@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00142029,
 author = {澤井, 賢一 and 佐藤, 好幸 and 合原, 一幸 and 中島, 祥好},
 issue = {43},
 month = {May},
 note = {カテゴリー知覚は，連続的な物理量に対して離散的なカテゴリーを脳が当てはめることで生じる現象と考えられる．そのためカテゴリー知覚は，脳がどのように外界を記号化しているかを示唆するものと考えられ，脳における情報処理を考える上で重要な現象である．代表的なカテゴリー知覚として色や音声の知覚が挙げられるが，リズムの知覚に対してもカテゴリー性があると言われている．リズム知覚においては，カテゴリーに明確なラベルを見出すことが難しいため，知覚の様子を定量的に調べることが，処理の仕組みを理解する重要な手掛かりとなり得る．しかし，一般にカテゴリー知覚が生じる場合は知覚のばらつき方が複雑で，同一の刺激に対する知覚量のばらつきの分布が複数のピークを持つことも示唆されている．そして，知覚のばらつき方を調べる既存の心理実験手法は，基本的に知覚のばらつきの分布形状が単峰であることを仮定しているため，カテゴリー知覚が生じる場合に用いるのは適当でない．そこで本研究は，知覚のばらつきが多峰性の分布かどうかも含めて，その分布形状を同定する心理実験手法を考案し，リズム知覚実験へ適用することを目指す．ここでは，被験者の負担を減らすために，被験者の応答から逐次的に分布形状の情報を取り出し，その情報をもとに適応的に次の提示刺激を決めることを考える．その際，分布のピークの数も推定の対象とすることで実験の効率が上がると考えられるため，それを実現する枠組みとしてノンパラメトリックベイズモデルを導入する．一方で，心理実験で用いるには，この逐次的な計算を毎回数秒以内に行う必要がある．我々は現在，この目的に合ったノンパラメトリックベイズモデルの定式化を検討しているところである．},
 title = {ノンパラメトリックベイズモデルに基づく複雑な知覚応答の定量化：リズム知覚のカテゴリー性分析に向けて},
 year = {2015}
}