キーワード索引

集合知

• P2-003
  Entropy-Based Hyper Question: 回答のバイアスを踏まえた少数選抜の手法について

  田丸 陽稀 (東京大学大学院学際情報学府)

  藤崎 樹 (東北大学大学院情報科学研究科)

  馬場 雪乃 (東京大学大学院総合文化研究科)

  植田 一博 (東京大学)

  人々の意見を適切に集約した結果が時に高い精度を生む現象は集合知と呼ばれ，さまざまな手法が提案されている．中でも，集団内の成績優秀者を推定し，その意見のみを用いる少数選抜は高い精度を誇る．本研究では，少数選抜の一手法であるHyper Questionに注目し，この手法が回答に偏りがある際に精度が落ちることを明らかにした．また，この限界に対し，エントロピーを利用することで回答の偏りを回避する応用手法を提案する．
• P2-037
  効果的な集合知を引き出すためのアンカリングバイアスの活用： 理論的分析と現実的な数値推定への応用

  本田 秀仁 (追手門学院大学)

  香川 璃奈 (筑波大学)

  白砂 大 (追手門学院大学)

  本研究では、アンカリングバイアスを活用し、集合知を高める方法を提案する。具体的には、十分に異なる2つのアンカーの影響を受けた推定値を平均値で集約するという方法である。この方法について、計算機シミュレーション、ならびに医師が新型コロナウイルスの新規感染者数を予測するという現実的な場面で実験的に検討したところ、有効な方法であることが理論的、実証的に示された。