黑料福利社

◆ダンス映像视聴中に蹿惭搁滨で计测した脳応答を、音楽と身体运动を统合した「クロスモーダル特徴」（深层生成モデル由来）で説明できることを示しました。低次の运动特徴や音响特徴に比べ、クロスモーダル特徴のほうが人间の脳活动をよく説明することを発见しました。
◆美しさ、跃动感などダンス鑑赏中に生じる数十项目にわたる感情表现をモデル化することで、ダンス视聴中に生じる感情の违いに応じて异なる神経パターンが得られることを発见しました。
◆熟达ダンサーはダンス未経験者に比べて脳の広范にわたってダンスの情报が表现されている一方、熟达ダンサーの方が脳内表现の个人差が大きいことを定量的に示しました。
◆本研究は神経美学?芸术科学やダンス教育?训练支援、人间と础滨の创造的インタラクション设计に资する基盘知见を提供します。

概要
　東京大学大学院人文社会系研究科の今水 寛教授、若林 実奈大学院生（当時）、名古屋工業大学大学院工学研究科の高木 優准教授、神戸大学大学院人間発達環境学研究科の清水 大地助教、産業技術総合研究所人間情報インタラクション研究部門の大畑 龍研究員らは、自然なダンス映像を視聴している参加者のfMRI脳活動データと、音楽からダンスの振り付けを生成するクロスモーダル深層生成モデル（EDGE）から得たTransformerの特徴量を結び付け、ダンスが脳内でどのように表現されるかを定量的に明らかにしました。
　本研究では、ダンス動画データベース（AIST Dance DB）に含まれるストリート／ジャズを含む多様なダンス動画を視聴する14名（熟達ダンサーを含む）の脳活動を計測し、ダンスに含まれる特徴から、脳活動を予測する「エンコーディングモデル」を構築しました。その結果、音と動きを統合したクロスモーダル特徴が、運動?音響特徴単体よりもダンスが誘発する脳活動を良く説明することを示しました。さらにエンコーディングモデルをコンピュータ上の「脳活動シミュレータ」として用いることで、異なる感情を喚起するダンスが異なる神経パターンをもたらすことを定量化しました。熟達ダンサーではダンス特徴による説明範囲が広い一方、個人差が大きいことも見いだされました。これらの成果は、動き?音楽?熟達度が美的?感情体験を形作る仕組みの理解に資するものです。