Satoru Saito 研究室
主宰者:Satoru Saito
京都大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室では、記憶・学習・認知制御といった心の基本的な働きを実験的に調べています。特に短期記憶(ワーキングメモリ)に注目し、どのようにして私たちは一時的に情報を保持し、それを利用して行動するのかを明らかにしようとしています。同時に、これまで見落とされていた領域として、社会的相互作用の中で機能するワーキングメモリや、文化差がもたらす心理学的概念の時間的変化についても研究を進めています。
研究手法としては、行動実験やアイトラッキング、眼瞳孔計測など多様な計測手段を用いた人間研究が中心です。加えて、自然言語処理を用いた語彙データベース分析や、無作為化比較試験のような臨床的アプローチも組み合わせています。これにより、実験室内の統制された条件だけでなく、日常生活や臨床場面における現象も捉えようとしています。
複数の研究から見えてくる共通のテーマは、学習や制御のメカニズムが「経験の多様性」と「文脈情報」によって大きく左右されるということです。繰り返しや変動、そして目標に関わらない背景情報さえもが、思考・行動・感情といった心の様々な側面に影響を与えることが示されています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
- 医学Shouhei Hanaoka 研究室University of Tokyo Hospital論文 126 件·共通: 自然言語処理, 応用 AI, AI・機械学習, 計算機科学 +6
- 計算機科学Takahiro Ogawa 研究室北海道大学論文 100 件·共通: 応用 AI, AI・機械学習, 計算機科学, システム +8
- 計算機科学Tatsuya Harada 研究室東京大学論文 149 件·共通: 自然言語処理, 応用 AI, AI・機械学習, 学習 +4
- 医学Satoshi Suzuki 研究室Keio University Hospital論文 100 件·共通: データベース, AI・機械学習, 計算機科学, システム +8
- 計算機科学Hiroshi Saruwatari 研究室東京大学論文 187 件·共通: AI・機械学習, 計算機科学, システム, 学習 +8
- 工学Mitsuhiro Hayashibe 研究室東北大学論文 100 件·共通: AI・機械学習, 計算機科学, システム, 学習 +8
- 計算機科学Hajime Asama 研究室東京大学論文 183 件·共通: 行動, 計算機科学, システム, 学習 +8
- 医学Yohei Okada 研究室京都大学論文 100 件·共通: データベース, 計算機科学, システム, 学習 +7
研究成果(29 件)
- DOI: https://doi.org/10.3758/s13421-026-01887-1
- DOI: https://doi.org/10.4992/jjpsy.97.24022
- DOI: https://doi.org/10.3758/s13421-025-01696-y
- DOI: https://doi.org/10.1017/s0142716425000128
- [2025] Matching contexts matters: Evidence for cross-paradigm transfer of cognitive control strategies.DOI: https://doi.org/10.1037/xlm0001563
- DOI: https://doi.org/10.4992/pacjpa.88.0_3a-045-pi
- DOI: https://doi.org/10.5265/jcogpsy.21.79
- DOI: https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2024.27691
- [2024] Positive correlation between working memory and face-to-face social interaction in everyday lifeDOI: https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2024.104402
- DOI: https://doi.org/10.3758/s13421-024-01581-0
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- DOI: https://doi.org/10.5334/joc.349
- DOI: https://doi.org/10.1177/17470218241246189
- DOI: https://doi.org/10.4992/pacjpa.88.0_1c-005-pa
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cognition.2023.105650
- [2023] Hebb repetition effects in complex and simple span tasks are based on the same learning mechanism.DOI: https://doi.org/10.1037/xlm0001290
- DOI: https://doi.org/10.1037/xge0001406
- DOI: https://doi.org/10.1037/xlm0001261
- DOI: https://doi.org/10.3758/s13421-023-01412-8
- DOI: https://doi.org/10.4992/pacjpa.87.0_2b-048-pi
- DOI: https://doi.org/10.4992/pacjpa.86.0_1pm-056-pl
- DOI: https://doi.org/10.1080/02699931.2022.2071845
- DOI: https://doi.org/10.1037/cep0000297
- DOI: https://doi.org/10.5265/jcogpsy.20.21
- DOI: https://doi.org/10.1111/cogs.13181
- DOI: https://doi.org/10.1177/09567976221074650
- DOI: https://doi.org/10.2117/psysoc.2020-a112
- DOI: https://doi.org/10.3758/s13421-021-01261-3
- DOI: https://doi.org/10.1111/desc.13181
- DOI: https://doi.org/10.2964/jsik_2021_057
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