日 本 感 性 工 学 会 研 究 論 文 集Vol.7No.4pp.841-848(2008)
原 著論 文
GSM階
層構造決定法の改良と感性構造化への適用
山 口
大 輔,村 田
厚 生
岡山大学大学院自然科学研究科
IMPROVEMENT
OF GREY
STRUCTURAL
MODELING
AND
ITS APPLICATION
TO MODELING
OF KANSEI
STRUCTURING
Daisuke YAMAGUCHI and Atsuo MURATA
Graduate
School of Okayama
University,
3-1-1 Tushimanaka,
Okayama-shi,
Okayama
700-8530
, Japan
Abstract : This paper proposed a modified algorithm of grey structural modeling (GSM). In the conventional algorithm, a hierarchy
parameter was sensitive to the hierarchical structure of a digraph, which makes it difficult to find out the proper structure of a digraph.
In the proposal, the number of hierarchy could be directly determined by the K-means method with factor analysis support . The
impression of twenty table lamps with ten adjective-word pairs was measured for nine university students by the semantic differential
technique and the impression data were analyzed by factor analysis, statistical graphical modeling, the conventional model and the
proposal. As a result, the conventional algorithm was difficult to adjust the hierarchy because of the narrow range of the parameter,
but the proposal was able to determine it. The proposal would contribute to establish a more valuable way for modeling kansei
structure even when there was little experience.
Keywords : Semantic differential technique, Grey structural modeling, Modeling of kansei structure
1.は
じ
め
に
SD法[1]は
言 語 の心 理 学 的研 究 の た め に 開発 され た印
象 測 定方 法で あ るが,近 年 では画像 検索[2,3],音 楽検 索[4]
とい っ た感 性情 報処 理技 術分 野 で も盛 ん に用 い られてい る.
特 に,感 性 工学[5]の
分 野 で は,消 費 者 が商 品 に抱 く印象
を効 果 的 に捉 える ため に よ く使 われ て い る方 法 であ る.SD
法 は言 語 を用 いた 印象評 価 であ るた め,測 定対象 とな る範 囲
が 限定 され るこ とが指 摘 されて い る.例 えば大 澤[6]の
指
摘 に よる と,SD法
は形 容詞 や 形容 動詞 に よる印象 評価 を中
心 と して い るため,形 容 詞 で表現 で きな い印象 につ いて は測
定 が で きない.た だ し,適 切 な評価 尺 度 を設定 すれ ば,比 較
的簡単 に印象評価 を実施 で きる とい う利 点 があ る こ とも同様
に指摘 されて い る.
SD法 で測 定 され た 印象評 価 デ ー タは,因 子 分析 に よ り形
容 詞対 の共 通 因子 を分析 ・発見 す る.因 子分 析 で は因子負荷
量 に基 づ く形 容 詞 対 の 空 間 的位 置構 造 が求 め られ る.た だ
し,因 子分析 それ 自体 は形容詞 対 同士 の関連 構造 を調 べ る方
法 を備 えて い ない.こ の点 につ い て も大 澤[6]は,形
容 詞
対 は独 立 では な く,何 らかの 関係 があ る と指 摘 して いる.例
えば,他 の形容詞 と比 べ て よ り大 きな影 響 を被験 者 に与 えて
いる形 容詞 は何 か,と いった関連性がわかれば,印 象評価 ・
分析 が さらに有益 とな るに違 い ない.実 際 に,形 容詞対 同士
の 関連 を調べ る研 究 はい くつ か行 われ てい る.
仁 科 ら[7]はSD法
に よ り内 装樹 脂 の見 栄 えに 関す る評
価 を行 い,因 子分 析 に よって感 性評価 の階層構 造 を求 めて い
る.仁 科 ら[7]は,因
子分析 に よ って形 容詞 対 と被 験 者 を
そ れ ぞ れ3グ ル ー プ に 分 類 し た 後 に 構 造 化 を行 っ て い る. た だ し,最 終 的 に 「物 理 量 → 質 感 → イ メ ー ジ → 総 合 評 価 」 とい っ た 被 験 者 が 印 象 を 評 価 す る 手 順 の 階 層 構 造 を 求 め て お り,形 容 詞 対 の 直 接 的 な構 造 化 とは別 の ア プ ロ ー チ とな って い る.こ れ を さ ら に発 展 させ た 例[8]と して,同 様 の テ ー マ に つ い て統 計 的 グ ラ フ ィ カ ル モ デ リ ン グ 法 に よ り形 容 詞 対 の 視 覚 的 関連 構造 に つ い て も調 査 して い る.た だ し,そ の結 果 は,仁 科 ら[7]の 因 子 分 析 と組 み合 わせ た 考 察 を行 っ て お り,因 子 分 析 とグ ラ フ ィ カ ル モ デ リ ン グ をそ れ ぞ れ 単 独 で 行 っ た場 合 に 得 ら れ る 階 層構 造 の 違 い に つ い て の 議 論 が 不 十 分 で あ る. 中 森[9]はSD法 を用 い た シ ス テ ム キ ッ チ ンの 主 観 評 価 を題 材 と し て,フ ァ ジ ィ測 度 に よ る評 価 項 目の 構造 化 を行 っ て い る.実 際 に 窓 の 大 き さ や 壁 の 色 な ど,総 合 評 価 を 含 め た 全14項 目 に つ い て,シ ョ ケ積 分 モ デ ル に よ る フ ァ ジ ィ測 度 か ら関 連 構 造 を同 定 し て い る.た だ し,構 造 化 され て い る 項 目 は全 項 目の う ち の 一 部 で あ り,得 られ た グ ラ フか らは 評 価 項 目の 全 体 像 が み え に くい. 山 本 ら[10]は プ レ ゼ ン テ ー シ ョ ン用 の ス ラ イ ドに 対 す る 印 象 の 評 価 か ら,形 容 詞 対 に 対 す る 意 味 の 類 似 性 の 可 視 化 を 試 み て い る.形 容 詞 対20と ス ラ イ ド22枚 を 用 い てSD 法 に よ る 主 観 評 価 を実 施 し,主 成 分 分 析 とSchoenemannの OPA(Orthogonal Procrustes Analysis)に よ り三 次 元 の 空 間 構造 を 求 め て い る.ま た,そ の 三 次 元 空 間 に 対 し ク ラ ス タ ー 分 析(ウ ォー ド法)を 行 い,意 味 の 類 似 す る 形 容 詞 対 を樹 形 図(デ ン ドロ グ ラ ム)に よ っ て 構 造 化 して い る.た だ し,樹 形 図 を 出力 す る ク ラ ス タ ー 分 析 を用 い た 場 合,構 造 化 を行 う 形 容 詞 対 の 組 み 合 わ せ が 限 定 され て しま う.樹 形 図 の 作 成 過 程 で 類 似 関 係 の 持 て る 形 容 詞 対 の 組 は1対1の み で あ り,しか も一 度 採 用 さ れ た 形 容 詞 対 は 他 の 形 容 詞 対 と の類 似 関 係 を知 る こ とが で き な い. 清 水 ら[11]は 名 詞,形 容 詞,形 容 動 詞 に つ い て 印 象 の 推 定 を試 み て い る.イ ン タ ー ネ ッ ト上 の テ キ ス トか ら形 容 詞 共 起 頻 度 お よ び 単 語 間 の 類 似 度 を算 出 し,一 次 元 空 間へ の 単 語 の 配 置 を行 っ て い る.こ れ ら の処 理 過 程 に お い て,名 詞, 形 容 詞,形 容 動 詞 の 類 似 度 グ ラ フ か ら 単 語 間 の 関 連 構造 同 定 を行 っ て い る.た だ し,類 似 度 グ ラ フ の 構 築 方 法 の 詳 細 ま で は 文 献 中 で 触 れ られ て い な い. 山 口 ら[12,13]は 灰 色 理 論[14]に 基 づ く シ ス テ ム 構 造 化 方 法GSM[15]に よ り,肯 定 的 な 印 象 の 強 弱 に つ い て 順 序 関 係 の 視 覚 的 構 造 化 を 行 っ て い る.文 献[13]で は大 学 生 を 対 象 に,ゴ ミ箱 の 機 能 性 や デ ザ イ ン性 に つ い て の 印 象 評 価 実 験 を 行 っ て い る.実 験 に て 得 られ た 印 象 評 価 デ ー タ か ら,被 験 者 に 強 い 印 象 を 与 え て い る 形 容 詞 対 の 順 序 関 係 を GSMに よ っ て 階 層 構 造 化 して い る.こ の 印 象 評 価 実 験 の 結 果,実 験 で 提 示 し た 商 品 は 全 体 的 に扱 い に く く,買 い 得 感 を 感 じ ら れ な い 等 の 実 験 結 果 が 得 られ て い る.た だ し,GSM の 階 層 構 造 パ ラ メ ー タ は有 向 グ ラ フ に 敏 感 に 反 応 す る た め, 常 に所 望 の 階 層 数 を 特 定 で き る と は 限 らな い. そ こ で,本 論 文 で はGSMの 改 良 法 と して,階 層 構 造 が よ り効 率 的 に 得 ら れ る 方 法 を提 案 す る.照 明 器 具 の 印 象 評 価 デ ー タ に対 して 提 案 方 法 と 因 子 分 析,グ ラ フ ィ カ ル モ デ リ ン グお よ び 従 来 手 法 との 比 較 を 行 い,提 案 手 法 の 特 徴 や 利 点 な ど を 議 論 す る.
2.
Grey Structural
Modeling
2.1従 来 手 法 の 要 約 GSMで 得 られ る 有 向 グ ラ フ はG=(U,C,P)で 表 さ れ る, た だ しUは 構 造 化 し た い 項 目の 全 体 集 合,Cは 階 層 集 合,P は パ ス 集 合 とす る.こ こで,構 造 化 した い 項 目(本 論 文 で は 形 容 詞 対)の 総 数 をa,変 数(本 論 文 で は 刺 激)の 総 数 をsと す る.各 項 目はs次 元 空 間 上 の ベ ク トル と してx1,x2,… ，xa∈U と して 表 す.ま た,有 向 グ ラ フの 頂 点 と な る 目標 値 をxoと し て 任 意 に 与 え る.た だ し,両 ベ ク トル と も
(1)
(2)
と して 与 え る.本 論 文 で は 形 容 詞 対i(1≦i≦a)に お け る刺 激 ｊ(1≦i≦s)の 印 象 評 価 値 をXijとす る.目 標 値Xojは 刺 激 ｊの 印 象 評 価 値 の う ち最 大 値 を与 え る.こ の 最 大 値 は最 も肯 定 的 な 印 象 を 受 け た 形 容 詞 対 の 値 で あ り,こ の 値 を 設 定 す る こ と で,GSMは 強 い 印 象 を被 験 者 に 与 え た 形 容 詞 対 の 順 序 を 見 つ け る こ と が で き る. 階 層 集 合 の 数 は 項 目数 と同 一 で,C1,C2,…,Caと して 次 式 で与 え ら れ る.(3)
た だ し,各 変 数 はl≦i≦a,1≦j≦a,0≦ θ≦1，eij=lγ(xo,xi) -γ(xo ，xj)1とす る・ この θは階 層構 造 パ ラメ ー タで あ り, 灰 色 関 連 度 で 得 ら れ た 順 序 関 係 か ら形 容 詞 対 を い くつ か の 階 層 に ま とめ る 働 きが あ る.こ の 値 は0に 近 い ほ ど階 層 数 はa に な り,1に 近 い ほ ど階 層 数 は1に な る.ま た,γ(xo,xi)は 局 部 型 灰 色 関 連 度 と呼 び 次 式 で 得 られ る.(4)
た だ し,1≦ ζとす る.こ の ζは 空 間 構 造 パ ラ メ ー タ と呼 び, 形 容 詞 対 の 順 序 関 係 を 調 節 す る働 きが あ る[13].IIXo-XiIIζ は ミ ン コ フ ス キ ー 距 離[16]で あ る が,本 論 文 で ζ=2の ユ ー ク リ ッ ド距 離 を 用 い る.文 献[15]に あ る 順 序 関 係 に よ り, γ(xo,xj)<γ(xo,xi)で あ れ ば形 容 詞 対xiはxjよ り も 印 象 が 強 い とい っ た 比 較 結 果 が 得 られ る. 式(3)で 得 ら れ た 階 層 集 合 の う ち,二 つ の 条 件 1.card{Ci}が 最 小 で あ る. 2.全 て のjに つ い てCi⊂cj,た だ しi≠ ノ. を 同 時 に満 た す 階 層 集 合ciの 要 素 か ら グ ラ フへ 配 置 さ れ る. こ の と き,式(4)で 得 られ た値 が 大 きい 項 目 を グ ラ フ の 上 位 へ 配 置 す る . パ ス 集 合Pは 形 容 詞 対 の 順 序 対(xi ,xj)∈U×Uに 対 して与 え られ る.(5)
た だ し,0≦Ψ ≦1で あ る.こ のΨ は パ ス 構 造 パ ラ メ ー タ で あ り,0に 近 い ほ ど パ ス の 総 数 は 増 え,1に 近 い ほ どパ ス の 総 数 は0に な る.こ の 値 は 任 意 に 与 え る こ と が で き る.し か し,パ ス の 数 が 少 な す ぎ る と形 容 詞 対 の 関 連 性 が 調 べ ら れ な くな る可 能 性 が あ る.ま た パ ス の 数 が 増 え す ぎる と形 容 詞 対 の 関 連 性 が 把 握 し き れ な くな る 可 能 性 が あ る.こ の よ う に,Ψ の 値 を調 節 す る と き に 配 慮 す る 点 は,得 られ た グ ラ フ の パ ス 構 造 が 分 析 す る 側 に と っ て わ か りや す くな る よ う に す る 点 で あ る.r(xi,xj)は 全 体 型 灰 色 関 連 度 と呼 ぶ,こ れ は 式 (4)に 示 す 関 連 度 とは 区 別 さ れ て お り,次 式 で 得 ら れ る.(6)
こ のPの 全 て の 要 素 に つ い て 矢 印 付 パ ス を 与 え る.例 え ば,要 素(xi,xj)で あ れ ば 形 容 詞 対Xiか らXjに 対 して 矢 印 付 きの パ ス を与 え る.こ れ らの 情 報 か ら有 向 グ ラ フが 構 築 され る. 2.2階 層 構 造 決 定 処 理 の 新 提 案 従 来 手 法 で は 空 間構 造 パ ラ メ ー タ ζ,パ ス 構 造 パ ラ メ ー タ Ψ お よ び 階 層 構 造 パ ラ メ ー タ θ を直 接 入 力 す る.た だ し,こ れ らの パ ラ メ ー タ は グ ラ フの 見 や す さ を調 節 す る だ け で,グ ラ フ ィ カ ル モ デ リ ン グ[8]に お け るp値 の よ う な グ ラ フの 信 頼 性 を 評 価 す る こ とが で き な い.特 に 階 層 構 造 パ ラ メ ー タ θ は 任 意 の 実 数 値 を0≦ θ ≦1の 範 囲 で 直 接 入 力 す る が,こ の 値 は グ ラ フ の 階 層 構 造 に 敏 感 に反 応 す る た め,常 に所 望 の 階 層 数 を 設 定 で き る と は 限 ら な い.本 論 文 で は こ の 階 層 構 造GSM階
層構造決定法の改良と感性構造化への適用
の 獲 得 方 法 に 工 夫 を こ ら した .こ の 改 善 方 法 は 因 子 分 析 で 得 ら れ た 因子 数 を 階 層 数 と 設 定 し,K一means法[16]に よ る ク ラ ス タ リ ン グ ア ル ゴ リ ズ ム をGSMの 階 層 決 定 処 理 に適 用 す る 方 法 で あ る.残 りの 二 つ の パ ラ メ ー タ ζ,Ψ に つ い て は 従 来 どお り直 接 入 力 と す る. 因子 分 析 で 得 ら れ た 因 子 数Kを 階 層 数 とす る.こ の と き, 階 層 集 合Ciは 以下 の 計 算 で 算 出 す る.(7)
(8)(9)
た だ しu1=0,1≦i≦K.と す る.u1はi番 目の ク ラ ス タ ー の 中 心 点 の 座 標 で あ り,K-means法 で は こ の 値 を ラ ン ダ ム に 与 え る.し か し,灰 色 関 連 度 は一 次 元 の 閉 じ られ た 実 数 空 間[0,1]上 に 与 え られ る た め,式(7)で は こ の 空 間 を 所 望 の ク ラ ス タ ー 数Kで 均 等 に 分 割 して 中 心 点 を与 え て い る. はDijはi番 目の ク ラ ス タ ー の 中 心 点 と 灰 色 関 連 度 γ(xo,xj) の 距 離 で あ る.こ の 式(8)は 一 次 元 の 値 に つ い て 距 離 計 算 が 可 能 な マ ン ハ ッ タ ン距 離[16]を 採 用 して い る .そ し て 各 中 心 点 の う ち 最 も 近 い ク ラ ス タ ー に 形 容 詞 を 分 類 し,有 向 グ ラ フ の 階 層 構 造 と す る. 3.印 象 評 価 実 験 3.1被 験 者 被 験 者 は 視 覚 系 に 異 常 の な い 健 常 な男 子 大 学 生9名 と し た. 3.2印 象 測 定 方 式 伝 統 的 なSD法 に よ る 印 象 測 定 方 式 は,紙 を 媒 体 と し た5 も し く は7段 階 評 価 方 法 で あ る.し か し,近 年 で は 印 象 評 価 に 関 す る ア プ リ ケ ー シ ョ ン プ ロ グ ラ ム を 開 発 し,デ ィス プ レ イ上 で 評 価 を実 施 す る 方 法 も導 入 され て い る(例 え ば ,文 献[17]な ど),本 研 究 も こ れ に 倣 い,図1に 示 す シ ス テ ム[18] を 用 い て 評 価 を 行 う. 図1印 象 評 価 に 用 い た イ ン タ フ ェー ス表1印
象評価 に用 いた形容詞対
3.3実 験 内 容 本 研 究 で 実 施 す る 印 象 評 価 実 験 は,大 学 生 が 各 自で 使 用 す る 学 習 机 に 適 した 照 明 器 具 を 購 入 す る こ と を 想 定 し て い る [13].刺 激 は 市 場 で 販 売 され て い る 照 明 器 具20品 とす る. 表1に 示 す 形 容 詞 対 を 事 前 に 収 集 し.刺 激 の 商 品 画 像 を 印 象 評 価 ・計 測 シ ス テ ム に組 み 込 ん だ, こ の 印 象 評 価 ・計 測 シ ス テ ム を被 験 者 に 操 作 して も らい , 提 示 され た 刺 激 の 印 象 を評 価 す る.実 験 は 被 験 者 ご と に 個 別 に 行 い,ラ ン ダ ム に 提 示 さ れ る刺 激 に 対 して 印 象 を 評 価 し て も ら う.た だ し,被 験 者 は事 前 に 別 の 課 題 で 本 シ ス テ ム を操 作 して も らい,本 シ ス テ ム の 操 作 感 覚 に慣 れ て も ら っ て い る. 本 実 験 で収 集 した 印 象 評 価 デ ー タは 文 献[13]と 同 一 で あ る. 評 価 実 験 の 終 了 後,収 集 した 印 象評 価 デ ー タに 前 処 理 を 施 す.ま ず 各 刺 激 に 対 す る 印 象 評 価 値 を 被 験 者 数nに 基 づ い て そ の 平 均 値 を算 出 す る,文 献[13]で は 全 て の 印 象評 価 デ ー タが 実 数 範 囲[0,1]に 収 ま る よ う に そ の 平 均 値 を 変 換 した . 本 実 験 で は 形 容 詞 対 ご と に 平 均 値1,標 準 偏 差0と な る よ う に標 準 化 す る,そ し て 次 節 で 述 べ る三 種 類 の 構 造 化 手 法 を こ の標 準 化 さ れ た 印 象 評 価 デ ー タ に 適 用 し,分 析 結 果 か ら 各 手 法 の 特 徴 の 比 較 ・検 討 を行 う. 3.4分 析 方 法 本 論 文 で は 以 下 に 示 す 因子分 析,グ ラ フ ィ カ ル モ デ リ ン グ,GSMの 三 種 類 の 方 法 で 印 象 の 定 量 的 構 造 化 を行 い ,ま た そ れ らの 特 徴 の 比 較 ・検 討 を行 う. 3.4.1因 子 分 析 因 子 分 析 はSD法 に よ る 印 象 評 価 の 際 に最 も よ く使 わ れ る 方 法 で あ る.本 研 究 で は 印 象 評 価 デ ー タ に対 す る 因子 負 荷 量 を グ ラ フ に プ ロ ッ ト し.形 容 詞 対 の 空 間 的 位 置 構 造 を 求 め る.分 析 の 際 に は 以下 の 条 件 を設 定 した. 1.主 因 子 法 を 採 用 し,共 通 性 の 初 期 値 は 重 相 関 係 数 の 二 乗 で あ るSMC(Squared Mutiple Correlation)と す る. 2.バ リマ ッ ク ス 回 転 を 採 用 し,反 復 最 大50回,収 束 判 定 0.00001と す る. 3.固 有 値1.0以 上 の 因 子 を 選 択 す る カ イ ザ ー ガ ッ トマ ン 基 準 を 採 用 す る. 4.0.4以 上 の 因 子 負 荷 量 を 持 つ 形 容 詞 対 を構 造 化 の 対 象 と す る.3.4.2グ ラ フ ィ カ ル モ デ リ ン グ 本 研 究 で 用 い る グ ラ フ ィ カ ルモ デ リ ン グ[8]は.見 か け の 相 関 を 取 り除 い た 独立 グ ラ フ を構 築 す る 方 法 で あ る.得 ら れ た 印 象 評 価 デ ー タ に対 し偏 相 関 係 数 を 算 出 し,形 容 詞 対 同 士 の 相 関 の 有 無 を 独立 グ ラ フ と して 構 造 化 す る.ま た,共 分 散 選 択 に よ り任 意 の 偏 相 関 係 数 を0に 置 き換 え,パ ス の 数 を 減 ら す こ とに よ る グラ フ の 簡 略 化 が 可 能 で あ る.本 実験 で は 分 析 の 際 に 以下 の 条 件 を 設 定 した[注1]. 1.フ ル モ デ ル(共 分 散 選 択 前 の 独 立 グ ラ フ)と 作 業 中 の 独 立 グ ラ フ と の 適 合 度 を 検 証 しな が ら共 分 散 選 択 を 行 い, グ ラ フ の 簡 略 化 を 行 う. 2.共 分 散 選 択 を 行 い な が ら逸 脱 度devお よ びp値 を 算 出 し,独 立 グ ラ フ を で きる だ け 簡 略 化 す る. 3.文 献[8]に 従 い,p値 が0.2<p<0.3と な っ た ら共 分 散 選 択 をや め る. 3.4.3新 提 案 モ デ ル 本 論 文 で 新 提 案 し たGSMを 用 い て 印 象 の 構 造 化 を 試 み る.本 実 験 の 印 象 評 価 デ ー タ は 文献[13]で 扱 っ た 実 数 範 囲[0,1]に 必 ず し も収 ま っ て い な い.し か し,GSMは 与 え ら れ た 任 意 の 実 数 に つ い て 分 析 可 能 な 手法 で あ る.分 析 の 際 に は 以下 の 条 件 を 設 定 した. 1.空 間 構 造 パ ラ メ ー タ は ζ=2(ユ ー ク リ ッ ド空 間)に 固 定 す る.こ れ は パ タ ー ン 認 識[16]な ど で 最 も一 般 的 に 使 わ れ て い る 値 で あ る. 2.あ らか じめ 因 子 分 析 を 行 い,得 ら れ た 因子 数Kを 階 層 構 造 パ ラ メー タ とす る. 3.グ ラ フ ィカ ル モ デ リ ン グ で 得 られ た 独 立 グ ラ フ と 同 数 の パ ス 数 が 得 ら れ る よ う に ,パ ス 構 造 パ ラ メー タΨ は 任 意 に 調 節 す る. ま た,文 献[13]で 示 した 従 来 のGSMを 用 い た と き の 階 層 構 造 の 違 い に つ い て も比 較 す る.新 提 案 手 法 で 得 ら れ た 階 層 数 が,従 来 手 法 の 階 層 構 造 パ ラ メ ー タ θで は ど の 範 囲 に 該 当 す る か 調 べ る.そ して 提 案 手 法 が 従 来 手 法 よ り も容 易 に 階 層 構 造 を 決 定 で き る か ど うか 検 討 す る.た だ し.θ は0か ら 1の 範 囲 で0.01単 位 とす る. 4.分 析 結 果 4.1因 子 分 析 の 結 果 バ リマ ッ ク ス 回 転 後 の 因子 負荷量 を表2に 示 す .本 実 験 で は 表 に 示 す よ う に4因子(累 積 寄 与率85 .7%)を 抽 出 した. こ の う ち,因 子1と 因子2で 得 ら れ た 因 子 負 荷 量 を プ ロ ッ ト した グ ラ フ を 図2(a)に,因 子1と 因 子3で 得 られ た 因 子 負 荷 量 を プ ロ ッ ト した グ ラ フ を 図2(b)に そ れ ぞ れ 示 す . 得 ら れ た 因 子 軸 の 命 名 を お こ な う,因 子1は 「場 所 を と ら な い(w8)｣,「 安 定 し た(w6)」,「 高 価 な(w3)」,「 飽 き の こ な い(w4)」 お よ び 「買 い 得 感(w10)」 か ら 「総 合 評 価 」 と 命 名 す る.同 様 に 因 子2は 「格 好 の 良 い(w7)」,「 明 る い(w2)」 お よ び 「扱 い や す い(w1)」 か ら 「機 能 性 」と 命 名 す る.以下,
表2バ
リマ ックス回転後の因子負荷量
(a)因子 および 因子2を 軸 とした場 合 (b)因子 お よび因子3を 軸 とした場 合図2本
実験で得られた因子負荷量のグラ フ
因子3は 「魅 力 」,因 子4は 「外 観 」 と 命 名 す る. 以 上 の 分 析 結 果 を ま と め る と 図3の よ う に な る.こ の よ う に,因 子 分 析 は 測 定 し た 感 性 情 報 の 背 後 に 潜 む 共 通 因子 を 見 つ け,因子 負 荷 量 に よ る 空 間 的 位 置 構 造 か ら 形 容 詞 対 の 分 類 を 行 え る の が 利 点 で あ る. 4.2グ ラ フ ィ カ ル モ デ リ ン グ の 結 果 グ ラ フ ィ カ ル モ デ リ ン グ で 得 られ た 独 立 グ ラ フ を 図4に 示 す.こ の グ ラ フ は,フ ル モ デ ル と の 適 合 度 を 比 較 し な が ら 共 分 散 選 択 を 行 い,逸 脱 度dev=27.138.P値0.206,自 由 度df=22の 段 階 で 共 分 散 選 択 を 終 了 し た.p値 は3.4.2に てGSM階
層構造決定法の改良と感性構造化への適用
図3因
子分析 による形容詞対の分類結果
図4本
実験で得 られた独立グラフ
示 し た 終 了 条 件(3)を 満 た して い る.た だ し,図4に 示 す グ ラ フ の構 造 は ま だ 複 雑 だ と思 わ れ る の で,有 意 な偏 相 関 係 数 の 項 目に 着 目 して グ ラ フ を 図5の よ う に見 や す くす る. 図5は 有 意 水 準5%で 有 意 な偏 相 関 と な る,偏 相 関 係 数 の 絶 対 値 が0.576以 上[注2]の 形 容 詞 対 に 着 目 した 独 立 グ ラ フで あ る.こ の グ ラ フか ら,以 下 に示 す 印象 の 構 造 を抽 出 した. 1.「 扱 い や す い(w1)」 と 「飽 き の こ な い(w4)」 の偏 相 関 係 数 が −0.722で あ る こ と か ら,飽 き の こ な い デ ザ イ ン の 照 明 器 具 で あ る ほ ど操 作 が し に く い と ,被 験 者 は 感 じて い る.図5有
意な偏相 関に着目 した独立 グラフ
2・ 「明 る い(w2)」 と 「格 好 の 良 い(w7)」 の 偏 相 関 係 数 が 0.655で あ る こ とか ら,格 好 の 良 い デ ザ イ ン の 照 明 器 具 で あ る ほ ど,明 る い 照 明 を採 用 し て い る と,被 験 者 は感 じ て い る. 3・ 「安 定 した(w6)」 と 「場 所 を と ら な い(w8)」 の 偏 相 関 係 数 が0.578で あ る こ と か ら,今 回 提 示 した 照 明 器 具 の 土 台 部 分 は場 所 を と ら な い だ け で な く安 定 し て 置 か れ て い る と被 験 者 は 感 じ て い る. 4・ 「魅 力 の あ る(W9)」 と 「買 い 得 感 の あ る(W10)」 の 偏 相 関 係 数 が 一0.693で あ る.魅 力 を 感 じ る 照 明 器 具 は 学 習 机 を 用 途 とす る に は 必 ず し も買 い 得 感 が あ る と は い え な い,と 被 験 者 は 感 じて い る. 5.「 高 価 な(w3)」 と 「お し ゃ れ な(w5)」 は 独 立 して い る. し た が っ て,値 段 に 関 す る 印 象 な ど は 他 の 項 目 に 有 意 な 影 響 を 与 え て い な い こ と を示 し て い る. こ の よ う に,グ ラ フ ィ カ ル モ デ リ ン グ に よ っ て 見 か け の 相 関 を取 り除 い た 形 容 詞 対 の 関 連 構造 を 求 め た.グ ラ フ ィ カ ル モ デ リ ン グ は,因 子 分 析 で は 得 ら れ な か っ た1対1の 形 容 詞 対 間 の 比 例 関 係 を グ ラ フか ら見 つ け る こ とが で き る. 4.3GSMの 結 果 GSMに よ る有 向 グ ラ フ を 図6に 示 す(ζ=2,Ψ=0.5,K=4) . Kの 値 は4.1で 得 ら れ た 因 子 数4と した.形 容 詞 対 の 順 序 が 文 献[13]で 示 した グ ラ フ と 一 致 し な い が,こ れ は 空 間 構 造 パ ラ メ ー タ の 違 い に よ る(文 献[13]で は ζ=10).グ ラ フ で は 因 子 分 析 に よ る 形 容 詞 対 の 分 類 結 果 と類 似 した 傾 向 の 階 層 構 造 が 明 ら か に な っ た.グ ラ フ か ら以 下 に 示 す 印 象 の 構 造 が 得 ら れ た. 1.「 場 所 を と らな い(w8)」 と 「安 定 した(w6)」 は グ ラ フ ィ カ ル モ デ リ ン グ の 結 果 と 同 様 に,両 者 に 関 係 が あ る こ と が わ か っ た.た だ し,矢 印 の 向 き か ら,被 験 者 は 「場 所 を と ら な い 」 よ り も 「安 定 し た 」 と い う 印 象 の 方 を よ り強 く受 け て い る. 2.「 高 価 な(w3)｣「 飽 き の こ な い(w4)」 お よ び 「買 い 得 感 の あ る(W10)」 は 「場 所 を と ら な い(W8)」 と 比 較 し て 印 象 が 弱 い.ま た,グ ラ フ の 推 移 性 か ら,こ の 三 形 容 詞 対 は 「安 定 し た 」 と も 間接 的 に 関係 して い る. 3.「 格 好 の 良 い(w7)」,「 明 る い(w2)」 お よ び 「扱 い や す い(W1)」 は この 順 序 で 印 象 が 強 い こ と を示 して い る .図6GSMに
よって得 られ た有向 グラフ
「格 好 の 良 い(w7)」 と 「明 る い(w2)」 は グ ラ フ ィ カ ル モ デ リ ン グ の 結 果 と同 様 に 関 係 が あ る が,被 験 者 は 「明 る い 」 よ り も 「格 好 の 良 い 」 とい う 印 象 の 方 を よ り強 く受 け て い る.「 扱 い や す い(w1)」 は全 体 的 に一 番 印 象 が 弱 い,言 い 換 え る と,被 験 者 は提 示 した 照 明 器 具 を扱 い や す い と は感 じて い な い. 4.「 魅 力 の あ る(W9)」 と 「お し ゃれ な(w5)」 は そ れ ぞ れ 独 立 して い る.し か し,グ ラ フ の 階 層 情 報 か ら,被 験 者 は 「お し ゃ れ な 」 よ り も 「魅 力 の あ る 」 と い う 印 象 の 方 を よ り強 く受 け て い る. こ の よ う に,GSMに よ っ て 印 象 の 強 弱 と そ の 順 序 性 に つ い て 形 容 詞 対 の 構 造 化 を 行 っ た.GSMは 因 子 分 析 と類 似 し た 位 置 構 造 を 見 つ け る だ け で な く,形 容 詞 対 同 士 の 印 象 の 強 弱 に つ い て 関 連 構 造 を 特 定 して い る こ とが 特 徴 で あ る 。ま た, GSMは グ ラ フ ィ カ ル モ デ リ ン グ で は 得 ら れ な か っ た1対 複 数 の 形 容 詞 対 の 関 連 性 を グ ラ フか ら見 つ け る こ とが で きる. 図7は 従 来 手 法 を 適 用 し た と き の 階 層 構 造 パ ラ メ ー タ θ と階 層 数 の 関 係 で あ る.本 実 験 で は,4階 層 の 得 られ る θの 範 囲 は0.1≦ θ≦0.12で あ っ た. 5.考 察 5.1改 善 点 グ ラ フ ィ カ ル モ デ リ ン グ お よ びGSMの 両 手 法 は,全 形 容 詞 対 を グ ラ フ に 配 置 して い る た め,中 森[9]の 方 法 で は 全 体 像 を 把 握 しに くい とい う問 題 点 が 改 善 され て い る.ま た, 山 本 ら[10]の 形 容 詞 対 の 組 み 合 わ せ が 限 定 さ れ て い る と い う 問 題 点 につ い て は,グ ラ フ ィ カ ル モ デ リ ン グ の 共 分 散 選 択,GSMの パ ス 構 造 パ ラ メ ー タ の 導 入 に よ り改 善 が な され て い る. GSMの 従 来 手 法 で は,階 層 構 造 パ ラ メ ー タ θが 敏 感 に 反 応 す る た め,階 層 数 の 調 節 が 困 難 で あ る と い う 問 題 点 が あ る.実 際 に 図7よ り,本 実 験 で 指 定 し た4階 層 を 与 え る θ の 範 囲 は0.1≦ θ≦0.12,ま た0≦ θ≦0.12の 範 囲 で 階 層 数 が 10か ら4ま で 変 化 して い る.従 来 手 法 に お い て,0.01単 位 で 適 切 な パ ラ メ ー タ を与 え る に は 十 分 な 経 験 が 必 要 で あ り, 多 くの 人 に とっ て 必 ず し も使 い や す い 方 法 だ と は 限 ら な い. 本 論 文 で 提 案 し て い る 階 層 構 造 決 定 法 は,階 層 数 を直 接 指 定 で き る 点 で よ り便 利 に な っ て い る.ま た 因 子 分 析 も し く は主 成 分 分 析 な どに よ り,階 層 数 の 目安 を 定 量 的 に決 定 す れ ば, 階 層 数Kの 指 定 に つ い て の 負 担 も軽 減 可 能 で あ る.以 上 に よ り,階 層 数 の 調 節 に 関 す る 問 題 点 が 改 善 され た.
