2021年03月04日（木）
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Google Colaboratory（Googleのクラウドコンピューティングサービス）でPythonで書いたプログラムを動かして感性工学の評価データを分析します。
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感性工学の概念，感性を数値化するための心理計測法，多変量解析（主成分分析，クラスター分析，PLS回帰）とそのパッケージ
1970年代初頭に、広島大学の長町三生先生によって始められた感性工学は、商品やサービスに対する感性の構造を明らかにし、“洗練された”，“スポーティな”といった感性と、色や形状、表面加工などデザインの要素との関係を明らかにします．感性工学は、心理学測定法、統計学、多変量解析、AIによる分析などの多くの分野をまたがる方法で組み立てられており、習得するにはなかなかの努力が必要です。この講座では、感性工学の基本的な考え方、感性工学実験の方法、その背後の心理データの統計学と分析、実際の評価実験データの分析のハンズオンを通して、商品開発・改善にすぐに役立つように一通りレクチャーを行います。
１．感性工学とは？
1.1 感性とは 心理学での基礎
1.2 感性工学による商品開発と商品の進化
1.3 感性工学の歴史と応用例
・PANASONIC 電球型蛍光灯，NISSAN steering wheel，SHARP 液晶ビューカム，
自動車業界での応用例，ホテルなどサービス業での応用例など
・女子大生のお出かけスーツ設計システムFAIMS（分析のモデルケース）
・自然言語などAIベースの分析例
1.4 質感の感性工学
・細かい表面仕上げ，光の拡散・反射特性と感性との関係
1.5 感性人間工学
・モーションキャプチャーなど物理的計測，筋電図測定などの生理的計測手法と，
感性工学の合わせ技：三洋電機の洗濯乾燥機やシェーバーの例
２．感性の測定方法
2.1 SD法と尺度論，統計分布
2.2 主成分分析（多次元の感性構造を抽出）
2.3 クラスター分析（代表的なサンプルのグループを形成，共通要素を発見する）
2.4 回帰分析系（細かい設計要因と感性との間の関係を推定する）
３．感性評価データ分析のハンズオン Google Colaboratory
（Googleのクラウドコンピューティングサービス）でPythonで書いた
プログラムを動かして感性工学の評価データを分析します．Googleアカウントが必要です
3.1 主成分分析による感性構造抽出
3.2 クラスター分析による主要なデザイン要素の発見
3.3 PLS回帰分析によるデザイン要素と感性との関係の推定
