Kentaro Katahira 研究室
主宰者:Kentaro Katahira
名古屋大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、人間の意思決定と行動変容のメカニズムを、計算論的な認知モデルと実験・調査研究を組み合わせて明らかにしています。特に、学習や選択がどのような計算過程を通じて生じるのかに着目し、強化学習モデルなどの理論的枠組みを用いて、報酬に基づく判断、個人差の捉え方、過去の経験がもたらす選択バイアスなどを分析しています。
応用面では、身体活動の促進を重要な研究テーマとしており、スマートフォンアプリやウェアラブルデバイスの機能がどのように使用者の活動継続に影響するか、また利用者の個性や環境要因とどう関連するかを、大規模な縦断調査やランダム化比較試験で検討しています。さらに、社会的学習がいかに個人の判断を左右するか、また不確実な環境下で個人学習と社会学習のバランスをいつとるべきかといった課題にも取り組んでいます。
加えて、神経生理学的な視点から、心拍周期や脳神経システム(オレキシン神経など)が報酬学習や意思決定に及ぼす影響を動物実験で調べるとともに、自閉症スペクトラムと定型発達における発達段階での危険選好の違いなど、神経発達的多様性に関連する計算的メカニズムの解明も進めています。
※ 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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研究成果(40 件)
- DOI: https://doi.org/10.1177/00469580261442400
- DOI: https://doi.org/10.2196/91917
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pmen.0000633.s001
- DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2516827122
- DOI: https://doi.org/10.2196/79360
- DOI: https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgaf322
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpsychores.2025.112272
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42113-025-00254-8
- DOI: https://doi.org/10.1093/heapro/daaf135
- DOI: https://doi.org/10.1109/tse.2025.3566537
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- DOI: https://doi.org/10.1186/s13229-025-00637-5
- DOI: https://doi.org/10.1017/ehs.2024.29
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40359-024-02268-6
- DOI: https://doi.org/10.2196/59708
- DOI: https://doi.org/10.1136/bmjsem-2024-001983
- DOI: https://doi.org/10.2196/51216
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42113-024-00198-5
- DOI: https://doi.org/10.1093/abm/kaad069
- DOI: https://doi.org/10.2196/49148
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.paid.2023.112437
- DOI: https://doi.org/10.1163/22134468-bja10090
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42113-023-00175-4
- DOI: https://doi.org/10.1007/s41237-023-00196-0
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42113-022-00163-0
- [2023] Evaluating the predictive performance of subtyping: A criterion for cluster mean‐based predictionDOI: https://doi.org/10.1002/sim.9656
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnins.2022.907836
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2022.108471
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10608-022-10332-x
- DOI: https://doi.org/10.3758/s13428-022-01943-z
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.924578
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnins.2022.889440
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-12126-3
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- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0248442
- [2021] Dissociation between asymmetric value updating and perseverance in human reinforcement learningDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-020-80593-7
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008738
- [2021] Computational modeling of choice-induced preference change: A Reinforcement-Learning-based approachDOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0244434
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-00358-8
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