2017/9/22（金）09:20
why study hogehoge?
research motivation
visual awareness
主観、知覚の気づき
flash lag
動かさないで色だとどうなる？緑赤で黄色をflashさせてるのにオレンジに見える
視聴覚ラビット
逆行充填
人口盲点を作ると、後の視覚刺激を見た「気が」する
pathway fast slow 前のslowに後続のfastが追いつくので抑制されるというモデル
v2がv1にrecurrent する、re-entryされるというモデル
神経過程の経起が知覚過程の経起を同定するわけではない
位置の記憶は常にアップデートされる知覚意識は超短期記憶かも？
神経学会だとアホかと言われる
メカニズムが違うだろ。タイムスケールが違いすぎる。彼らの盲点なのでは？
cognitive 高次認知レベル
心理学会だと当たり前じゃねと言われる、ロフタスの証言者実験、アスリートの第六感、朝聞いても当たらない、朝どう思ってたかを終わった後で聞く、記憶を書き換える、朝からいけると思ってた、とさらっと言っちゃう
地震予知…
hindsight 社会学 ニクソン 訪中 トランプ
本人は記憶を書き換えた意識がない
ベイズ統計の事後確率
時間係数は入ってない
バラバラの情報を脳は統合する必要がある
暗闇での認識には400msかかってブレーキ踏んで、あとで子供だったと辻褄合わせしてる
ヨハンソンの選択盲
自由意志と神経学的決定論
民主主義、責任には自由意志
神経学的決定論によって「自由な行為の感覚」は駆逐されない
自由な選択の感覚 sense of agency は知覚イリュージョンの3要素を満たす
結論 ポストディクションとは、脳の包括的な機能原理である
認知的不協和理論というよりは choice justification
これすなわちポストディクション
自由意志は、近代制度整備の時に、責任の所在を明確にするための方向から「作られた」のかもしれない、社会学的視点
2017/9/22（金）11:20
協力する種 Bowles
協力が進化するにはどんな仕組みが必要か？
協力が進化する時、いかなる状態が生じているか？
プライス方程式: 世代間での遺伝子頻度の変化を記述する式
ヒトの祖先は6300万年前にビタミンCを作れなくなった。痛風、尿酸、抗酸化作用
進化生物学
血縁淘汰 kin selection
単位、子供の数、適応度
行為の意図は関係ない。自分が得してちゃダメ、相対的ではない
遺伝子淘汰、血縁淘汰を PGG(public goods game)で考える、公共財ゲーム
parochial 偏狭
仮定の妥当性こそ問われるべき
計算やシミュレーションの結果は合ってるのだろう
人間は内集団への利他性を、容易に生じさせる
2017/9/22（金）13:40
公開シンポジウム
モデリングでできること
回帰モデルは時間の概念がない
小林亮太
テキストアナリティクス
web db folum
那須川哲哉
三浦麻子
2017/9/22（金）15:40
技術心理学研究会
セグウェイ
自動運転
篠原一光
手動運転よりも自動運転の時は、
単一パラメーターで推定してると
従来技術では、重度の低下とそうでないかの区分しかできてなかった。
新技術では、覚醒、軽度の低下、重度の低下の識別ができるようになった、アラートを早めに出しやすくなった
マインドワンダリングとnバックは違うのでは？
阿部高志
責任判断
行為者の意図性、統制可能性
感覚や感情を感じる機能、経験性
行動を生み出す機能、行為性
二次元で知覚される心 Gray
ではAIに責任帰属できるか？罰を与えられるか？廃棄？
AIへの原因帰属を高く捉える人、平均より低い人を、擬人化傾向の高低で区分、メーカーへの責任帰属度に違いが
AIへの原因帰属を高く捉える人で擬人化傾向高い人は、メーカーへの責任帰属度を高く捉える傾向になった
罰を受ける対象は罰を受けて苦しむ能力をもってないといけない
心がなければ罰せない Rai 2017
PNAS
AIを罰しても苦しんでくれない、何が罰になるのかわからない
AI時代の責任判断は、責任とれる主体に罰が与えれるように、理解の枠組みが変わる
谷辺哲史
トイレの水を流すボタンがわかるか？
高齢者は創発的な利用が苦手、目標があると走りだす
ACCをオンにする回数の増減
ACCを自分の運転に取り込むかどうか
理解、学習
利用するのに新たな負荷、負担が発生している
old age
young age
学習が困難そうだと
原田悦子
「待ったなし」は危険な予感
熊田孝恒
心理学は教育の方向にいってたきらいがある。モノを作らないから？
技術はここまで（が責任帰属）と線引きしてるのかも
現状がそもそも、ゾンビ状態でクルマが走ってる。心理学の参入余地はたっぷりある
どうすりゃいいん？
howというよりは、どこを目指して開発、改良すりゃあええんじゃ？
マツダ久保賢太
心理学者から見た理想のクルマ？
2017/9/21（木）09:20
継続データ分析の研究における最近の展開
じゃあ2時点のデータを
2017/9/21（木）11:20
チェス、将棋
最終手の案出
MRIで同実験
最終手の案出
米長邦雄「長考に妙手なし」 羽生善治「直観には邪念の入りようがない」
中谷裕教
囲碁
1995厚木NTT基礎研究所
わかったこと
わかってないこと
斉藤康己
カーリング
人を超えるから人を楽しませるへ。人を支援するゲームAI
氷上のチェス、戦略が重要、fesrainを考えながらプレイ
将棋
カーリング
伊藤毅志
人狼
コミュニケーションの複雑性
人間との自由対話
自然言語の理解
ヒューマンエージェントインタラクション
AIが局面の評価値をする、以前は人間以下だった
コンピュータの評価関数を藤井棋士は学習してる
囲碁
アシスタンスジレンマ
今、麻雀の研究が進んでる
激打ち
2017/9/21（木）14:30
邪馬壹国のもベイズ定理が使える
超能力はあるか
未知の変数の関数を生成量と呼んでる
モデルを階層的に構築するのに適してる、モデル作りが容易。事前知識が活用できる
未知の量に関する推論の結果が、わかりやすい形で提供される。MCMC法の発展のおかげ
ベイズ統計のメリット
階層モデルは会話を続けるがごとし
不確定性をすべて取り入れた予測分布、会話の収束
AICが10以上差があればよし、なんて考え方はおかしいよ
https://drive.google.com/drive/folders/0Bxkb8lFwO86_ZzhBSnBrUHFya28
2017/9/21（木）16:30
幸福とは
これが正しいみたいに捉えられるとこれが文化的基盤になっちゃう、すると自尊心トレーニングにつながる
GDP上がると幸福度高め傾向、GDP低いところは分散大きい
GDPが幸福にもたらす効果は頭打ちになる、GDP高い国の中では日本は幸福度低め
rating phase
choice phase
awe畏怖、畏敬
地域社会の比較
相互協調性の価値が流布しやすい環境は？多様な人を巻き込む
評価懸念、農業、農村
相互協調性interdependence は、開かれた社会づくりを阻害する？
地域の集合的幸福
会社への愛着、家族経営的、職場の人との信頼関係
つながりを活用する、つながりを働きかける
ワイズファクトリー
漁業の方が信心深い、死にやすいし、ほこらが大事
農業、中心地の神社での祭礼が大事
2017/9/20（水）9:20
AR像と現実世界の奥行き差
AR使用時に問題となる現象
北村昭彦、篠原一光
2017/9/20（水）11:20
アンサンブル知覚
複雑な世界に対してできること
坂野逸紀
平均、中心的な傾向
上田祥代
ヒトに特有なの？
動物におけるメリットとして考えられること
動物は全体特徴よりも局所特徴を知覚しやすい
伊村知子
低次のと高次のアンサンブル知覚はメカニズムが異なるかも？
サイコメトリック関数でやってみた
上田祥行
単独のアイテムの知覚が、全体の知覚に影響する
階層的符号化: 情報を単一のレベルで処理するのではなく、低次（詳細・局所）から高次（抽象・全体）へと構造化し、段階的に情報を処理・圧縮・伝送する手法
鈴木敦命
2017/9/20（水）14:30
http://hiroyukitsuda.com/tutorial
2017/9/20（水）14:30
社会生態、離合集散型社会。年齢、季節、時間によってダイナミックに変化
群れの個体間に形成される優劣順位関係
群れ全体では直線的な優劣順位関係を形成する
カラスにおける情報伝播
カレドニアガラス
ワタリガラス
盗み寄生、同種、他種の他個体が発見、捕獲した餌を横取りする戦術的行動
7％くらいはオオカミに殺されちゃう、それでもやる、楽観的だし繁殖できちゃう。立場弱いやつにやらせてる場合も
集合知と集合愚
ミツバチの分蜂
逐次的決定場面で、独立性と相互依存性がどうはたらくと、集合知を生み出すことができるのか？
従来の集合知に関する検討は正規分布を仮定していた。
社会情報（先行する人の最終判断の平均）を見た後の個人推定は、
集団パフォーマンスの指標
真値を提供するエキスパートがマイノリティでも集合知が発生する。エキスパートがいないと集合知も集合愚も発生しない
Null modelは実際のパフォーマンスより明らかに結果がよくない
集団意思決定に独立情報が流入することが集合知を生む１つの鍵。エラーの増幅に抗するブレーキ
同調傾向はアクセルの役割。同調傾向を仮定しないモデルは実際の集団パフォーマンスを下回る
ヒトの集団では、相互依存性は常に存在する
協力行動の計算論モデル
社会的選好と
共通するのは強化学習の視点？
2017/9/20（水）16:30
フィルム 1秒間に24コマ
2コマ落ち3コマ落ちにすると実写だと目立つ。不気味の谷とも関係する
アニメだとあまり知覚できない、仮現運動だけでは説明しにくい。つっかかって見える
吉村浩一
割り幅の大小で、動きが違うように見えてるのでは？動きの印象が違う
ロングレンジで大きく動かして見せるおもしろさ
ショートレンジで実写っぽく見せるよさ
画面を小さくする
片渕須直
タメ、ツメを使うと、力感が出る
中村浩
仮現運動 apparent motion
random dot motion
バラディックのロングとショートは理論過ぎ
日本アニメはロングレンジで、海外アニメはショートレンジで仮現運動させてる
2001年にはその改訂版が、ブルームの後継者らによって開発
https://news.yahoo.co.jp/byline/otatoshimasa/20170616-00072205/
（2017年6月メモ）
データからノイズを取り除き、シグナルを見つけることだ
似てるが違う
smartな目標設定
2016年米大統領選では、ビッグデータに「ビッグ5」等の心理学指標を掛け合わせた心理統計学が本格導入された。FBの行動履歴から有権者の性格、知能、政治的傾向までを精密に数値化。個々の深層心理に訴えかける「マイクロ広告」が、理屈ではなく「情感」を揺さぶる未知の武器として実戦投入された。
戦略の核心を担ったケンブリッジ・アナリティカ（CA）社は、軍事的な心理作戦の知見を応用。浮動票の獲得のみならず、特定の層に対し対立候補への嫌悪感を高め、棄権を促す「投票抑圧オペレーション」を組織的に展開した。10万種もの個別広告を使い分けるデジタル戦略が、僅差の接戦州で勝敗を分けた。
この事態を受け、欧州諸国は「デジタル・プロパガンダ」が民主主義を根底から覆すリスクに強い危機感を抱いている。偽ニュースやボットによる世論操作を法的に規制する動きが加速。有権者の心理的な弱点を突く大衆操作への対策は、現代の選挙における最優先の安全保障課題となっている。
2016年は2つの大きな政治イベントが大方の予想に反して「ポピュリズムの勝利」という結果となった。英国のEU離脱の是非を問う国民投票と、米国の大統領選だ。反移民および反エスタブリッシュメントに訴え、事実に反するスローガンを織り交ぜたキャンペーンは、「理屈」より「情感」に訴え、成功したといえる。国を二分するようなプロパガンダによって誕生したトランプ新政権は、国際政治に何をもたらすのであろうか、未知数だ。
英国のEU離脱キャンペーンと米国の大統領選挙、英米で展開されたこの2つのキャンペーンには多くの共通点が見られた。その1つが、両方のキャンペーンにあるITデータ会社が関与していたということだ。欧米のメディアではこのことが大きく取り上げられた。
テクノロジーの進化は、選挙戦略に変革をもたらしている。1996年の米国大統領選では候補者のホームページができ、2004年にはネットで選挙キャンペーンのイベントが公示されるようになった。2008年はソーシャルメディアが活用され、候補者が大勢の有権者たちと意見を交換し、小口の献金が容易にできるようになった。そして、2012年のオバマの選挙戦ではスマートフォンが普及、ビッグデータを使った最初の選挙ともなった。
4年前のオバマの選挙戦略と、今回のトランプの選挙戦略で決定的に違ったのは、トランプ陣営がビッグデータに心理分析を加え、迷っている有権者たちに、心理分析に基づく個別のマイクロ広告が送られたことだ。その手法が「発見」されたのは、5年前のことであった。
2012年、英ケンブリッジ大学の研究チームがある研究発表をした。研究はフェイスブックの「いいね!」ボタンの結果を68個ほど分析すれば、その人のプロフィールが大体浮かび上がるという内容のものだ。人種、同性愛者であるか否か、民主党か共和党かなど、どれも高い確率で確定することができる。しかし、分析はそこで終わらない。
「いいね!」ボタンを150個、300個と重ねて分析していくと、学歴、知能程度、宗教、酒やたばこを好むか、麻薬を使っているかということから、21歳までに両親が離婚しているかどうか、といったことさえわかるという。
さらには、誰と恋愛関係にあるか、誰が結婚相手であるかということも判明し、カップルの共通の友人関係やスマホでの電話記録、テキストメッセージやソーシャルメディアでの発信内容などを分析すれば、2カ月以内に2人が別れる確率も50％の的中率で予想できるというのだ。
分析の基本は、5つの要素による人格分析である。その5つとは、開放性、誠実性、外向性、同調性、神経症傾向、いわゆる心理学でいう“ビッグ5”（あるいはOCEAN）を基準とした心理統計学（サイコメトリックス）で、コンピューターを用いて分析するものだ。つまり人間の心理、性格を数値化するものだ。
心理学でいうビッグ5は決して新しいものではなく、1980年代からコンピューターによる分析が進められている。1999年から2006年までの間だけでもビッグ5に関する2000以上の研究が報告されてきたが、ケンブリッジ大学の研究は、フェイスブックのデータに注目したところが目新しい。
この研究が発表されると、研究所のメンバーに英国のあるIT企業から協力要請があった。
その会社はSCL社という「情報コミュニケーション企業」だった。会社名を検索してみると、得意分野が「心理分析による選挙キャンペーン」とあり、親会社が軍需産業のひとつとして、イラクやアフガニスタンでサイオップ（心理学を応用した作戦）を使う「IT情報企業」だという。
研究チームのリーダーだったミケル・コジンスキーは悪い予感がし、研究所の所長に相談した。コジンスキーが一番懸念したことは、自分たちの研究が何らかの形で「悪用される」ことであった。懸念は現実のものとなり、この時点ですでに大学の同僚がコジンスキーの研究を「コピー」し、SCL社に売っていた疑いが、のちに判明した。
コジンスキーは研究所を辞職し、カリフォルニアの大学に移籍した。ところが移籍の1年後、トランプが大統領選で勝利したことで、コジンスキーに対する非難が殺到した。彼の研究をもとにしたと思われるデジタル戦略が、英国のEU離脱と米大統領選挙キャンペーンで“利用された”と指摘する専門家が何人もいたからだ（スイスの雑誌、Das Magazin,2016年12月5日号より）。
https://www.dasmagazin.ch/2016/12/03/ich-habe-nur-gezeigt-dass-es-die-bombe-gibt/
トランプの勝利後、大統領選挙キャンペーンで注目されたのは、ケンブリッジ・アナリティカ（CA）社の存在だった。CNNをはじめ、ニューヨーク・タイムズ、ワシントン・ポスト、ウォールストリート・ジャーナル、CBS、ABCテレビなど、米国のメジャーなメディアが一斉に、心理分析にビッグデータを応用したIT企業が、トランプの選挙キャンペーンに参加していたことを取り上げた。
前述のSCL社はその後、社名をケンブリッジ・アナリティカ（CA）社と変更していた。なお、ケンブリッジ大学とは関係がない。
コジンスキーは、現在も、自身がケンブリッジ大学に在籍中に発表した研究が、CA社によって無断でコピーされたと主張している。しかし、CA社はコジンスキーの主張を否定し、独自に有権者の心理分析方法を開発したと述べている。
すでに広告の世界では、ビッグデータによる消費行動の予測が研究され、実用化されてきた。
いまや金融、保険、マーケティングだけでなく、政治や犯罪捜査に欠かせないツールだ。日々、進化しているビッグデータは、データ量が多いほど正確になり、予想的中率が高まる。
現金利用が少なくなり、消費活動がネット注文、クレジットカードやメンバーカードで行われることが多くなった米国では、消費者の行動を追跡・集積しやすくなった。消費者保護を専門とするある弁護士によると、米国のデータブローカーの大手、アクシオム社は、世界中で7億人分のデータ、年間500兆件の消費活動データを保有しているといわれている。
消費者の行動を先読みすることをある程度可能にするのがビッグデータであるとすれば、有権者の行動も消費者と同様にとらえることも可能だ。どのようなテーマに関心を持ち、どういうことに対して不満を持っているか、宗教は何か、また信心深いか、友人はどういった人か、銃を所有しているか、不動産を持っているか、移民が増えることに対して不安は持っていないか、精神状態は安定しているのか、家族生活はどうかといったことだ。こういった個人の心理を分析することが、トランプの選挙キャンペーンで応用されたのである。
なによりも選挙チームにとって有効なのは、心理分析を加えることで「どういうグループが説得されやすいか」がわかるようになったことだ。心理分析を取り込んだビッグデータは、「特定の人格を持った人の検索」を可能にした。
近年の選挙では、2人の対立候補への支持者がほぼ均等に分かれ、僅差で決まることが多い。米国の有権者も、選挙ごとに投票する党を変える「スイング・ヴォーター」をめぐり、選挙の最終段階ではどちらにでも移行する可能性がある票を獲得しようと熾烈な戦いとなっている。
米国では大統領選挙を3カ月後に控えた時点で、共和党選挙対策本部で3つのデータ企業が対策を練っていた。そこに、新たにCA社のデータ専門家が加わった。
9月から選挙キャンペーンが本格化すると、選挙チームはトランプの選挙サイトや広告を10万種類用意した。ターゲットにしたのはミシガン州やオハイオ州など、自動車産業や鉄鋼業が衰退している「ラスト・ベルト」と呼ばれる地域。選挙ごとに票を投じる党が代わる浮動票が多い、非都市部白人の有権者たちに注目した。
さらに力を入れたのが、どちらの候補に入れようか迷っていると思われる、女性や黒人などの有権者たちに対する「投票抑圧オペレーション」だった。例えばヒラリーに対して好意的でなかった人々をビッグデータを使って「検索」。電子メールなどで、そういった人々に、投票の棄権を後押しするようなメッセージやマイクロ広告を送った。
また、選挙チームは心理分析のデータに応じて、数種類の「投票抑圧広告」を用意することで、選挙キャンペーンにうんざりした有権者が投票に行く意欲をそぐ方法を用意していた。
ターゲットにされた「説得される可能性がある」有権者のグループが多く住む地域では、人気テレビ番組の間に選挙広告を織り込んだ。それは、「トランプに投票してください」とあからさまに訴える広告ではなく、対立候補のヒラリーへの偏見を高めるような心理広告だ。ネット上のニュースフィードでも同じような動画広告を送り続けた。
例えば、あるビデオ広告はこうだ。ヒラリーの選挙広告の撮影現場で登場する女性の黒人が「ヒラリーは、正直で信用できる……ちょっと待ってよ、こんなこと言えない」と言う。それに対して「だって君は女優じゃないの」と言う声がすると「でも信じてないことなど言えない」とその女性は席を立ち、「ヒラリーが正直で信用できるなんて、いいかげんにしてよ」と言う。こういった広告を黒人女性の有権者に送るのだ。
ダイレクトメール、テレビ広告、スマホ向けのメッセージなど、有権者へのアプローチの方法を決めるにもビッグデータと心理分析が役立だった。
訪問勧誘の際は、独自に開発されたアプリであらかじめ訪問先の人物プロフィールを見て、どう話を進めるかなど、有権者のタイプ別に、セリフも用意されていた。
トランプ勝利後、CA社のアレクサンダー・ニックス社長は、独ハンデルスブラット紙のインタビューで、「CA社は米国人有権者2億3000万人に関するデータを持っている」と豪語し、「プロパガンダはいつの時代もあった。2億人の有権者を説得するのは難しいが、接戦では少人数をターゲットにしたマイクロ広告の効果がある」と語った。
2つの選挙キャンペーンでポピュリズムが勝利し、その背景にCA社のような会社の影響があったことに対し、ドイツの公共放送ARDやフランクフルターアルゲマイネ紙（FAZ）など主要メディアは「フェイスブックをもとにした心理学分析によるプロパガンダ」がドイツでも行われる恐れがある、と大々的に報道した。
ニックス社長は、「選挙キャンペーンの専門家、データサイエンティスト、そして心理学者を備えた戦略は、これからの選挙キャンペーンに欠かせない、請われればどこへでも参じる」とハンデルスブラット紙で語っている。
2017年はフランス、オランダ、ドイツと、EUの中核を成す国々の総選挙が控えている。この3国では、民主主義の脅威となるポピュリズムが選挙結果に影響を及ぼすのではないかと警戒されている。
ドイツのメルケル首相も9月の連邦選挙に向けて「偽ニュースやソーシャルメディアにおける操作」に対して警告している。ロシアによるソーシャルメディア操作、ハッキングも懸念され、個人データ保護が強化されるよう、ドイツ政府はEUにも働きかけている。
フェイスブックに対しては、昨年、ヘイト・スピーチと思われる発言や偽ニュースが流布したということで、ドイツ人の連邦議員やシリア難民が訴訟を起こしている。このことを受け、フェイスブックをはじめとするソーシャルメディアに対し、偽ニュースと判断された書き込みやシェアは、24時間以内に消去しなければならないという義務が、EU指令によって課せられることになった。
CA社は、フランスの右翼マリーヌ・ルペン、ドイツで急躍進しているドイツのための選択肢（AfD）党など、大衆操作を狙った右派ポピュリストの選挙キャンペーンに加担する可能性があると指摘されている。有権者の心理的な弱点や不満を利用するとも指摘されているのが、CA社の得意な手法の一つだからだ。
AfDは、党の支持者が実際より多く見せるための操作も行っていると言われている。それは、ボットによるコメント増、少数の人間が複数のフェイスブック・プロフィールを使ってAfDのメッセージを増やしているといったことだけではない。フェイスブックの「いいね!」ボタンを仲介業者から「買っている」という疑いもある。
フェイスブックの「いいね!」ボタン、ツイッターのコメント、ユーチューブのアクセスクリック数など、「ソーシャルメディア対策」として、ファン数を増やすため、例えば、「いいね!」ボタンを数日のうちに1000個売る「IT業者」がいるのである（ドイツの公共テレビ局、ZDFのドキュメンタリーより）。
https://www.zdf.de/dokumentation/zdfinfo-doku/hass-100.html
AfDの「いいね!」ボタンやコメントなどを分析したある研究者は、シェアリンクや書き込みが、米国で行われているものだと指摘している。その背後にはトランプ支持者も多く、右翼の支持者は他国の右翼も支援するという、まさにポピュリズム・インターナショナル的な動きが認められるという。
フランスとドイツは個人情報保護が米国より厳しい。特にドイツはメディア操作とプロパガンダによる選挙で独裁政権が成立したという苦い歴史の経験を忘れていない。ドイツではヘイト・スピーチに対する法律も厳しく、公の場で右手を高く上げるヒットラー敬礼は、民衆を扇動しているということで、刑法上、罰せられる対象となる。
難民の流入やテロの危険を利用した偽ニュースやプロパガンダ、ヘイト・スピーチによる大衆操作に対してどう対応するべきか、民主主義が最大限に試される選挙となることであろう。
（文中敬称略）
福田 直子
東京生まれ。子供の頃、ワシントンDCで過ごす。大学卒業後、ドイツの大学（エアランゲン大学）にて政治学・社会学を学ぶ。帰国後、外資系企業、新聞社を経て出版社に入社。ニュース雑誌の編集者としてワシントン情報などを担当。著書に、『大真面目に休む国ドイツ』（平凡社）、『日本はどう報じられているか』（新潮社）など。近く『観光コースでないワシントン』を出版予定。現在フリーランス。
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/15/110879/012000544/?P=1
（2017年1月メモ）