心理学研究への応用PR用1分動画

本講座の総論的な位置づけとして、心理学における実証研究、特に、因果関係の検討における統計的思考の活用について取り上げる。続いて、数理・データサイエンス・AIが心理学に与えた影響について、数理統計モデリング、統計的因果推論、そして、機械学習の応用という３つのトピックについて検討する。最後に、講師と企画者との対談を通して、心理学にデータサイエンスを応用する意義について考察する。

認知心理学の基本的なテーマである、人間の情報処理過程をモデル化する研究を紹介する。まず、人間の情報処理過程を研究するための認知心理学の方法論を解説した後で、情報処理過程に関する仮説を数式で表現する方法として、認知モデリングと呼ばれるいくつかの数理モデルを紹介する。最後に、AIと認知心理学との結びつきについて検討する。

感情心理学の領域から、表情運動の分析におけるAIやデータサイエンスを適用した研究例を紹介する。まず、感情を伝える表情について概説し、次に、動画データから人の表情運動を推定するAIについて、その機械学習の技術について説明し、表情運動をモデリングする具体的な統計解析の手法について紹介する。最後に、表情運動の記録についての膨大なデータを分析することが、心理学にどのような影響を与えるかを検討する。

社会心理学の研究領域を概観し、統計法との相性が良いことに触れながら、社会心理学に統計モデルを適用することの意義を説明する。社会心理学の研究領域の中で、ミクロやマクロのレベルでのモデリングによる研究は進んでいるが、メゾレベルに相当する集団力学については、個人と社会のレベルがリンクする領域特有の問題がある。研究としては発展途上にあるといえるが、そのような研究例として、人間関係を可視化するモデルについて紹介する。

第２回の認知心理学の応用的な研究として、交通環境における行動研究の事例を紹介する。まず、交通環境という日常・現実的県境における人間の心理を研究する際の注意点を検討する。そして、歩行者が道路を横断するタイミングの意思決定メカニズムに関する研究、さらには、自動車運転中のドライバーの注意が阻害されるメカニズムに関する研究へのデータサイエンスの活用について紹介する。

本講座の第６回から第９回は、心理学の中でも、より応用的な領域になる臨床心理学とデータサイエンスとの関わりについて扱う。まず、臨床心理学とデータサイエンスの関わりについて概説しながら、第６回から第９回の位置づけを行う。続いて、数理モデルを用いて精神障害の病態や治療を理解する計算論的精神医学の歴史と可能性について説明し、数理モデルの活用とその意義、代表的な生成モデルについて紹介する。最後に、講師と企画者との対談を通して、臨床心理学にデータサイエンスを応用する意義について考察する。

心理学に機械学習などの人工知能を応用する「心理情報学」というアプローチについて、臨床心理学の領域から紹介する。第７回は、その基礎編と題して、臨床心理サービスに関する3つの課題を説明し、それぞれの課題に対応する解決策、すなわち、犯行を予防する解決策、顧客を獲得する解決策、心理的支援サービスの品質を明示する解決策のそれぞれについて、データサイエンスやAIの技術を応用した解決策を提示する。

心理学に機械学習などの人工知能を応用する「心理情報学」というアプローチについて、臨床心理学の領域から紹介する。第８回は、その応用編と題して、ライフログなどの大量のデータから機械学習をもちいた「幸福感・抑うつの予測」や「コロナ禍での国民のメンタルヘルスに影響する要因の検討」、さらに、「仮想現実技術（VR）を用いたセルフカウンセリング」や「AIによるアート生成」による人間の創造性の拡張といった研究開発の事例を紹介する。

臨床心理学の研究デザインである「シングルケースデザイン（単一事例実験計画法）」について、その概要を解説し、反復測定で得られた時系列データの分析方法としての視覚分析について、その問題点も合わせて説明する。そして、視覚分析の問題点を克服する方法として期待されている「人工ニューラルネット」というAIシステムを活用した分析方法の精度を検証した研究を紹介する。