2022年度日本認知科学会第39回大会

O3-001A

マウスカーソルに基づく行動指標の定量的評価:
Drift diffusion model パラメータとの相関に着目してQuantitative evaluations of behavioral indexes based on mouse cursor:
Focusing on relationships with drift diffusion model parameters
白砂 大†，香川 璃奈‡，本田 秀仁†
Masaru Shirasuna, Rina Kagawa, Hidehito Honda†‡

追手門学院大学， 筑波大学
Otemon Gakuin University, University of Tsukuba
m.shirasuna1392@gmail.com

概要

ト率(証拠蓄積の速さ)，閾値幅(慎重さ)，開始点(選択の本研究では，二者択一課題中におけるマウスカーソ
ルの軌跡，特にマウスの最大速度時点(衝動性の指標)を，drift diffusion model におけるドリフト率(証拠蓄積の速さ)や閾値幅(慎重さ)との相関から定量的に評価した。行動実験の結果，最大速度時点が，ドリフト率と負の相関を示し，閾値幅と正の相関を示した。よって，マウスカーソルの軌跡に基づく分析が，一定程度の妥当性を持つことが示唆された。

バイアス)，非決定時間(刺激処理と運動に要する時間)の 4 つのパラメータが設定される。
ここで，これら 4 つのパラメータのうち，マウス分析における最大速度時点と強く相関すると考えられるものとして，ドリフト率と閾値幅に着目した。なぜなら，短時間で衝動的に選択肢を選ぶような人，すなわ
ち課題開始後すぐにマウスを走らせるような人は，証キーワード：マウスカーソルの軌跡, 二者択一課題, 認
知特性, drift diffusion model1.

拠を蓄積するスピードが速く，慎重さに乏しいと考えられるためである。より具体的には，「最大速度時点が背景・目的早い人は，ドリフト率が大きく，閾値幅が小さい」こと，換言すれば，複数の選択肢から 1 つを選ぶ際に，人は限られた認
知資源のもとで，1~2 秒程度という短い時間で判断を・最大速度時点とドリフト率には負の相関がある行うことがある。このような判断時における認知特性・最大速度時点と閾値幅には正の相関があるという 2 点が予想される。の検証については近年，課題中のマウスカーソルの軌跡に基づく分析(以下，マウス分析)が行われている(e.g.,

本研究では，マウス分析における最大速度時点と，Freeman & Ambady, 2010; Stillman et al., 2020)。マウス分

DDM におけるドリフト率または閾値幅という各パラ

析には様々な指標が存在するが，特に短時間での判断メータとの相関から，マウス分析の有用性を定量的ににおいては，「開始から何秒の時点で，マウスの速度が検証することを目的とした。

最大になったか」(以下，最大速度時点)が，衝動性の指方法標として提案されている(e.g., Yamauchi et al., 2019)。最2.

大速度時点は一般に，最大速度に達するまでの時間が実験参加者: 20～59 歳の日本人 42 名が参加した(男性

短いほど，衝動性が高いと解釈される。

12 名，女性 30 名，Mage = 39.7，SDage = 10.9。うち 3 名

しかし，このようなマウスカーソルの軌跡に基づくは，データ測定に不備が生じたため，後の分析から除指標がどの程度，個人の認知特性を検証するうえで有外した)。

用といえるかについては，これまであまり検証されて刺激・手続き: 実験参加者にはまず，固視点が 0.5 秒間いない。本研究では，衝動性の指標となる最大速度時呈示された。その後，参加者は黒白の格子刺激が呈示

点が，人の認知特性を記述する代表的なモデルであるされ，「黒い部分の面積は，全体の 50%より多いと思いDrift diffusion model (以下，DDM)のパラメータとどの程ますか」という質問に「はい」か「いいえ」かで回答度相関するかという観点から，この点を検証した。

するよう求められた(図 1)。
「はい」または「いいえ」

DDM では，各選択肢に対する証拠が時間とともに蓄積のいずれかがクリックされた後，再び固視点が 0.5 秒されていき，ある選択肢についての証拠が一定の閾値間呈示され，以上の手続きが繰り返された。マウスカに達した時点で，その選択肢が選ばれることを仮定すーソルは，各試行の開始時(格子刺激の呈示時)には，必る(e.g., Ratcliff et al., 2016)。DDM では一般に，ドリフ

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O3-001Aず画面中央にリセットされるようになっていた。格子刺激は 1 ブロック 80 枚呈示され，参加者はこれを 9 ブロック，全 720 刺激について回答した(うち「低難易度」
として設定された半数の試行は，参加者の正答率がほぼ 100%だったため，後の分析から除外した)。各ブロックの間には 2 分の休憩時間が設けられた。

図 1 実験刺激画像の例
分析: 行動実験では，マウスカーソルの位置(画面上のxy 座標)およびその際の時間(刺激呈示からの時間)がフレームごとに記録されており，これをマウスの最大速

図 2 上: 最大速度時点(平均値)とドリフト率(絶対値)度時点の分析に用いた。また，「試行の開始時から，『はとの相関。下: 最大速度時点(平均値)と閾値幅との相関。

い』か『いいえ』がクリックされるまで」の時間を反各点は各参加者を示す。色のグラデーションは個人の応時間と定義し，反応時間と回答，およびその正誤に正答率を示しており，赤色ほど高正答率を意味する(今基づいて，DDM のパラメータを参加者ごとに推定した回の分析では使用せず)。

(マルコフ連鎖モンテカルロ法に基づくシミュレーシ
ョンによる。チェーン数 3，サンプリング数 3000，バーンイン 1500)。

3.

4.

考察

本研究では，マウスカーソルの軌跡という行動指標

結果が，個人の認知特性をどの程度よく説明できるかを定参加者ごとに，最大速度時点(全試行における平均値)量的に評価することを試みた。具体的には，衝動性のを算出し，ドリフト率(絶対値)および閾値幅を推定した。

指標とされる最大速度時点に着目し，この指標が，結果として，最大速度時点とドリフト率は有意な負のDDM におけるドリフト率(証拠蓄積の速さ)や閾値幅相関を(Spearman’s rho = -.68, p < .05)，
最大速度時点と閾(慎重さ)と相関しているかどうかを検証した。行動実験

値幅は有意な正の相関を(Spearman’s rho = .37, p < .05)，の結果，最大速度時点が，ドリフト率と負の相関を示それぞれ示していた(図 2)。以上より，マウスの最大速し，閾値幅と正の相関を示したことから，マウス分析

度時点という行動指標が，選択課題における認知特性が一定程度の妥当性を持っていることが示唆された。

を記述する DDM のパラメータと高く相関することが本研究の限界点としては，参加者がマウスを開始地明らかとなった。

点から選択肢に向けて動かしていることを前提としている点である。人によっては，例えば刺激画像をマウスでなぞって考えた後で，選択肢を選びに行くという人もいるかもしれない。このようなケースを分離する

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O3-001Aなど，より詳細にマウスカーソルの軌跡を調べていくことが，今後は求められるだろう。
個人の認知特性を詳細に検討する際には，一般に，膨大なデータ数(参加者)を集めて類型化を行う必要がある。マウス分析は，時間的・金銭的に低コストで，かつ参加者を強く拘束することもない手法であるため，個人の多様な認知特定を解明するうえで非常に有用な手法といえるだろう。さらに，マウスカーソルの動きから認知特性を推定できる可能性は，コロナ禍で Web実験の比重が大きくなりつつあるなかで，一層注目されることも予想される。本研究は，マウスカーソルの軌跡という行動指標の妥当性を評価することを通して，その重要性を改めて強調する研究だといえる。

文献
Freeman, J. B., & Ambady, N. (2010). MouseTracker: Software forstudying real-time mental processing using a computer
mouse-tracking method. Behavior Research Methods, 42, 226–
241. https://doi.org/https://doi.org/10.3758/BRM.42.1.226
Ratcliff, R., Smith, P. L., Brown, S. D., & McKoon, G. (2016).
Diffusion decision model: Current issues and history. Trends in
Cognitive Sciences, 20(4), 260–281.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.tics.2016.01.007
Stillman, P. E., Krajbich, I., & Ferguson, M. J. (2020). Using
dynamic monitoring of choices to predict and understand risk
preferences. Proceedings of the National Academy of Sciences,
117(50), 31738–31747.
https://doi.org/https://doi.org/10.1073/pnas.2010056117
Yamauchi, T., Leontyev, A., & Razavi, M. (2019). Assessing
emotion by mouse-cursor tracking: Theoretical and empiricalrationales. 8th International Conference on Affective
Computing and Intelligent Interaction, ACII 2019.
https://doi.org/10.1109/ACII.2019.8925537

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