、被験者丙は２個、被験者丁は５個の文字列について知らないという結果が出た。そこで、被験者甲は１９個、被験者乙は１６個、被験者丙は１８個、被験者丁は１５個の文字列群を図５に示した実験における分析対象にした。
【００６３】
２点目の一般的傾向の確認を目的としていることについて説明する。図５に示した実験結果について、個人すなわち被験者によることなく、あくまで瞳孔面積と口頭で確認した嗜好との一般的な関連性について検証することが目的なので、被験者毎に結果を分析するのではなく、４名の被験者を纏めて分析することが好ましい。そこで、嗜好があると口頭で確認した文字列群と、嗜好がないと口頭で確認した文字列群とを分離し、それぞれの規格化後のターゲット画面瞳孔面積平均値を合算した上で、文字列数で割った。これによって、嗜好があると口頭で確認した文字列群の瞳孔面積平均値と、嗜好がないと口頭で確認した文字列群の瞳孔面積平均値が算出される。嗜好があると口頭で確認した文字列群に含まれる文字列の数は２６個であり、嗜好がないと口頭で確認した文字列群に含まれる文字列の数は４２個であった。この合計は６８個であり、上記の被験者甲、乙、丙、丁の分析対象の文字列数の和と一致する。
【００６４】
例えば、図２に示す「学校事務員」という文字列について、被験者甲は嗜好があると口頭で答え、被験者乙は嗜好がないと口頭で答えた場合を想定すると、「学校事務員」という文字列に対する被験者甲の規格化後ターゲット画面瞳孔面積平均値は図５に示した「嗜好あり」の文字列群に分類され、同文字列に対する被験者乙の規格化後ターゲット画面瞳孔面積平均値は図５に示した「嗜好なし」の文字列群に分類される。このような処理を逐一行ったのが、図５に示した「嗜好あり」の２６個と、図５に示した「嗜好なし」の４２個である。なお、口頭での嗜好の確認においては、「嗜好あり」「嗜好なし」「どちらとも言えない」の３択で質問したが、「どちらとも言えない」への該当はなかった。
【００６５】
なお、４名の被験者は全て、大学院生で、日本語を読解可能で、就職活動への意欲があり、就職希望職種が定まっており、正常な視力を有することを事前に確認しており、それらについての個人差はない。一般的傾向の確認に適した調査対象者の個人差の統制がなされている。
【００６６】
３点目の欺瞞性の解釈について説明する。既に述べた通り、従来の検査手法において、面接検査は就業希望者の回答の欺瞞性を完全に排除することはできない。この問題点より、図５に示した実験では口頭で被験者に嗜好を確認していることから、被験者が欺瞞的な回答を行う可能性があるという指摘があるかもしれない。しかし、図５に示した実験は、企業等における採用試験の場面とは環境が全く異なる。すなわち、企業等における採用面接においては、口頭で職業への嗜好を確認される学生などの就業希望者は、企業等に高く評価されることを目的として、回答を装う動機付けがあるが、図５に示した実験では回答を装う動機付けとなる報酬が存在しない。図５に示した実験は、採用選考の場面ではなく、また、被験者に対する就業斡旋や、回答結果に応じた謝礼額設定など、被験者にとっての報酬は一切用意されていない。したがって、図５における嗜好の有無についての口頭確認結果は信頼に足りる。
【００６７】
４点目の順序効果の統制について説明する。４人の被験者に対して、全て同じ順序で文字列を提示すると、被験者にとって特定の意味形成に繋がる可能性がある。文字列の順序によって被験者が特定のイメージを想起する場合である。このようなイメージ想起は、各文字列への嗜好を判定するという図５に示した実験の目的において排除すべきであることから、被験者毎に提示する文字列の順序をランダム化した。
【００６８】
以上、図５に示すように、本実施形態による方法で被験者の嗜好の判定が実現できることが確認できた。なお、図５に示した実験結果は、あくまでも本実施形態の効果検証のために行ったものであり、本実施形態の実施時にはこれらの実験と同様の過程は行わなくてもよい。
【００６９】
本実施形態の嗜好判定方法において、前記ターゲット画面に表示される文字列は職業に関する文字列でもよいことは、既に説明した。職業に関する嗜好の判定場面では、欺瞞性が混入しやすいため、職業に関する嗜好は本実施形態を適用するのに適した嗜好である。
【００７０】
職業に関する嗜好の判定について、従来の方法では欺瞞性が混入しやすいのは心理的な報酬期待が存在するからである。特に、求人倍率が低い昨今の状況において就業希望者は、採用試験を受験している企業等に必ずしも強い嗜好性があるわけでなく、第一にいずれかの企業等に就職することを目的とした行動をとることは容易に想定可能である。例えば質問紙検査において、検査の各質問への回答について、検査実施主体である企業等に高く評価されるための望ましい職業への嗜好を装った方略を就業希望者が検討することが想定される。また、面接検査においても、就業希望者は当該企業等に高く評価されるために望ましい応答をし、職業への嗜好について装った説明を行うことが想定される。採用面接検査や、採用選考において用いられる質問紙検査について、それらの傾向と対策を論じた書籍が既に数多く出版されており、就業希望者が有する真の職業への嗜好に基づく回答又は応答よりも、企業等の採用試験に合格するための回答又は応答方略を就業希望者が検討する場合も容易に想定される。
【００７１】
質問紙検査の課題をより詳細に明らかにすべく、ＶＰＩ職業興味検査日本語版を用いて発明者による実験を行った。実験群及び統制群を設け、各群で学生１０名を被験者とし、群間で被験者は異なるようにした。両群ともにＶＰＩ職業興味検査日本語版を二回受験した。実験群では就職試験の場面を被験者が想定し、１回目の検査と２回目の検査で応募職種が異なる場合の回答を被験者に指示した。統制群ではそのような指示はなく、被験者にとって素直な回答を促した。各群において、１回目の検査結果平均と２回目の検査結果平均を各尺度につき比較し、ｔ検定（５％有意水準）によってその平均の差を確かめた。なお、ＶＰＩ職業興味検査日本語版は、６尺度によって構成され、各尺度の得点によって被験者の職業興味が判定される。その結果、実験群では６尺度中６尺度（Ｒ，Ｉ，Ａ，Ｓ，Ｅ，Ｃ）に有意な差が認められたのに対して、統制群では全尺度において有意な差が認められなかった。つまり、被験者にとって就職試験における合格という心理的報酬が期待される実験群の場合には、被験者の回答傾向が有意に変わり、報酬が想定されない統制群の場合には被験者の回答傾向が変わらないことが分かった。就職試験は就業希望者にとって心理的報酬が存在する場合に該当するため、ＶＰＩ職業興味検査日本語版では、就業希望者の欺瞞的回答が発生し、真の職業への嗜好が判定できないことが確かめられた。
【００７２】
本実施形態で説明した発明は、例えば、就業希望者の職業への嗜好を判定する企業又は行政機関などの団体における採用活動に用いられる。又は、職業への嗜好を検討材料にして社員又は職員の異動や人事考課を行う企業又は行政機関などの団体でも用いられる。さらに、職業への嗜好を検討材料にして学生のキャリアカウンセリングを行う学校や学習塾などの教育機関でも用いられる。そして、職業への嗜好を検討材料にして就業希望者又は転職希望者のキャリアカウンセリングを行う人材紹介企業や人材派遣企業でも用いられる。或いは職業への嗜好を基にコンサルティングを行うコンサルティング企業や総合研究所でも用いられる。
【００７３】
本実施形態の嗜好判定方法において、前記ターゲット画面に表示される文字列は、ある商品やサービスに関すること、学校などにおけるある教材や授業に関する文字列でもよい。企業における商品やサービスの市場調査においては消費者の嗜好を判定し、また、学校などの教育機関においては生徒や受講者の興味を判定する。それらの嗜好は本実施形態を適用するのに適した嗜好である。
【００７４】
本実施形態では、嗜好の対象として、職業を例に説明したが、職業に限らず以下の例にも適用できる。例えば、発表や交渉を行う際、聴衆や交渉相手を被験者、発表や交渉で用いる資料を提示物として、提示物への嗜好を判定し、聴衆の興味を惹いたり、交渉相手の購買行動を促したりすることを目的とする場合が考えられる。或いは、学校や学習塾などにおいて、学生を被験者、授業や教材を提示物として、提示物への嗜好を判定し、学生の興味を惹いたり、授業や教材の質の評価を行ったりすることを目的とする場合も考えられる。さらに、投資家を被験者、株価などの資料を提示物として、提示物への嗜好を判定し、特定証券などへの投資行動の意思決定時期や意志決定構造を調査することを目的とする場合も考えられる。
【産業上の利用可能性】
【００７５】
本発明の嗜好判定方法及び嗜好判定プログラムは、被験者の嗜好を判定することができるため、各種職業適性調査や市場調査に利用することができる。
【符号の説明】
【００７６】
Ｓ１０１：非ターゲット画面提示
Ｓ１０２：非ターゲット画面提示時の瞳孔面積を測定
Ｓ１０３：ターゲット画面提示
Ｓ１０４：ターゲット画面提示時の瞳孔面積を測定
Ｓ１０５：ターゲット画面提示の終了判定
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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