| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2022-12-15 15:15
ベイズ更新によるアンカリング効果モデルを用いた個人特徴の分析
○小松史弥・濱田智明・小沢勲男・矢﨑敬人・竹川高志（工学院大） |
| 抄録 |
（和） |
アンカリング効果は前に提示された数字により，後の判断が影響を受ける現象である．また人間の脳ではベイズ更新によって思考が行われているという，ベイジアンブレイン仮説がある．この仮説に基づきベイズ更新を用いた，アンカリング効果の再現に取り組む研究が行われている．しかし先行研究ではアンカリング効果の性質を再現し切れていない部分がある．そこで後続の研究ではアンカに対して信頼度があるという仮定のもと，アンカが効きにくくなる現象の再現に成功した．本研究ではこのモデルの一部更新と，階層ベイズを用いた個人差の抽出の2点に取り組んだ．階層ベイズによる解析では，アンカリング効果による個人差から個人の特徴を表すパラメータを抽出した．このパラメータからは個人の自信，知識量や情報の受容度を観測することができた． |
| （英） |
The anchoring effect is a phenomenon in which later judgments are influenced by previously presented numbers. There is also the Bayesian Brain Hypothesis, which states that the human brain uses Bayesian updating to think. Based on this hypothesis, research has been conducted to reproduce the anchoring effect using Bayesian updating. However, previous studies have not fully reproduced the nature of the anchoring effect. In a subsequent study, the authors succeeded in reproducing the phenomenon of anchoring becoming less effective based on the assumption that there is a degree of confidence in the anchor. In the present study, we addressed two points: (1) partial updating of the model and (2) extraction of individual differences using Hierarchical Bayesian analysis. In the hierarchical Bayesian analysis, parameters representing individual characteristics were extracted from the individual differences caused by the anchoring effect. From these parameters, we were able to observe the individual's self-confidence, amount of knowledge, and level of acceptance of information. |
| キーワード |
（和） |
階層ベイズ / 認知バイアス / ベイジアンブレイン / / / / / |
| （英） |
Hierarchical Bayes / Cognitive Biases / Bayesian Brain / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
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