Reference point effect に基づく「不安」のモデル

白松 俊名古屋工業大学　大学院工学研究科

2011年 4月 9日　第 5回コンサーンアセスメント研究会

不安とは？• 大辞泉 : 気がかりで落ち着かないこと。心配なこと。• Wikipedia: 心配に思ったり、恐怖を感じたりすること。

または恐怖とも期待ともつかない、何か漠然として気味の悪い心的状態。

• 危険が予想されるときには，心拍数を上げ，知覚を鋭敏にし，その危険に対処できるよう備える生体反応が起きる．

予測が難しく，悪いことが起こりそうなとき不安が生じる仮定 : （不安量）＝（許容できないほど悪くなる可能性）

良い悪い

可能性

良い悪い

可能性

予測が簡単予測が難しい

悪いことが起こりそう

各主体の不安量（定義の一案）

効用 u

時刻 t における主体 aの主観確率

参照点0

確率 p

∫ −∞==

)(),()(

trp

u aa

a

tuftanx

),( tufp a=時刻 t における主体 aの不安量

)(trpa

（許容できる心理的限界）

メディアから良い報道があると

効用 u0

確率 p

fa(u,t)が右に移動→不安量 anxa(t) が減少

「冷却装置の非常用電源が正常に作動しました」

),( tufp a=

時刻 t における主体 aの主観確率時刻 t における

主体 aの不安量

参照点

∫ −∞==

)(),()(

trp

u aa

a

tuftanx

)(trpa

（許容できる心理的限界）

諦めて状況を受け入れてくると

効用 u0

確率 p

rpa(t)が左に移動→不安量 anxa(t) が減少

「もう被曝してちょっと発ガンリスクが上がるくらい、構わない」

),( tufp a=

時刻 t における主体 aの主観確率時刻 t における

主体 aの不安量

参照点

∫ −∞==

)(),()(

trp

u aa

a

tuftanx

)(trpa

（許容できる心理的限界）

社会 S の不安量情報のやりとりにより，各主体の不安量が相互伝搬

),()( tuftp =

)(tp

u)tlim(t 0

),()( tuftp =

)(tp

u)tlim(t 0

),()( tuftp =

)(tp

u)tlim(t 0

),()( tuftp =

)(tp

u)tlim(t 0

),()( tuftp =

)(tp

u)tlim(t 0

∑∈

=Sa

aS tS

t )(anx1

)(anx社会 Sの不安量 : 単純に平均

),()( tuftp =

)(tp

u)tlim(t 0

マスメディア・ジャーナリスト・専門家・政治家

情報の楽観性と信頼性信頼できる 信頼できない 情報が無い

楽観的 各主体 aの　　　　が右へ移動， anxS

(t)↓

疑い深い主体 : anxa (t)↑信じ易い主体 : anxa (t)↓

　　　　　の幅が広がり， anxS (t)↑悲観的 各主体 aの　　　

　 が左へ移動， anxS (t)↑

疑い深い主体 : anxa (t)↓信じ易い主体 : anxa (t)↑

),( tufa

),()( tuftp a=

)(tp

u)(trp 0

),( tufa

)(tanxa

),( tufa

信頼性の記述に必要なデータ構造

各情報に下記のような属性を付与可能• 情報発信源（発信者）の属性• 根拠情報や関連情報のリンク• 賛成／反対意見のリンク

構造化意見アーカイブのデータ形式

• 様々な用途で活用できるデータ形式で公開Linked Open Data (LOD)

– 全ての事象に URIを付与して RDFトリプルで事象間関係を記述，W3C 勧告 [Bizer, Heath, and Berners-Lee 09]

– Semantic Webとの違い : 推論が目的ではなく，データ同志をつないで共有することにより生まれる新たな価値を目指す• システム間の Interoperability (相互可用性 ) を志向

• 既に各分野でリンクされたデータセットが多数– データセット数 : 30+種 (2008) → 203種 (2010)

• 人物，地名，書籍，ニュース，楽曲，事典，学術情報，技術情報， etc.

– 2500 万の RDF triples, 3億 9500 万の RDF links (2010)– Gov 2.0: LODによる地域データ公開が試みられている

• 米国，英国，横浜市 [ 深見ら 11] など

LODによる相互可用性• クリエイティブ・コモンズに属するデータを活用可能– 地理情報 (Linked Geo Data)– 医療情報 (Linked Open Drug Data)– 事典 (DBpedia, Wikipediaから抽出 )– 諸外国の行政データ (data.gov, data.gov.uk)– ニュース (BBCなどが検討中 )

• これらとリンク可能な形で Linked Open Opinion Data (LOOD) を設計予定（総務省 SCOPE）– 他のサービス（被災地支援など）からも活用できるよう公開

– ただし，全て公開するのではなく意見の公開範囲を設定可能にする必要あり

参考 : 大震災以後の被災地支援技術• 数多くの災害対応サービス– Google Person Finder， NTT 171， sinsai.info， etc.

• Hack for Japan (#hack4jp)– 被災者支援サービス開発のための Google主導の活動– http://sites.google.com/site/hackforjapan/

• ANPI_NLP (#anpi_nlp)– 自然言語処理技術者による被災者支援情報の集約– http://trans-aid.jp/ANPI_NLP/

• 経産省オープンガバメントラボ (#opengovjp)– 3/23 から東京電力の電力需給データ を公開，オープンガバメントラボで省電力支援アプリを募集

– http://togetter.com/li/115564

参考 : 災害対応に係る要件• 平常時から使っているサービスである必要– 被災したときに新しいシステムを初めて使うのは困難

– 平常時のサービスと共通の枠組，モデルで• 平常時の例 : 「夏祭りのスタッフが不足」→住民間のマッチング

• 被災時の例 : 「暖房器具が不足」→地域間のマッチング

• 地域間の連携を支援– 災害時には地域間での応援協定が存在

• 名古屋市 : 20大都市災害時相互応援協定に加入• 今回の震災でも，仙台市から各自治体に要請あり

• 被災地 : ネットワークや電気などのインフラ停止– 応援する側の自治体をターゲットに？– スマートフォンでアドホックネットワーク？