ソシオン理論に基づきモデル化したエージェントと人との関係性のシミュレーション
The simulation of relations with people and a communicational agent
based on Socion theory
斉藤緑 1

大隅俊宏 1 大澤博隆 2

村川賀彦 3 今井倫太 2

Midori Saito1, Toshihiro Osumi1, Hirotaka Osawa2, Yosihihiko Murakawa3,and Michita Imai2
1

1

慶應義塾大学大学院理工学研究科
Graduate School of Science and Technology, Keio University
2
慶應義塾大学理工学部
2
Faculty of Science and Technology, Keio University3
富士通研究所
3
FUJITSU LIMITED

Abstract: Recently, some agents like Roomba and Siri appear in human society. We have many more
occasions to communicate between agents and people. Therefore, it is important to verify that humanrelations model can be adapted to agents whether or not. In this study we modeled agents and people
based on Socion theory and simulated them to search changes in their relationships.

1 はじめに
近年 Roomba や Siri を始めとする様々なエージェントが人間社会に登場しており，将来はロボット，CG キャラクタ，AI キャラクタといった様々なエージェントと触れる機会が多くなると思われる．そのためにはエージェントも人間関係に適応できることが大切である．
従来研究では対話型ヒューマノイドロボットによる小学校のクラスでの友達関係の推定[1]や，エージ
ェントが”好き”もしくは”嫌い”の 1 つの値に基づいて行動を取るシミュレータ[2]が作成されている．また，ロボットの社会性が人とロボットの関係や人間関係に与える影響をバランス理論を用いて調べた研究[3]がある．しかしながら大人数においては人間関係の把握に限界があり，実証実験にはコストがかかる．また，エージェントにも人間関係を表すためのモデルが適用できるかどうかを検証する必要がある．
そこで本研究ではソシオン理論[4]におけるソシオグラムによってエージェントをモデル化し，ソシオン理論を適用した人間との関係性を調べるためにシミュレーションを行った．

2 ソシオン理論
2.1 自分の定義
ソシオン理論では自己を 3 つの要素で定義し，視覚的に表現した図形をソシオグラムと呼ぶ．図 1 のように相手を思う自分（赤い矢印），相手から思われる自分（青い矢印），自分を思う自分（緑色の矢印）を使い相手との関係を表す．複数の自己を持つことで，より柔軟に社会的な関係性を表現できる．

2.2 自分と他者との関係
ソシオグラムでは，好き嫌いを示すために自分と相手とを結びつける結合強度として荷重と呼ばれる社会関係の基本単位を使用する．
図 2 において，白い荷重円は“好き”であることを，黒い荷重円は“嫌い”であることを示す．よって A さんは B さんが好きだが，B さんは A さんが嫌いだということが表現できる．C さんと A さん，Cさんと B さんについても同様である．

2.3 客観的・主観的な人間関係
ソシオン理論では人間社会と同じように，現実の人間関係と頭の中で独自に想像した人間関係を表すことができ，図 3 のようにそれぞれ C モード，P モードと呼ぶ．C モードと P モードは必ずしも一致するわけではないため，人間関係の誤解やすれ違い，思い込みを表すことが可能である．図 3 をソシオグ
ラムで表すと図 4 のようになる．青い荷重円で 3 者間に客観的な関係，つまり C モードがあることを，赤い荷重円で 3 者の頭の中に主観的な 3 人の関係，つまり P モードがあることを表している．これにより，客観的な関係，主観的な関係が互いにどのように影響するかがわかる．

その情報に影響を受けて他者を好きになったり嫌いになりながら人間関係を構築していく．このモデル[5]を使用し，人への変化する荷重や話題対象への荷重の情報，自身の荷重を更新する．
ここで，C モードにおける人 ai の他者 a j に対する好感度は Wij として表し，他者 a k の P モードにおけkる人 ai の他者 a j に対する好感度は Wij として表す．
また，人 ai の C モードの好感度と人 ai の P モードの ai が持つ好感度は同じなので Wij = Wij である．
i4.1 コミュニケーション相手の選択方法
今回，人は仲の良い相手，あるいは関心の高い相手とよく話し，気が合わない相手とはあまり話さないと考える．[5]のモデルでは人同士の仲の良さを表すパラメータを親密度とする．
ある人 ai と他者 a j の
図１: 自分の定義

図 2:自分と他者との関係

新密度 f ij は自分からの好感度と相手からの好感度の合計値に依存した(1)式で表す．コミュニケーション相手に選択する確率は(2)式で表す．

Wiji + W jii
f ij = 0pij =f ij∑

n(Wiji + W jii > 0)(otherwise)( j ≠ i)(1)(k ≠ i)(2)f
k =1 ik

もし ai が a j を好きだとしても a j が ai を嫌いであ
図 3: 客観的・主観的な人間関係

った場合，親密度 f ij は小さくなり， a j をコミュニケーション相手に選択する確率は低くなる．

3.2 話題とする人の選択方法[5]のモデルでは，人は他者とのコミュニケーシ
ョンにおいて，自分もしくはコミュニケーション相手にとって関心の高い対象を話題とすることが多いと考えている．今回は話題の対象は人間とし，話題提供をするのはコミュニケーション相手とする．コ
ミュニケーション相手の各人に対する関心の高さに依存し話題となる人を決定している．
図 4: C モードと P モードによる人間関係の同時表記

3 コミュニケーション方法
3.1 コミュニケーションモデル
人が他者と共にエージェントとコミュニケーションをする場面を考える．この時，コミュニケーションをしながら誰が誰を好きか嫌いかという情報を得，ある人 a k が話題対象となる確率は(3)式で表す．

t kij =| W jki |∑l =1| W jli |n( l ≠ i, l ≠ j )(3)

3.3 P モードの更新
ソシオン理論の P モードに則り [5]のモデルでは，人は他者とのコミュニケーションを通じて自分の P

モード内の“コミュニケーション相手の自分に対する好感度”と“コミュニケーション相手の話題対象の人に対する好感度”を更新する．また，コミュニケーション相手となった人も P モード内の“コミュニケーションしてきた人の自分に対する好感度”を更新する．C モードと P モードの不一致を表現するため，[5]のモデルでは P モードの更新時に好感度の推定の誤差をゆらぎによって表現する．
ある人 ai が他者 a j をコミュニケーション相手として選び， a k を話題対象に選んだ場合，Wiji とWijkについて(4)式と(5)式で人 ai の P モードを， ai のコjミュニケーション相手である a j の Wij を(6)式で更新する．

W jii = W ji + α 1δ(4)

W jki = W jk + α 2δ(5)Wijj = Wij + α 1δ(6)

δ は[-1,1]の一様分布の乱数であり， α 1 はコミュニケーション相手から自分への好感度，α 2 は自分以外への好感度を推定したときのゆらぎの大きさを表している．

3.4 コミュニケーション相手への好感度
更新[5]のモデルでは，人はマンツーマンでのコミュニ
ケーションにおいては互いに相手の好感度の影響を受けて自分の好感度を変化させる傾向が強く，同じ物を好きであったり，同じ物を嫌いであるほど互いの好感度が高まる傾向にあると考えている．そこで互いに相手の好感度の影響を受けて更新する部分と話題対象への好感度の差異の影響を受けて更新する部分の二段階によって互いの好感度を更新する．[5]のモデルでは，互いの関心の高さに依存した好感度を更新する確率を設定する．

また，好感度を更新する場合の変化量は(9)式，(10)式で決定する．

∆Wiji = ω1 (W jii − Wiji )(9)∆W jij = ω1 (Wijj − W jij )(10)

また，話題対象への好感度の差異の影響を受けて更新する部分について人 ai の好感度の変化量は(11)式で示す．

∆Wiji = ω 2 ( χ − | Wiki − W jki |)(11)

χ は好感度の差異の閾値である．話題対象への子感度の差異が χ を下回っていればコミュニケーション相手への好感度が増加し，上回っていれば好感度が減少する．

3.5 話題対象への好感度更新
話題対象への好感度は，図 5 のようなバランス理論（POX モデル）に基づいて更新される．実際の人間関係において，自分 P と仲の良い友人 O がいた場合，図 12(a)のように O が好いている人 X とは仲良くなりやすく，(b)のように O を嫌いな場合は O が嫌いな人 X とは仲は良くなりやすい傾向がある．一方, (c)のように X を嫌っている O とは仲良くなりやすく，(d)のように X を好いている人 O とは仲が悪くなりやすい傾向がある．人間は自分が好いている
人が持つ好感度には大きく影響され，自分が嫌っている人が持つ好感度には影響されにくい傾向があると考えられる．そのため，[5]のモデルではコミュニケーション相手への好感度が正の場合のみ，話題対象への好感度をコミュニケーション相手に近づけるように更新する．

ある人 ai とコミュニケーション相手 a j のコミュニケーションにおいて，ai と a j が好感度を更新する
確率はそれぞれ(7)式，(8)式で表す．自分の関心と比較してコミュニケーション相手の関心が高いほど好感度を更新する可能性が高くなる．

P =ij

Pi =j(Wiji ) 2(W ) + (W )i 2iji 2ji(W jij ) 2(W jij ) 2 + (Wijj ) 2(7)図 5: バランス理論（POX モデル）
ある人 ai とコミュニケーション相手 a j の話題対
象 a k において，話題対象への好感度の変化量は(12)(8)

式で表される．

ω 3 (W jki − Wiki )∆Wiki = 0

3.6

(Wiji ≥ 0)(12)(otherwise)

・ある人 ai の a j に対する好感度 Wij が排斥閾値より小さいとき， ai から a j に対し排斥リンクを張る
これらによって構築された人間関係において，a x

地位向上方略に対し以下の条件のどちらかもしくは両方が発生し人間関係において人は他人よりも高く評価されたた場合，いじめが発生すると定義する．
いという願望があり，[5]のモデルでは集団との同調・集団の半数以上の人から a x に対する排斥リンクがによって自分の立場，評価が有利になるように立ち張られている：集団全体によるいじめ振る舞うことが他人の立場に影響を与えるという特・互いに友人リンクを張っている 3 人以上全員から徴があることを考えている．同調により自分の地位a x に対する排斥リンクが張られている：グループにを向上させるために，人は自分自身の好き嫌いとはよるいじめ
別に自分の行動によって自分の評価が上がるのか下がるのかを，自分の P モード内でシミュレーション
4 エージェントのモデル化し結果を予測した上で，自分が周囲から嫌われ者にならないように行動する傾向があると考えられる．
4.1 ソシオグラムのバリエーション
バランス理論に基づいて周囲と同調することで自分の地位を保つ戦略である．そのため[5]のモデルでは，
図 6 に示すように構造がないソシオンから構造を持つソシオンまで，ソシオグラムには様々なバリエ
ある人 ai の地位の高さ Wii は他の人全員からの好感ーションが存在する．そのバリエーションによって度の合計値に依存し，(13)式で計算する[6]．人はコソシオグラムで表現可能なエージェントを模索する
ミュニケーションによって P モードと好感度を更新ために，定義できるソシオグラムのパターンの抽出した後，それぞれの人に対する好感度を上げた場合を行った．それぞれ図 7, 8, 9 を参照し，定義できると下げた場合の自分の地位の変化量をシミュレーシi
ソシオグラムの数は，ョンする．ある人 ai が他者 a j の好感度を ∆Wij 変化
・他者への C モードがない場合：2 通りさせた場合の人 a j の地位の変化量 ∆Wii は(14)式を・他者への C モードがある場合：26・2 通り用いる．
・他者への C モードが 1 つずつの場合：23・4 通りnよって合計 162 通りとした．
Wii = η W jii = η (W1ii + W2ii + L + Wnii ) (13)∑j =1( j ≠ i)
nWii = η ∑ ω 2 = (| Wiji − Wkji | − | Wiji − Wkji + ∆Wiji |)k =0( j ≠ i, k ≠ i, k ≠ j )(14)(14)式 は，各人が(11)式 に基づいて好感度を更新しているため，自分と他者が持つ好感度の差異が小さいほど他者からの好感度が高くなることを表している．人はシミュレーションの結果，好感度をσ上げた場合とσ下げた場合それぞれにおいて自分の地位の向上が最も大きかった人を一人ずつ決定し，シミュレーション結果を反映している．

3.7 友人リンクと排斥リンク
人間関係では友人関係を構築したり，一方でいじめも深刻な問題である．そこで本研究では[7]のモデルを用い，友人関係になる場合といじめを受ける場合を考える．
・ある人 ai の a j に対する好感度 Wij が友人閾値より大きいとき， ai から a j に対し友人リンクを張る

図 6: バリエーションの範囲

図 7: 2 通り

図 8: 26・2 通り
図 9: 23・4 通り

4.2 エージェントタイプ分類抽出した 162 通りのソシオグラムのパターンの中からエージェントのタイプを分類する．本稿では例として 3 種類のタイプを選び，前節の式を使用してソシオグラムを表した．

4.2.1
エージェントタイプ 1
図 10 のように，ぬいぐるみや機械などは人間に働きかけることも，自身がどう思われるかも考えない
ため C モード，P モードの内部モデルをもっていないソシオグラムで表すことが出来る．(7), (8)式において Wij = 0, W ji = 0 としたため，(1)式によるコミiiュニケーション相手に選択されなくなってしまうたjめ，他者 a j の C モード W ji の値を[-0.2,0.2] の一様分布の乱数で更新させるようにした．
図 12: エージェントタイプ 3
今回，これらのエージェントにはバランス理論は取り入れなかった．人間関係に左右されるのとなく，低い好感度を与えられている人に対しても好感度を持てるようにするためである．

5 シミュレーション実験
5.1 実験内容
図 10: エージェントタイプ 1
4.2.2
エージェントタイプ 2
ヒューマノイドロボットと人とのインタラクショ
ンでは，人の友達関係を推定するために ID タグを使って認識している．この場合はタイプ 2 として図 11のように，認識した人同士の互いの好き嫌いを，エージェントのソシオグラムの P モードによって表すことができる．(5)式を友達推定の式とし，(4), (7), (9)i式については W ji を更新せずに使用した．

人の社会集団の中で，3 節でモデル化したエージェントをコミュニケーションさせるシミュレーショ
ンを行う．シミュレーションは人だけの場合と人とタイプ 1，人とタイプ 2，人とタイプ 3 を比較した計3 パターンを行った．

5.2 シミュレーションモデル
人とエージェントは以下の手順で他者とコミュニケーションをとり，P モードと好感度を更新する．
・コミュニケーション相手の選択
・話題対象の選択
・Ｐモードの更新
・コミュニケーション相手・話題対象の好感度更新
・地位向上方略の実行

5.3 実験条件
図 11: エージェントタイプ 2
4.2.3
エージェントタイプ 3
最後に，ユーザからどう思われているかの認識モジュールを持っている癒しロボットがいる場合，タイプ 3 として図 12 のように，他者の人から好かれているか嫌われているかを，エージェントのソシオグ
ラムにおける P モードの荷重円によって表すことができる．(5)式において j = k とし，人が人自身に対する好き嫌いを認識できるようにした．
また，タイプ 3 は自己への C モードを持っているため(13), (14)式の地位向上方略を取り入れた．これはエージェントが放置された際、構ってほしいと鳴いたりする場合を考慮したためである．

本研究では，人とエージェントのコミュニケーシ
ョンの環境の集団規模として，学校のクラス単位を考える．文部科学省の平成 23 年度の学校基本調査人
における 1 クラスの人数 29.2 人であることを踏襲し，人のみの場合の人数は 29 人とする．そこでエージェントを参加させた場合は人が 28 人とエージェントが 1 体とする．
全ての人，エージェントにシミュレーション開始
時に第一印象として他者への好感度を[-0.2,0.2] の一様分布の乱数を与える．[5]のモデルを引用し，シミュレーションは合計 2000 ターン行い，それを 100回実行する．シミュレーションにおけるパラメータの値を表 1 に示す．

表 1: パラメータの値
η: 地位計算時の係数
α1: ゆらぎの大きさ 11.00.1

α2: ゆらぎの大きさ 20.2

ω1: 好感度更新の係数 10.25

ω2: 好感度更新の係数 20.2

ω3: 好感度更新の係数 31.0

χ: 好感度の差異の閾値0.2

σ: 地位向上方略の変化量友人閾値

0.10.2排斥閾値

-0.25.4 評価内容
評価内容は，エージェントがいる場合といない場合の，・いじめ発生確率（グループ，クラス）・いじめを受けた人の平均人数（グループ，クラス）である．いじめの発生確率はクラス内に一人以上いじめを受けている人がいる確率とした．

6 結果
いじめ発生確率といじめを受けた人の平均人数について，表 2 にまとめた．
表 2:いじめ発生確率といじめを受けた人の平均人数発生確率(%)
平均人数(人)グループ クラス グループ クラス
人8665
0.84
2.08
タイプ 13750.320.14
タイプ 2670.861.8282
タイプ 393590.91
2.00
評価内容に基づき検定を行った．人とエージェン
トのいじめ発生確率を図 13 に示す．エージェントタ
イプ 1 のいじめ発生確率について表 2 の値から検定を行った結果，有意水準 0.01 においてグループによるいじめ発生確率(0.06×10-12<0.01)，クラスによるいじめ発生確率(0.02×10-18<0.01)ともに有意差が確認された．
エージェントタイプ 2 のいじめ発生確率について，グループによるいじめ発生確率(p=0.46>0.1)，クラスによるいじめ発生確率(p= 0.74>0.1)の有意差は確認されなかった．
エージェントタイプ 3 のいじめ発生確率について，グループによるいじめ発生確率(p= 0.13>0.1)，クラスによるいじめ発生確率(p=0.38>0.1)の有意差は確認されなかった．

図 13: いじめ発生確率
一方，いじめを受けた人の平均人数を図 14 に示す．
エージェントタイプ 1 のいじめを受けた人の平均人数について表 2 の値から検定を行った結果，有意水
準 0.01 においてグループによるいじめを受けた人の平均人数(0.02×10-7<0.01)，クラスによる平均人数(0.02×10-33<0.01)ともに有意差が出た．
エージェントタイプ 2 について，グループによる平均人数(p=0.81>0.1)の一方，クラスによる平均人数(p=0.042<0.05)で有意水準 0.05 において有意差が見られた．
エージェントタイプ 3 について，グループによる平 均 人 数 (p=0.47>0.1) と ク ラ ス に よ る 平 均 人 数(p=0.61>0.1)双方とも有意差は見られなかった．

図 14: いじめを受けた人の平均人数

7 考察
ぬいぐるみや機械を表すエージェントタイプ 1 はグループ，クラスの場合ともにいじめ発生確率が下がり，いじめを受けた人の平均人数も少なくなった．
また，ヒューマノイドロボットを表すエージェント
タイプ 2 についてはクラスからいじめを受けた人の平均人数が少なくなることがわかった．その他のエージェントタイプについては発生確率や平均人数が増加した一方減少する場合もあったが，有意な差は得られなかった．自分の地位を向上させようと振舞っているにも関わらず，エージェントタイプ 1 のようなソシオグラムのモデルがいる場合はいじめが大きく減少する結果となった．人からどのような好感度をもらっても，エージェントの人に対する好感度や P モードといった内部モデルが一定で変動しないため，好感度が下がる悪循環が回避されたのではないかと考える．また，エージェントタイプ 2 においてクラス（集団）からいじめを受けた人の平均人数が減少し有意差が出たことについては，自分に対するコミュニケーション相手からの P モードを設定していないため，相手から嫌われていたとしてもいじめであると主観的に判定していないことが一つの要因ではないかと考えた．これを考慮するとエージェ
ントタイプ 1 とエージェントタイプ 2 は，自分 a i の頭の中におけるコミュニケーション相手 a j からの P
iモード W ji が無いことが共通点である．そのためこのソシオグラムの有無によるいじめ発生確率や平均人数の増減を確かめ，そのソシオグラムの有無の意味も考察する必要があると考える．

8 まとめと今後の予定
本研究では，ソシオン理論を用いてモデル化したエージェントと，ソシオン理論を適用した人との関係性の変化をシミュレーションした。今後は考察の節で述べたように他のソシオグラムについてもエージェントタイプ分類を行い，シミュレーションを行う．一方でいじめが始まる時間の違いを見てみるな
ど評価基準の視点を増やしていく．本研究では関係性を調べるために検討したのはソシオグラムの荷重円の有無だけだったので，エージェントの違いにより人のソシオグラムを変化させ検討すると共に，人がエージェントに抱く第一印象などを考えていきたい．

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