[3Win5] Poster session 3

[3Win5-57] Dimensionality Reduction of Individual Differences in Aesthetic Evaluations of Rectangles Using Principal Component Analysis on Gaussian Process Posterior Distributions

長方形に対する美的評価を例に

〇Sho Tanaka¹, Hideaki Ishibashi², Masashi Komori¹ (1.Osaka Electro-Communication University, 2.Kyushu Institute of Technology)

Keywords:kansei

人は，連続的な物理量の入力に対して「美しさ」という心理量を出力する内的な効用関数を，それぞれ有していると考えることができる．本研究では，この効用関数を「感性」と呼ぶ．感性は個人ごとに異なる一方，まったく無関係というわけでもない．本研究では，感性の個人差を要約し，その個別性と共通性を可視化する手法として，ガウス過程事後分布集合に対する主成分分析（GP-PCA）の適用を試みた．題材として，長方形の縦横比に対する美的評価（いわゆる黄金比への好み）を取り上げる．黄金比（1:1.618）は歴史的に「美の原理」として取り上げられてきたが，実際には他の縦横比を好む人も存在することが指摘されており，依然として未解決の問題である．本研究では，大学生20名に多様な縦横比をもつ長方形の美的評価を7段階のリッカート尺度で回答させ，得られた評価データを用いてガウス過程回帰を行い，各個人の効用関数を推定した．さらに，推定した事後分布集合にGP-PCAを適用することで，感性がどのように共通成分と個別成分に分解されるかを検討した．結果は，感性研究におけるGP-PCAの有効性を示している．