講演情報
[1F3-OS-10a-01]集合知を高める意見ルーティング発言・推定・沈黙の最適化
〇藤崎 樹1、楊 鯤昊2 (1. 筑波大学、2. 芝浦工業大学)
キーワード：
集合知、一人集合知、好みの意見
集合知は嗜好判断のような主観的課題においても精度を高めうるが、異なる種類の社会的シグナルをどのように組み合わせるべきかは十分に検討されていない。本研究では、集合知の新たな設計原理として「シグナルのルーティング」という観点を提案し、個人の評価（Own）と一般的他者の評価推定（Estimated）を選択的に用いる方法を検討する。音楽嗜好データを用いたシミュレーション分析により、課題難易度と Own–Estimated の乖離に基づくハイブリッドなルーティング戦略を評価した。その結果、難易度によるアイテムのフィルタリングと、乖離の大きい貢献者からの Estimated の選択的利用を組み合わせることで、Own のみを集約する方法よりも高い予測精度が得られることが示された。本研究は、嗜好判断における集合知が、単なる意見の平均化ではなく、シグナル選択の設計によって強化されることを示す。