| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2026-07-02 15:25
アンカリングと調整プロセスのギブスサンプリングによる計算論的モデル 小沢勲男・尾野愛莉・小松史弥・濱田智明・矢﨑敬人・高橋春輝・○竹川高志(工学院大) NC2026-5 IBISML2026-5 |
| 抄録 |
(和) |
アンカリング効果は,事前知識を事前分布,アンカを不確実なデータとみなすことでベイズ更新として解釈できる.一方で,アンカの値を受け入れた後に自身の知識に基づき修正を行う「Anchoring and Adjustment」という定性的なメカニズム仮説も広く知られている.本発表では,推定の真値 $mu$ とアンカの信頼度 $gamma$ の同時事後分布をベイズ更新により求める基本モデルを設定し,さらに $mu$ と $gamma$ がギブスサンプリングによって交互に更新されるという計算論的仮説を提唱する.この仮説により,$mu$ がアンカに強く引き寄せられる初期状態からサンプリングの反復によって事後分布へと収束していく動的プロセスが,Adjustmentのダイナミクスときれいに対応する.さらに,適切な収束判定(停止規則)を導入することで,現実のデータに見られる回答時間のばらつきについても自然に説明可能となる.本研究では,このモデルに対して実験データを用いた階層ベイズモデルを構築し,MCMCによりパラメータを推定することで,アンカから回答および回答時間に至る一連の認知メカニズムを総合的に再現する. |
| (英) |
The anchoring effect can be interpreted as Bayesian updating by treating prior knowledge as a prior distribution and the anchor as uncertain data. Conversely, a widely recognized qualitative hypothesis known as "Anchoring and Adjustment" suggests that individuals initially accept the anchor and then sequentially adjust it based on their own knowledge. In this presentation, we establish a foundational model that derives the joint posterior distribution of the true value $mu$ and the anchor's reliability $gamma$, and propose a computational hypothesis assuming that $mu$ and $gamma$ are iteratively updated through Gibbs sampling. Under this hypothesis, the dynamic transition from the initial state, where $mu$ is strongly biased toward the anchor, to the convergence toward the posterior distribution through iteration, elegantly maps onto the adjustment process. Furthermore, by introducing a stopping rule based on convergence criteria, the model naturally accounts for the variability in response times observed in empirical data. In this study, we construct a hierarchical Bayesian model incorporating the proposed mechanism and estimate its parameters using MCMC to comprehensively reproduce the cognitive process from anchor presentation to response and response time. |
| キーワード |
(和) |
アンカリングと調整 / ギブスサンプリング / ダイナミクス / 回答時間 / 階層ベイズ / / / |
| (英) |
Anchoring and Adjustment / Gibbs Sampling / Dynamics / Response Time / Hierarchical Bayesian Model / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 126, no. 90, NC2026-5, pp. 18-18, 2026年7月. |
| 資料番号 |
NC2026-5 |
| 発行日 |
2026-06-25 (NC, IBISML) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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