(57)【要約】【課題】本発明は、従来の人間基盤計算方法が、人間が意識的に参加して任務を実行するものとは異なり、視聴覚情報のパターン予測のために人間の無意識的知覚過程による人間基盤計算方法を提供する。【解決手段】本明細書の人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法は、複数の関心結果データを含む関心クラスと複数の非関心結果データを含む非関心クラスを含む原本データセットと原本データセットを予め設定された基準にしたがって変形した変形データセットを複数の参加者に露出するステップ；露出による参加者の反応情報が入力されるステップ；および反応情報に基づいて関心結果に対する予測パターンを分析するステップ；を含む。【選択図】図１
2013168123.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の関心結果（ｏｕｔｃｏｍｅ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）データを含む関心クラスと複数の非関心結果データを含む非関心クラスを含む原本データセットと前記原本データセットを予め設定された基準にしたがって変形した変形データセットを複数の参加者（ｈｕｍａｎ  ｐａｒｔｉｃｉｐａｎｔ）に露出するステップ；
前記露出による前記参加者の反応情報が入力されるステップ；および
前記反応情報に基づいて前記関心結果に対する予測パターンを分析するステップ；を含む、人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法。
【請求項２】
前記関心結果データは、
前記関心結果の存在に対する暗示（ｃｕｅ）が除去されたデータを含み、
前記非関心結果データは、
前記関心結果の不存在に対する暗示が除去されたデータを含む、請求項１に記載の人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法。
【請求項３】
前記変形データセットは、
前記予め設定された基準が前記原本データセットに含まれたデータに同じように適用されて変形したデータセットである、請求項１または２に記載の人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法。
【請求項４】
前記露出するステップは、
前記原本データセットと前記変形データセットそれぞれの前記関心クラスと前記非関心クラスのうちの一部データが除去された第１次露出データセットを前記参加者に露出するステップ；および
前記除去された前記一部データで構成された第２次露出データセットを前記参加者に露出するステップ；を含む、請求項１乃至３の何れか一項に記載の人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法。
【請求項５】
前記参加者の反応情報が入力されるステップは、
前記第２次露出データセットの露出に対する前記参加者の反応情報が入力されるステップを含む、請求項１乃至４の何れか一項に記載の人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法。
【請求項６】
前記反応情報は、
前記非関心クラスと前記関心クラスの露出による前記参加者の予測による神経系反応情報を含む、請求項１乃至５の何れか一項に記載の人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法。
【請求項７】
前記分析するステップは、
前記第２次露出データセットに含まれた前記関心結果データの露出による前記参加者の予測による神経系反応情報を分析するステップを含む、請求項１乃至６の何れか一項に記載の人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法。
【請求項８】
前記分析するステップは、
前記神経系反応情報が予め設定された基準に符合する場合、前記関心結果データを予測パターンとして決定するステップをさらに含む、請求項７に記載の人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法。
【請求項９】
複数の関心結果（ｏｕｔｃｏｍｅ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）データを含む関心クラスと複数の非関心結果データを含む非関心クラスを含む原本データセットと前記原本データセットを予め設定された基準にしたがって変形した変形データセットを格納する格納部；
前記原本データセットと前記変形データセットを複数の参加者（ｈｕｍａｎ  ｐａｒｔｉｃｉｐａｎｔ）に露出する出力部；
前記露出による前記参加者の反応情報が入力される入力部；および
前記反応情報に基づいて前記関心結果に対する予測パターンを分析する分析部；を含む、人間基盤計算を利用した予測パターン感知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書では、予測パターン感知方法およびそのシステムに関し、より詳しくは、人間基盤計算を利用してコンピュータから入力されるデータから特定パターンを抽出したり感知したりする問題をより効率的に解決するために、人間が無意識的に知覚しながら学習して予測する過程を活用するための予測パターン感知方法およびそのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、データマイニング（Ｄａｔａ  ｍｉｎｉｎｇ）と人間基盤計算（Ｈｕｍａｎ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ）技術分野に関する。
【０００３】
データマイニング（ｄａｔａ  ｍｉｎｉｎｇ）分野は、データからパターン（ｐａｔｔｅｒｎ）を抽出するためのアルゴリズムの応用を取り扱っており、人間（基盤）計算（ｈｕｍａｎ  ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ）分野は、コンピュータによって解決し難い問題を解決するために人間の処理能力を使用することを取り扱っている。
【０００４】
通常、データマイニングは、データを収集し、それに対して前処理（ｐｒｅ−ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）過程を実行して関心のあるパターンを抽出するアルゴリズムを適用し、取得した結果（ｒｅｓｕｌｔ）を評価するために後処理（ｐｏｓｔ−ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）過程を経るようになる。ここで、前処理過程は、データを整理（ｃｌｅａｎ−ｕｐ）し、次のステップで特定アルゴリズムの適用に適したフォーマット（ｆｏｒｍａｔ）で表現（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇ）または再エンコード（ｒｅ−ｅｎｃｏｄｉｎｇ）するようになる。制限された特徴（ｒｅｌｅｖａｎｔｆｅａｔｕｒｅ）を適するように表現することは効果的であり、成功的にパターンを抽出する最も重要な要素となる。これは、データが加工されずに人間の視聴覚を通じて入ってくる自然界または実世界情報である場合により問題となることがある。
【０００５】
このような問題を解決するために、人間基盤計算分野では、視覚的または聴覚的認識、空間的操作で人間の能力が卓越した利点を利用する。人間基盤計算方法は、コンピュータと人間が相互作用して特定値に到達するようになる。既存のコンピュータの計算方法は、人間が開発したアルゴリズムを基盤とし、特定値を入力するようになればこれに該当する答案を提示していたが、人間基盤計算方法では、人間にアルゴリズムに該当する部分をコンピュータから逆に質問することができる。Ｋｏｓｏｒｕｋｏｆｆ（２０００）は、コンピュータと人間の役割配分では、４ステップのコンピュータプロセスのうちの第３ステップは人間に頼っていると発表したこともあった。
【０００６】
このような例としては、フォールドイット（ＦｏｌｄＩｔ、ｗｗｗ．ｆｏｌｄ．ｉｔ）、ｒｅＣＡＰＴＣＨＡ（Ｃｏｍｐｌｅｔｅｌｙ  Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｐｕｂｌｉｃ  Ｔｕｒｉｎｇ  ｔｅｓｔ  ｔｏ  ｔｅｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ  ａｎｄ  Ｈｕｍａｎｓ  Ａｐａｒｔ）などがある。フォールドイットは、タンパク質分子構造を探すことを形合わせゲームとして生成し、ゲームプレイヤーが問題を解決するようにしたものであって、アメリカワシントン大学の研究陣とゲームプレイヤーは、この大学が２００８年に開発したタンパク質構築オンラインゲーム「フォールドイット」（Ｆｏｌｄｉｔ）を利用し、レトロウイルス生成に関与するプロテアーゼ酵素の構造を解読するのに成功した。
【０００７】
一方、人間基盤計算システムで要求する任務を実行するために人間に頼っているこのような方法は、人間が該当システムで要求する任務を実行するのに参加できるようにするモチーブ（ｍｏｔｉｖｅ）をどのように与えるべきであるかに対する問題を抱えている。人間にモチーブを与える戦略としては、金銭的補償、ゲームを通じた誘引（フォールドイット）、または特定目的のために暗示的に任務を実行するようにする方法（ｒｅＣＡＰＴＣＨＡ）などが利用されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本明細書では、従来の人間基盤計算方法が、人間が意識的に参加して任務を実行するものとは異なり、視聴覚情報のパターン予測のために人間の無意識的知覚過程による人間基盤計算方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本明細書で開示する人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法は、複数の関心結果データを含む関心クラスと複数の非関心結果データを含む非関心クラスを含む原本データセットと原本データセットを予め設定された基準にしたがって変形した変形データセットを複数の参加者に露出するステップ、露出による参加者の反応情報が入力されるステップ、および反応情報に基づいて関心結果に対する予測パターンを分析するステップを含む。
【００１０】
前記データは、イメージ、映像、または聴覚データのうちのいずれか１つまたはその組み合わせであることができる。
【００１１】
前記関心結果データは、前記関心結果の存在に対する暗示（ｃｕｅ）が除去されたデータを含み、前記非関心結果データは、前記関心結果の不存在に対する暗示が除去されたデータを含むことができる。
【００１２】
前記変形データセットは、前記予め設定された基準が前記原本データセットに含まれたデータに同じように適用されて変形したデータセットであることができる。
【００１３】
前記関心結果データと前記非関心結果データは、識別（ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈａｂｌｅ）データを含むことができる。
【００１４】
前記識別データは、それぞれ互いに異なるデータであることができる。
【００１５】
前記露出するステップは、前記原本データセットと前記変形データセットそれぞれの前記関心クラスと前記非関心クラスのうちの一部データが除去された第１次露出データセットを前記参加者に露出するステップ、および前記除去された前記一部データで構成された第２次露出データセットを前記参加者に露出するステップを含むことができる。
【００１６】
前記参加者の反応情報が入力されるステップは、前記第２次露出データセットの露出に対する前記参加者の反応情報が入力されるステップを含むことができる。
【００１７】
前記反応情報は、前記非関心クラスと前記関心クラスの露出による前記参加者の予測による神経系反応情報を含むことができる。
【００１８】
前記反応情報は、前記参加者の前方海馬に対するｆＭＲＩスキャンによって取得することができる。
【００１９】
前記分析するステップは、前記第２次露出データセットに含まれた前記関心結果データの露出による前記参加者の予測による神経系反応情報を分析するステップを含むことができる。
【００２０】
前記分析するステップは、前記神経系反応情報が予め設定された基準に符合する場合、前記関心結果データを予測パターンとして決定するステップをさらに含む、人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法。
【００２１】
前記予測パターン感知方法は、前記予測パターンとして決定された関心結果データに基づいてデータセットを再構成するステップをさらに含むことができる。
【００２２】
本明細書で開示する人間基盤計算を利用した予測パターン感知システムは、複数の関心結果データを含む関心クラスと複数の非関心結果データを含む非関心クラスを含む原本データセットと原本データセットを予め設定された基準にしたがって変形した変形データセットを格納する格納部、原本データセットと変形データセットを複数の参加者に露出する出力部、露出による参加者の反応情報が入力される入力部、および反応情報に基づいて関心結果に対する予測パターンを分析する分析部を含む。
【発明の効果】
【００２３】
本明細書に開示された発明によれば、従来のデータマイニング技法に人間が無意識的に視聴覚情報を知覚する過程（ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓ）を利用することにより、与えられた情報に対するパターンをより効率的に感知できるようにする。これは、人間基盤計算方法が、人間が意識的に該当任務に参加して実行する従来の方法とは異なり、他の任務を行う途中にも意識的な努力なく該当任務を苦労せずに参加して実行できるようにする効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本明細書で開示する人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法を説明するための図である。
【図２】図１に示す方法を詳しく説明するための図である。
【図３】本明細書で開示する人間基盤計算を利用した予測パターン感知システムを説明するための図である。
【図４】人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法の具体的な実施形態を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下の内容は、発明の原理を例示するものに過ぎない。このため、当業者は本明細書に明確に説明されたり図示されてはいないが、発明の原理を実現して発明の概念と範囲に含まれた多様な装置を発明することができる。また、本明細書に列挙されたすべての条件付きの用語および実施形態は、原則的に発明の概念が理解されるようにするための目的としてのみ明白に意図され、このように特別に列挙された実施形態および状態に制限的ではないものと理解されなければならない。
【００２６】
また、発明の原理、観点、および実施形態だけでなく、特定の実施形態を列挙するすべての詳細な説明は、このような事項の構造的および機能的な均等物を含むように意図されるものとして理解されなければならない。さらに、このような均等物は、現在公知された均等物だけではなく、将来に開発される均等物、すなわち構造とは無関係に同じ機能を実行するように発明されたすべての素子を含むものと理解されなければならない。
【００２７】
したがって、例えば、本明細書のブロック図は、発明の原理を具体化する例示的な概念的観点を示すものと理解されなければならない。これと類似するように、すべてのフローチャート、状態変換図、意思コードなどは、コンピュータが読み取り可能な媒体に実質的に示すことができ、コンピュータまたはプロセッサが明白に示されているかを問わず、コンピュータまたはプロセッサによって実行される多様なプロセスを示すものと理解されなければならない。
【００２８】
プロセッサまたはこれと類似した概念として表示された機能ブロックを含む図面に示された多様な素子の機能は、専用ハードウェアだけではなく、適切なソフトウェアと関連してソフトウェアを実行する能力を有するハードウェアの使用に提供されることができる。プロセッサによって提供されるとき、前記機能は、単一専用プロセッサ、単一共有プロセッサ、または複数の個別的プロセッサによって提供されることができ、これらのうちの一部は共有されることができる。
【００２９】
また、プロセッサ、制御、またはこれと類似した概念として提示される用語の明確な使用は、ソフトウェアを実行する能力を有するハードウェアを排他的に引用して解釈されてはならず、制限なくデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）ハードウェア、ソフトウェアを格納するためのＲＯＭ、ＲＡＭ、および非揮発性メモリを暗示的に含むものと理解されなければならない。周知慣用の他のハードウェアも含まれることができる。
【００３０】
本明細書の特許請求の範囲において、詳細な説明に記載された機能を実行するための手段として表現された構成要素は、例えば、前記機能を実行する回路素子の組み合わせまたはファームウェア／マイクロコードなどを含むすべての形式のソフトウェアを含む機能を実行するすべての方法を含むものと意図され、前記機能を実行するように前記ソフトウェアを実行するための適切な回路と結合する。このような特許請求の範囲によって定義される発明は、多様に列挙された手段によって提供される機能が結合して請求項が要求する方式と結合するため、前記機能を提供することができるいかなる手段も、本明細書から把握されるものと均等なものであると理解されなければならない。
【００３１】
上述した目的、特徴、および長所は、添付の図面と関連した後述する詳細な説明によってより明確になるはずであり、それによって発明が属する技術分野において通常の知識を有する者が発明の技術的思想を容易に実施できるはずである。また、発明を説明するにおいて、発明と関連する公知技術に対する具体的な説明が発明の要旨を不必要に不明瞭にすると判断される場合には、その詳細な説明は省略する。以下、添付の図面を参照しながら、発明に係る好ましい一実施形態について詳しく説明する。
【００３２】
本明細書では、人間基盤計算で人間の無意識的知覚過程、いわゆる自動知覚プロセスを利用して視覚的（ｖｉｓｕａｌ）または聴覚的（ａｕｄｉｔｏｒｙ）データに対するパターン感知を含む所定の任務（ｔａｓｋ）を実行することができる方法などについて開示する。このような自動知覚プロセスを利用する場合、人間の意識的な努力が要求されないため、該当任務を実行するために必要な人間の意識的な努力を最小化することができる。したがって、人間基盤計算で人間の参加を誘引するための動機付与の水準を低めることができる。
【００３３】
まず、人間の自動知覚プロセスについて説明する。
人間の日常活動において、人間が感知する信号には一定の規則が存在する。すなわち、統計的学習（ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）とも呼ばれる人間の無意識プロセス（ｕｎｃｏｓｃｉｏｕｓ  ｐｒｏｃｅｓｓ）では、人間の脳に入力される信号を一定の規則（パターン）で感知して分割する過程を自動で処理するようになる。このようなプロセスには、人間の意識的な努力が関与しなくなる。
【００３４】
人間が知覚（ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ）する過程は、過去のある刺激（ｓｔｉｍｕｌｉ）からの暗示または手がかりを利用して招来する知覚イベントを予測する動的プロセスとして考えられる。このような研究は「ｉｍｐｌｉｃｉｔ  ｂｅｈａｖｉｏｒ  ａｎｄ  ｎｅｕｒａｌ  ａｎｔｉｃｉｐａｔｉｏｎ（ｉ．ｅ．、ａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）ｏｎ  ｔｈｅ  ｂａｓｉｓ  ｏｆ  ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ  ｅｍｂｅｄｄｅｄ  ｓｕｒｒｅｐｔｉｔｉｏｕｓｌｙ  ｉｎ  ａ  ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｏｆ  ｉｍａｇｅｓ（Ｔｕｒｋ−Ｂｒｏｗｎｅ、Ｎ．Ｂ．、Ｓｃｈｏｌｌ、Ｂ．Ｊ．、Ｊｏｈｎｓｏｎ、Ｍ．Ｋ．、＆Ｃｈｕｎ、Ｍ．Ｍ．（２０１０）．Ｉｍｐｌｉｃｉｔ  ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ  ａｎｔｉｃｉｐａｔｉｏｎ  ｔｒｉｇｇｅｒｅｄ  ｂｙ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｌｅａｒｎｉｎｇ．Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ、３０（３３）、１１１７７−１１１８７）でも提示された。
【００３５】
すなわち、暗示または手がかりが含まれた予測イメージで構成された実験での前方海馬の反応は、このような予測イメージが含まれない実験での前方海馬の反応に比べて特別な反応を引き起こすようになることが分かる。
【００３６】
本明細書では、与えられたイベントまたは結果（ｏｕｔｃｏｍｅ）の前兆（予測）となる視覚的イメージまたは聴覚的信号のシーケンス（ｓｅｑｕｅｎｃｅ）から特定パターンを探す方法を提示しようとする。例えば、投手が球を投げる前の様子が捉えられた約何秒間のビデオクリップを見せ、球を投げることを予測することができる初期手がかりを探す。他の例として、自動車を運転している場面のビデオクリップを見せ、事故を予測することができる初期パターンを探す。
【００３７】
以下、本明細書で開示する発明の構成などを、図面を参照しながら具体的に説明する。
【００３８】
図１は、本明細書で開示する人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法を説明するための図である。
図１を参照すれば、人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法は、複数の関心結果（ｏｕｔｃｏｍｅ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）データを含む関心クラスと複数の非関心結果データを含む非関心クラスを含む原本データセットと原本データセットを予め設定された基準にしたがって変形した変形データセットを複数の参加者（ｈｕｍａｎ  ｐａｒｔｉｃｉｐａｎｔ）に露出するステップ（Ｓ１０１）、露出による参加者の反応情報が入力されるステップ（Ｓ１０２）、および反応情報に基づいて関心結果に対する予測パターンを分析するステップ（Ｓ１０３）を含む。ここで、データは、イメージ、映像、または聴覚データのうちのいずれか１つまたはその組み合わせを含むことができる。
【００３９】
関心結果データは、関心結果の存在に対する暗示（ｃｕｅ）が除去されたデータを含むことができ、非関心結果データは、関心結果の不存在に対する暗示が除去されたデータを含むことができる。ここで、関心結果は、参加者の反応をテストしようとする対象を含むことができる。例えば、自動車事故の予測パターンを探そうとする場合、自動車事故を予測することができるだけのデータが含まれたものは関心結果データとなり、自動車事故の予測とはまったく無関係なデータは非関心結果データとなることができる。
【００４０】
変形データセットを生成するための予め設定された基準は、イメージの色特性（ｃｏｌｏｒまたはｇｒａｙｓｃａｌｅ）を変化させたりイメージの特定領域をマスク処理するなどの方法によって設定することができる。変形データセットは、予め設定された基準が原本データセットに含まれたデータに同じように適用されて変形したデータセットであることができる。
【００４１】
一方、関心結果データと非関心結果データは、識別（ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈａｂｌｅ）データを含むことができる。ここで、識別データは、それぞれ互いに異なるデータであることができる。識別データは、他のデータ（関心結果データまたは非関心結果データ）と容易に区別されるデータであることができる。
【００４２】
図２は、図１に示す方法を詳しく説明するための図である。図２に対する説明は、図１に対する説明の連続線上にある。
図２を参照すれば、図１の人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法において、露出するステップ（Ｓ１０１）は、原本データセットと変形データセットそれぞれの関心クラスと非関心クラスのうちの一部データが除去された第１次露出データセットを参加者に露出するステップ（Ｓ２０１）、および除去された一部データで構成された第２次露出データセットを参加者に露出するステップ（Ｓ２０２）を含むことができる。
【００４３】
ここで、第１次露出データセットを参加者に露出（Ｓ２０１）した後、第２次露出データセットを参加者に露出（Ｓ２０２）することができる。また、第１次露出データセットを参加者に露出するステップ（Ｓ２０１）は、第１次露出データセットのうちのいずれか１つを参加者に露出するステップを含むことができる。すなわち、第１次露出データセットを参加者に露出するステップ（Ｓ２０１）では、参加者１人に対して１つのデータセットのみを露出させる。例えば、参加者がＮ人であってデータセットがＮ個である場合、参加者とデータセットを１：１で対応するように構成することができる。
【００４４】
一方、参加者の反応情報が入力されるステップ（Ｓ１０２）は、第２次露出データセットの露出に対する参加者の反応情報が入力されるステップ（Ｓ２０３）を含むことができる。すなわち、第１次露出データセットの露出は、第２次露出データセットの露出による反応情報を取得するための前処理過程であることができる。ここで、反応情報は、非関心クラスと関心クラスの露出による参加者の予測による神経系反応に対する反応情報を含むことができる。これは、参加者の前方海馬に対するｆＭＲＩスキャンによって取得することができる。
【００４５】
分析するステップ（Ｓ１０３）は、第２次露出データセットに含まれた関心結果データの露出による参加者の神経予測に対する反応情報を分析するステップ（Ｓ２０４）を含むことができる。ここに追加して、反応情報が予め設定された基準に符合する場合、関心結果データを予測パターンとして決定するステップ（Ｓ２０５）をさらに含むことができる。
【００４６】
一方、上述した過程による結果をさらに正確にするために、予測パターンとして決定された関心結果データに基づいてデータセットを再構成するステップ（Ｓ２０６）を実行し、上述した全過程を繰り返すこともできる。
【００４７】
図３は、本明細書で開示する人間基盤計算を利用した予測パターン感知システムを説明するための図である。
図３を参照すれば、予測パターン感知システム３００は、複数の関心結果データを含む関心クラスと複数の非関心結果データを含む非関心クラスを含む原本データセットと原本データセットを予め設定された基準にしたがって変形した変形データセットを格納する格納部３１１、原本データセットと変形データセットを複数の参加者３２１に露出する出力部３１２、露出による参加者３２１の反応情報が入力される入力部３１３、および反応情報に基づいて関心結果に対する予測パターンを分析する分析部３１４を含む。
【００４８】
図３に示すシステムは、図１および図２で説明した方法が実現されたものであり、その詳細な説明は図１および図２の内容と重複するため、ここでは省略することにする。
【００４９】
以下、具体的な実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００５０】
図４は、人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法の具体的な実施形態を説明するための図である。
具体的な実施形態に係る人間基盤計算を利用した予測パターン感知方法は、１）第１ステップ４１０：参加者（ＨＰ：Ｈｕｍａｎ  Ｐａｒｔｉｃｉｐａｎｔ、ＨＰ１、ＨＰ２、ＨＰｍ）に提示されるデータセットを準備するステップ、２）第２ステップ４２０：準備したデータセットを参加者（ＨＰｉ）に露出するステップ、３）第３ステップ４３０：参加者（ＨＰｉ）の予測による神経系反応の証拠（ｅｖｉｄｅｎｃｅ）のためのテストを実行するステップ、４）第４ステップ４４０：結果を集めて分析するステップを含む。本実施形態では、データとして視覚的イメージシーケンス（ｓｅｑｕｅｎｃｅ）またはビデオクリップ（ｖｉｄｅｏ  ｃｌｉｐ）を使用し、特定（関心）結果（ｏｕｔｃｏｍｅ）の存在（ｐｒｅｓｅｎｃｅ）または不存在（ａｂｓｅｎｃｅ）に対する予測パターンを探すことを目的とする。このような目的は、結果または関心対象に対応することができる。以下、各ステップについて具体的に説明する。
【００５１】
第１ステップ４１０では、参加者（ＨＰｉ：ＨＰ１、ＨＰ２、ＨＰｍ）に提示されるデータセットを準備する。準備したデータセットについて詳しく説明する。
【００５２】
データセットはそれぞれ、第０クラス（ｃｌａｓｓ）４１３と第１クラス４１２を含む。各イメージシーケンスは、第０クラス４１３と第１クラス４１２のうちのいずれか１つに分類されて割り当てられる。第１クラス４１２は関心結果（ｏｕｔｃｏｍｅ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）が含まれたシーケンスに分類されたクラスであり、第０クラス４１３は関心結果が含まれないシーケンスに分類されたクラスである。
【００５３】
一方、第１クラス４１２の各シーケンスは、結果を示すイメージが含まれないように準備することができ、第０クラス４１３の各シーケンスは、関心結果の不存在に対する暗示または手がかりが含まれないように準備することができる。このように準備した第０クラス４１３と第１クラス４１２は、原本データセット（Ｖ０：Ｖａｒｉｅｎｔ  Ｖ０）４１１となる。
【００５４】
原本データセット（Ｖ０）４１１は、所定の特性を変化させるイメージ処理によって変形データセット（Ｖ１、Ｖｎ）４１４、４１５を新たに準備する。このような所定の特性の変化は、各イメージの色を変化させたり、ディテール（ｄｅｔａｉｌ）の程度を減少させたり、イメージの特定領域をマスク（ｍａｓｋ）処理することによって実行されることができる。このような特性の変化は、１つのデータセットに含まれたすべてのシーケンスに対して同じように適用させる。
【００５５】
次に、区別が容易な複数のイメージを生成し、このうちの１つのイメージを第１クラス４１２に含ませ、残りのイメージで任意のイメージを第０クラス４１３のシーケンスに含ませる。
【００５６】
各データセット（原本データセットと変形データセットなど）の両クラス（第０クラスと第１クラス）４１２、４１３からシーケンスのセットを除去して第１露出データセット４１１、４１４、４１５で構成し、除去されたシーケンスのセットで構成された第２露出データセット（テストデータセット）４１６で構成する。第１露出データセット４１１、４１４、４１５は後述する第２ステップ４２０で参加者に露出され、第２露出データセット４１６は後述する第３ステップ４３０で参加者に露出される。
【００５７】
第２ステップ４２０は、上述した第１露出データセットをそれぞれの参加者（ＨＰｉ）に露出させる。イメージシーケンスは、多様な方法によって参加者（ＨＰｉ）に露出することができる。例えば、ウェブサイトに接続してストリームで露出したり、ダウンロードすることができる。機器の側面においても、コンピュータ、タブレット、またはＴＶセットを用いて露出することができる。図４に示すように、第２ステップ４２０で、第１露出データセットは、それぞれの参加者に対して１つの露出データセットが割り当てられて露出することができる。図４では、Ｖ０はＨＰ１に露出され、Ｖ１はＨＰｍに露出され、ＶｎはＨＰ２に露出されることを示している。
【００５８】
第１露出データセット４１１、４１４、４１５が参加者（ＨＰｉ）に露出されるときには、第０クラス４１３と第１クラス４１２に含まれたシーケンスの個数が十分に多く、最後のイメージと関連して各シーケンスの組み合わせまたは記憶が困難になるようにできる。また、参加者（ＨＰｉ）は、シーケンスの最後のイメージを予測するようにする質問を受けないようにし、２つのイメージシーケンスクラス４１２、４１３があることに対して参加者（ＨＰｉ）に知られてはいけない。
【００５９】
一方、第１露出データセットの露出４１１、４１４、４１５は、参加者（ＨＰｉ）が楽な状態で進行されることが好ましく、可能であれば、本露出の目的と関連性がない他の活動を実行する間に進行されることが好ましい。例えば、音楽を聞いたり運動している間に露出されることができる。イメージシーケンスは、任意的な順序で露出されることが好ましく、両クラス４１２、４１３に対して十分に露出されるようにすることが好ましい。
【００６０】
第２ステップ４２０での露出時間は、本露出の目的の難易度と使用可能なシーケンスの個数に応じて調節することができる。
【００６１】
第３ステップ４３０は、参加者（ＨＰｉ）の予測による神経系反応の証拠のためのテストを実行するステップであって、第０クラス４１８のイメージシーケンスに対する相対的な第１クラス４１７のイメージシーケンスの神経系反応の証拠をテストするためのものである。これは、ｆＭＲＩスキャンを利用して取得することができる。このような過程は暗示的（ｉｍｐｌｉｃｉｔ）な過程であるため、参加者は明示的（ｅｘｐｌｉｃｉｔ）にいずれの予測パターンも認知しない。
【００６２】
参加者（ＨＰｉ）に第０クラス４１８と第１クラス４１７のイメージシーケンスが露出される間の彼らの脳活動（特に、前方海馬（ａｎｔｅｒｉｏｒ  ｈｉｐｐｏｃａｍｐｕｓ））が記録される。参加者（ＨＰｉ）に露出されるイメージシーケンスは、第１ステップ４１０で構成された第２露出データセット４１６であり、第２ステップ４２０で露出される第１露出データセット４１１、４１４、４１５とは異なる新たなものである。
【００６３】
第４ステップ４４０は結果を集めて分析するステップであって、第３ステップ４３０で第１クラス４１７からのイメージシーケンスが露出される間、神経系反応の証拠が存在するか否かを決定する。証拠が存在する場合、該当イメージシーケンスは関心結果を予測することができるパターンを含むものと判断することができる。
【００６４】
変形したイメージに含まれた予測活動とその詳細な時間的な部分に対する付加的な分析は、予測パターンを構成する重要イメージ特徴の検索ドメイン（ｓｅａｒｃｈ  ｄｏｍａｉｎ）を縮小させることができる。予測パターンを含むイメージは別途のデータセットで構成されることができ、このように構成されたデータセットを第１ステップから第４ステップ４１０、４２０、４３０、４４０までの過程で繰り返させることができる。この場合、可能なイメージ特徴の検索ドメインを予測パターンが明示上に発見されるまで減らすことができる。
【００６５】
以上、実施形態を中心に説明したがこれは例示に過ぎず、発明を限定するものではなく、発明が属する分野において通常の知識を有する者であれば、本実施形態の本質的な特性を逸脱しない範囲で、上述で例示されなかった多様な変形と応用が可能であることを理解することができるはずである。例えば、実施形態に具体的に示された各構成要素は変形して実施することができる。さらに、このような変形と応用に関連した差異点は、添付の特許請求の範囲で規定する発明の範囲に含まれるものと解釈されなければならない。
【符号の説明】
【００６６】
３００  ・・・人間基盤計算を利用した予測パターン感知システム
３１１  ・・・格納部
３１２  ・・・出力部
３１３  ・・・入力部
３１４  ・・・分析部
３２１  ・・・参加者
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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