Reference point effect に基づく「不安」のモデル

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=
主観確率時刻 t における
参照点
∫ −∞=
=
)(
),()(
trp
u
aa
a
tuftanx
)(trpa

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=
主観確率時刻 t における
参照点
∫ −∞=
=
)(
),()(
trp
u
aa
a
tuftanx
)(trpa

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 t
S
t )(anx
1
)(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.

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

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

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