システムの主観的評価値と システムパラメータとの 関係解析に関する研究 1DS04184E 清 泰裕 高木研究室 目次 • • • • • • 背景と目的 アプローチ 解析手順 物件データの解析 顔データの解析 まとめ 背景と目的 対象物 心理的イメージ 物 理 的 特 徴 量 評価モデル 主観的評価 主 観 的 評 価 値 アプローチ □重回帰分析 物理的特徴量と主観的評価値の定量的な 関係を推測する □主成分分析 評価対象のパラメータから合成変数を求め 統合的なパラメータとして利用する 解析手順 評価 データの標準化 重回帰分析 主成分分析 重回帰分析 解析結果の比較 物件データについて □実験データ • 特定のエリアの家賃6万円以下の賃貸物件22件 • 最寄のバス亭までの距離、家賃、面積、敷金礼金、 築年数の5項目のパラメータ □評価項目 • 実際に物件を借りる際の観点で10段階評価 • 各パラメータをどの程度重視するか5段階評価 □被験者 • 大学生男女10人 物件データの主成分分析結果 主成分１ 経済的 負担度 主成分２ 広さor 新しさ 主成分３ 交通の 利便性 寄与率 39.4 25.5 19.3 14.2 1.6 累積寄与率 39.4 65.0 84.2 98.4 100.0 主成分４ 主成分５ 家賃 0.68 0.15 0.00 -0.21 0.69 敷金礼金 0.49 0.00 0.32 0.78 -0.24 -0.46 0.54 -0.14 0.49 0.48 0.24 0.79 -0.19 -0.22 -0.48 -0.19 0.25 0.92 -0.24 0.06 築年数 面積 バス停徒歩 物件データの分析結果（被験者1） アンケート 結果 重回帰分析 当てはまりの良さ 平均 0.83 主成分回帰 分析 当てはまりの良さ 平均 0.57 バス停距離：広さ：家賃：敷金礼金：築年数 １ ： ３ ： ５ ： ４ ： ２ y 0.79x1 0.26x2 y：標準化評価値 x：標準化家賃 x：標準化敷金礼金 1 2 家賃の安さを最重視！ y 0.92x1 0.14x2 y：標準化評価値 x：標準化第 1主成分 x：標準化第 2主成分 1 2 経済的負担度を最重視！ 顔データについて □実験データ • 男女3人の無表情から笑顔までの画像11枚 • 8点の座標パラメータ □評価項目 • 笑顔の観点で5段階評価 □被験者 • 大学生男1人 顔データ主成分分析結果 第１主成分 第２主成分 第３主成分 寄与率 55.2 18.4 14.4 累積寄与率 55.2 73.6 88.0 目じりを下げつつ口角を 上げて口を広げる動き 目をつり上げる動き 口をつむぐ動き 顔データ分析結果 重回帰分析 y 1.19x1 0.40x2 y：標準化評価値 x：標準化口左 y x：標準化 目下x 1 2 当てはまりの良さ 0.84 主成分回帰 分析 口の左端が下がる動きを最重視！ y 0.84x1 0.24x2 y：標準化評価値 x：標準化第 1主成分 x：標準化第 2主成分 1 2 当てはまりの良さ 0.71 目尻を下げつつ口角を上げて口を 広げる動きを最重視！ まとめ • 人の評価モデルを定量的に推測することができた 解釈のし易さ，精度を考慮すると・・・ • 物件データでは重回帰分析が有効 • 顔データでは主成分回帰分析が有効
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