プロジェクト報告書（最終）Project Final Report

提出日 (Date) 2021/1/19

人間の心と行動の心理学研究プロジェクト

Psychological research on human mind and behavior
1019245 升谷七樹 Nanaki Masuya
1 背景ては母音の装飾として設定した。各文字に子音３３種類が１回ずつ出現するように設定して、子音、母音、母音

心理学研究の分野では、様々な分野の研究が進んでいの装飾の３つの組み合わせを Google スプレッドシートる。今回のプロジェクトでは多くの心理学研究の分野のを使用してランダムに組み合わせて無意味語を生成し中から音象徴という分野について研究を行った。音象徴

た。また、生成された無意味語に意味をもつ言葉が含まとは、音そのものがもつイメージのことである。現状のれていないか、母音の出現する割合が等しくなるように音象徴の研究では、ニコニコなどの２文字の繰り返しか調整して、合計１９８語の無意味語を生成した。

らなる擬音の音象徴の研究や、ブランドネームの音象徴

2.1.4

形容詞対の選定が与える影響について、音象徴に基づく最強のポケモン無意味語を評価する項目としての形容詞対を先行研究の名前などが研究されている。これらの研究では、２文から選定した。先行研究から重複している形容詞対を排字での研究や、既存の名前が与えている影響について除した８２個から、キャラクターの見た目と性格に必要や、強さの音象徴だけに着目した研究であった。そのたであると考えた２５個の形容詞対を選定した。また、こめ、今回のプロジェクトでは、４文字からなるゲームのこから実験時間などを考慮して、形容詞対を１４個選定

モブキャラクターの名前の生成を目標とした。また、こした。使用した形容詞対は、軽い-重い、綺麗-汚い、柔れらの分析や生成では４文字かつ様々な形容詞対からな

らかい-かたい、派手な-地味な、大きい-小さい、荒い-繊るものを目的としている。

細な、優しい-怖い、強気な-弱気な、明るい-暗い、すば

2 課題解決のプロセス

やい-のろい、激しい-穏やかな、男性的な-女性的な、強2.1
2.1.1調査班
課題提起

今回、音象徴に基づく４文字の名前を生成するためには４文字の無意味語が与える音象徴について分析を行う必要があった。分析を行う上で必要である無意味語の生成や、名前を分析や生成したりする時に必要な形容詞対の選定などを目標として活動した。

2.1.2

使用する子音・母音の設定

分析で使用する無意味語を生成する上で、使用する子音と母音を設定した。母音は a、i、u、e、o の５種類を使用した。子音は k、s、t、n、h、m、y、r、w、g、z、d、b、p、ky、sh、ch、ny、hy、my、ry、gy、j、dy、by、py、ts、f と母音分の空の５つの合計３３種類の子音を使用した。

2.1.3

無意味語の生成2.1.1 で説明した母音と子音を使用して４文字の無意味語を生成した。また、っ、ー、んの３つの文字に関しい-弱い、良い-悪いの１４個である。

2.2

プログラム班

2.2.1

課題提起

実験を行う上で、実験をオンラインで行うか対面で行うかを考える必要があった。しかし、コロナ禍であったため対面での実施は難しかったので、オンラインでの実験を作成することにした。また、心理学実験はオンラインでも幅広く実験を行うことができたり、対面での実施よりも多くの被験者からデータを集めることができると考えた。そのため、オンライン実験での調査・実験を可能にするプログラムの作成を目標として活動した。

2.2.2

調査したツール

オンライン実験を作成するにあたって、４つのツールについて調査を行った。１つ目は HTML5 パッケージである。これは moodle と組み合わせることでオンライン実験を作成することが可能になる。moodle は世界中で使われている学習管理システムである。この組み合わせでは、moodle の小テストを作る方法でアンケート

2.2.4作成した実験形式の調査を行うことができる。特徴は実験期間や点今回の実験作成では、被験者の負荷を軽減できるよう数、問題のランダム提示などの細かい要素を簡単に設なデザインの実現に重点を置いた。具体的に行ったこと定できることである。また、提示できる問題の種類がは、実験時間を被験者の集中力が続く範囲にするために多いのも特徴の一つである。HTML5 パッケージで用３０分程度の実験になるように調整したことである。ま意された多くのコンテンツを使用したり組み合わせたた、認知負荷をあまり与えないために必要ない情報をりすることで、スライドのようなスタイルで調査したカットし、シンプルなデザインで必要最小限の情報だけり、ビデオの挿入や編集なども可能である。２つ目はを見せるために、本試行の前の試行の説明を省き、代わUniversity of Notthingham の Jonathan Preirce 氏がりに練習試行を用意することで何をすればようのかを理作成した PsychoPy である。これは Python を用いて作解してもらうような実験を作成した。試行の流れは、画られた無料のソフトである。このソフトでは Builder と面に表示されたキャラクター名に対して表示されているCoder という２通りの方法で実験を作ることができる。

形容詞対の評価を１から７までの評価尺度によって１かbuilder では GUI で実験を作成することができるので、ら７の数字キーを使用して入力してもらった。その後、コードが書けなくても簡単に実験を作ることができる。

次の画面へ進むキーとしてスペースキーを入力してもcoder では CUI で実験を作成するため、builder よりもらった。被験者は合計で４４８試行の実験を行うため、複雑な処理をする実験を作成することができる。３つ目

回答が入力されると自動で次の画面に切り替わる設計

は jsPsycho である。これは JavaScript を用いた無料のにした。また、試行と試行の間に待機時間を設けること実験ツールである。プラグインを使用することで実験ので、被験者が誤って入力してしまうミスを防ぎつつ、良作成を簡単に行うことができる。また、Web ブラウザ

いリズム感で実験を行ってもらえるようなデザインにし上で誰でも簡単に実験を行えるという特徴がある。４つた。Pavlovia 上でプラグラムを動かした時に生じる問目は Pavlovia である。これは実験のデータベースのよ

題は、プロジェクトメンバーにデモプレイをしてもらううな役割を持つ有料のツールである。Pavlovia では、プことで文字の表示位置などを調整して完成させた。

ログラムを用意するために PsychoPy や jsPsycho で作2.3成したコードを用意する必要がある。Pavlovia のサー

2.3.1

分析班
分析の準備

バーに作成したコードをアップロードすることで、多く実験で集めたデータを分析するために、キャラクターの人がその実験にアクセスすることが可能になる。ま名を 1 音韻ごとに子音, 母音, 濁音, 拗音, 長音, 促音, 撥音た、サイト内にサンプル実験が複数存在し、その実験のの要素に分解する必要があるため、無意味語をエンコーコードなどを参照することができる。

ドするプログラムを作る必要があった。そのために、母2.2.3

今回使用・作成したツール

音 (aiueo) のリスト、子音 (kstnhmyrwv) のリスト、濁音

今回 2.2.2 で紹介したツールの中から、PsychoPy との子音のリスト (ガザタバパ)、小文字のリスト、拗音のPavlobia を使用して実験を作成した。今回の実験では、リスト、長音のリスト、促音のリスト、撥音の 8 つのリス

簡単な動作で答えられる質問のみだったので、PsycoPy

トを準備した。それぞれのリストを、母音 [’ ア’,’X’,’a’,’の builder を使用して実験を作成した。実験の内容は、なし’]、[’ イ’,’X’,’i’,’ なし’]、... 、[’ オ’,’X’,’o’,’ なし’]、３３個の無意味語を１つずつ提示して、１４個の形容詞

子音 [’ カ’,’k’,’a’,’ なし’]、[’ キ’,’k’,’i’,’ なし’]、 ... 、[’対の１つ１つに対して７段階評価を行ってもらうといヴ’,’v’,’u’,’ なし’]、濁音の子音 [’ ガ’,’k’,’a’,’ 濁音’]、[’う実験である。このような実験を無意味語を変えて６パ

ギ’,’k’,’i’,’ 濁音’]、... 、[’ ポ’,’h’,’o’,’ 半濁音’]、小文字ターン作成し、合計１９８個の無意味語のデータを収[’ ァ’,’ ィ’,’ ォ’]、拗音 [’ ャ’,’ ュ’,’ ョ’]、長音 [’ ー’]、促集した。作成した実験を Pavlovia 上にアップロードし、

音 [’ ッ’]、撥音 [’ ン’]、のように分割して作成した。次Pavlovia を通じて学内の被験者に実験を行ってもらっに、エンコードするために、文字を分割するプログラム、た。実験のデータは４２名分のローデータを得ることが小文字の判定をするプログラム、拗音の判定をするプロできた。

グラム、長音の判定をするプログラム、促音の判定をするプログラム、撥音の判定をするプログラム、Excel へを用いて作成することが目標である。

出力するプログラムを作成した。また、分析では R 言

2.4.2

アルゴリズムについて語を使用して分析を行うため、R 言語での分析のプログ

まず、アルゴリズムを導入するにあたって、アルゴリラムやファイルの取り込み方、出力方法などを各自調査

ズムがどのような種類があるか、どのような動作をしてした。

結果を出力するかなどを調べた。その中から、遺伝アル分析

2.3.2

ゴリズムについて重点的に調査をおこない、遺伝アルゴ分析では R 言語を用いて重回帰分析をおこなった。

リズムを使用した名前の自動生成システムの作成を目

重回帰分析を行うことで、何文字目のどの音が１４個の指した。また、遺伝アルゴリズムでシステムを作ること形容詞対それぞれの音象徴として強く影響を与えているが不可能だった場合の手段として、ニューラルネットかを予測した。エンコードをするプログラムについて,ワークでの名前の自動生成システムの作成方法などもプログラムの流れは, 最初にローデータの中で必要な情調査をおこなった。しかし、実際にシステムを作るとき

報は, キャラクター名, 形容詞対, 属性値 (尺度 1〜7 でのに、今回の自動生成システムでは複数の入力から複数の回答), 被験者コードの４つであるため, まずはその 4 つ出力が必要だったため、遺伝アルゴリズムでのシステの情報を抽出する. 次に, 形容詞対, 属性値, 被験者コームを作成することはできなかった。そこで、ニューラス

ドはこれ以上に行う処理はないが, キャラクター名に関ネットワークを使用してシステムの作成を進めていたして以下の処理を行う必要がある. まず, 4 つの音韻でが、Python で keras を使用するためのインストールの構成されているキャラクター名を 1 つの音韻ごとに分解過程で tensoﬂow のエラーに対してメンバー全員が解決し, さらに子音, 母音, 濁音, 拗音, 長音, 促音, 撥音の 7 つすることができなかったため、これ以上作業を進めるこの要素に分解する. 子音は (なし,k,s,t,n,h,m,y,r,w,f,v),とができなかった。

母音は (a,i,u,e,o), 濁音は (なし, 濁音, 半濁音), 拗音や長音, 促音, 撥音は (なし:0, あり:1) の情報を持つ. (例:ウッという音韻は, なし,u, なし, ０, ０, １, ０と処理する.) この処理を 4 つの音韻に対して行う. 最後にキャラクター名と 4 つの音韻の情報に形容詞対, 属性値, 被験者コードの情報を加える. このプログラムは被験者 1 人分の本試行全て (33 のキャラクター名 x14 の形容詞対=462 試行) に対して行うものとして作成した. しかし,実際に分析で扱うデータは, 被験者 47 名分全てをまとめたデータ (448 試行 x 被験者 47 名=21714 試行) であるため, R を用いて被験者 47 名分全てをまとめること

2.4.1

3.1

成果

今回の実験では、４２名の被験者からデータを集めることができた。またそのデータから R 言語を使用し、１４種の形容詞対についての印象評価値を得ることができた。しかし、今回の分析の初期値が子音が f、母音が aから始まる無意味語だったため、各子音が与える影響を正確に分析することはできなかった。また、F 検定をおこない、１つの説明変数の有無での有意な差があるかを調べることで、その説明変数の重要さを調べることができた。たとえば、「すばやい-のろい」では、一音韻目のとした.

2.4

3 まとめ

システム・アルゴリズム班
課題提起

分析結果を使用して、ユーザーのイメージからキャラ子音の n がのろい印象を与え、 y がすばやい印象を与えた。一音韻目の子音に付属する母音では、 o がのろい印象を与え、 iがすばやい印象を与えていた。母クターの名前を自動生成するシステムを作成することが音の装飾である濁音半濁音では、濁音がのろい印象を与目的である。アルゴリズム班では分析で得られたデータ

え、半濁音がすばやい印象を与えた。その他の母音の装を使用して、ユーザーが入力した形容詞対の評価値から飾では、撥音がのろい印象を与えていて、拗音がすばやアルゴリズムを使用して最適な名前を生成することがい印象を与えていた。二音韻目の子音では目標である。システム班ではアルゴリズム班が作成したい印象を与え、 r

アルゴリズムを組み込み、ユーザーが評価値を入力したの子音に付属する母音では、 uり、結果の出力をおこなうアプリケーションを Pythono がすばやい印象を与えていた。母音の装飾である濁v がのろがすばやい印象を与えた。二音韻目がのろい印象を与え、音半濁音では、濁音がのろい印象を与え、半濁音がすば

井上 正明、小林 利宣 （1985）

やい印象を与えた。その他の母音の装飾では、促音がのSD 法による研究分野とその形容詞対尺度構成の概ろい印象を与えていて、長音がすばやい印象を与えてい観た。三音韻目の子音では v がのろい印象を与え、 mがすばやい印象を与えた。三音韻目の子音に付属する母音では、 o がのろい印象を与え、 e がすばやい印象を与えていた。母音の装飾である濁音半濁音では、濁音がのろい印象を与え、半濁音がすばやい印象を与えた。
その他の母音の装飾では、一音韻目の時と同じく、撥音がのろい印象を与えていて、拗音がすばやい印象を与えていた。四音韻目の子音では v がのろい印象を与え、k がすばやい印象を与えた。四音韻目の子音に付属する母音では、 oがのろい印象を与え、 iがすばやい印象を与えていた。母音の装飾である濁音半濁音では、濁音がのろい印象を与え、半濁音がすばやい印象を与えた。その他の母音の装飾では、一音韻目の時と同じく、撥音がのろい印象を与えていて、拗音がすばやい印象を与えていた。また、全体的な分析として、１文字目から４文字目にかけてその文字が名前にあたえる音象徴は弱くなっていくこともわかった。

3.2

今後の課題

今回のプロジェクトでは、４文字の無意味語からなる名前の各文字の音象徴の印象の与え方を分析することができた。当初の予定であった名前の自動生成システムの完成はできなかったので、ニューラルネットワークを使用した名前の自動生成を今後の課題としていきたい。また、今回の実験結果から名前の自動生成システムだけでなく、現在存在している名前の改良や、その名前が与えている音象徴などについても調べることができるので、音象徴という様々なことに関係してる特徴を生かして他の研究の分野にも利用して研究を進めていきたい。

参考文献
小松 孝徳、秋山 広美、清河 幸子 (2011)”オノマ

トペから感じる印象の客観的数値化方法の提案”
人工知能学会

大山 正、瀧本 誓、岩澤 秀紀 （1993）

セマン

ティック・ディファレンシャル法を用いた共感覚性の研究

行動計量学 第 20 巻 第 2 号 (通巻 39 号)

教育心理学研究日本における