Frontiers in Psychology

Introduction

共感という言葉は、古代ギリシャ語の「εμπάθεια」（「ενπάθoς」、すなわち情熱に）に由来し、これがドイツ語で “feeling into” という意味の「Einfühlung」という単語になったものです。 共感は、感情的要素と認知的要素を包含する多面的なプロセスであると定義されている（Christov-Moore et al.） 本研究では、主に感情的な共感性に着目する。 人間と人間の相互作用プロセスにおいて、感情的共感は、他者の感情を見分けることを導き、「自己」と「他者」の感情のマッチングを反映する（Kanske, 2018）。 このように、感情的共感は、直接的な対人コミュニケーションによって生じる、相手のポジティブまたはネガティブな感情状態の同様の共有を包含する（Lammら、2017）

感情的共感は、子どもと母親の間の同調の前提であることが示されている。 2～3歳になると、子どもは他者の感情状態を予測することができるようになるようです（Tramacere and Ferrari, 2016）。 発達に関する文献によると、6～7歳の子どもは、複雑な状況において、生身の人間や無生物の仲間のポジティブな感情やネガティブな感情を認識し、共感的に対応することができるとされています（Winnicott, 1971）。 子どもたちは、感情を含む対照的な慣習のある異なる環境で成長するため、それらの慣習に関連する意味について異なる考えを構築することは理にかなっているかもしれない。 対人コミュニケーションを探求するために、多くの選択肢が利用されてきた。 より良い対人関係をデザインするためには、文脈的な要因が重要であると考えられている一方で、子どもは生まれながらにして、他者との関係において感情的な自己を統合的に感じ、表現しているとする理論もある（Frith and Frith, 2003）。 人と人との相互作用において、仲間同士の感情調整は、同調と関係性に基づいて行われる（Lischke et al.、2018）。 そのため，人が対面して言語的・非言語的に対話すると，自然に反応が同期することが実証されている（Llobera et al., 2016; Cornejo et al., 2017）。

対人交流研究以外にも，子どもがロボットとどう対話するかについて，いくつかの教育間調査が存在している。 それでも、これらの調査は納得のいくものではありません。 いくつかの研究では、ロボットをコンパニオンとして使用した場合、人間と人間のコミュニケーションのいくつかの側面が、人間とロボットのコミュニケーションにそのまま再現されることが示されています（Audrey, 2009）。 また、人間とロボットのコミュニケーションのあり方が教育依存であることを示したものもある（Castellano et al.，2010、Shahid et al.，2014）。 観察または自己報告式のアンケートに基づき，上記の研究のほとんどは，擬人化またはズーモルフィックなロボットを使用する子供よりも大人に対してより頻繁に実施された（Mitchell and Hamm, 1997）。 また、おもちゃのロボット（非擬人型、非ズーモルフ型ロボット）を用いた人間-人間、人間-ロボット間の相互作用の比較には、ほんのわずかな注意しか払われていない。 さらに、前述の教育分野横断的な研究において、仲間（人間やロボット）間の同調メカニズムの問題は調査されたことがない。 しかし、この問題は、人間とロボットの相互作用を探求する際に基本的なものです（Giannopulu, 2016a,b, 2018）。

同期の重要性を強調する上で、我々の見解は神経構成主義の立場と一致しています。 この立場によれば、感情的共感を含む感情発達は、複数の脳領域にわたる解釈表現につながる神経構造の動的な文脈的変化から生じる（Marschal et al.、2010）。 そのため、これらの表象は神経的文脈だけでなく、物理的文脈にも依存する(Cacioppo et al., 2014)。 体験中の神経活動の類似性は、さらに、感情的な共感を、ミラーニューロンシステムという強固なバイオマーカーに関連したシミュレーションプロセスとして解釈する動機となりました（Rizzolatti and Craighero, 2008）。 神経科学的な証拠は、「自己」と「他者」の感情体験の間に示唆的な類似性があることを示している（Lamm et al.、2011）。 扁桃体、島後部、腹内側前頭前野などの発達中の領域は、寿命に伴う機能性の変化が見られるとしても、6～7歳の子どもでは感情的共感を共有しています（Decety and Michalska, 2010; Steinbeis et al, 2015; Tramacere and Ferrari, 2016）。 皮質下領域（すなわち中脳領域）は、これらの他の領域と関連して発達し（Fan et al., 2011）、自動的かつ無意識的な機能の可能性を強調する（Giannopulu and Watanabe, 2015, 2018; Giannopulu et al.） 実際、感情的な共感は心拍数を介した自律神経活動に直接関連することが明らかにされている（Müller and Lindenberger, 2011）。 そのため、生理学的手法により、成人パートナー間（Levenson and Gottman, 1985）や母子ダイアド間（Feldman et al.） 感情的共感が高い個人は高い心拍数を示し（Stellar et al., 2015; Lischke et al., 2018）、自分自身の感情的感情を認識し表現することにほとんど困難がないと報告した（Panayiotou and Constantinou, 2017）。

話者と聞き手の2人の行為者の間の言語および非言語コミュニケーションを用いた、人間と人間、人間とロボット間の相互関係に関する国際的・学際的プロジェクトの文脈において、2グループの子どもにおける感情的共感について調査しました。 フランス人と日本人 話し手は常に神経症児であり、聞き手は人間、または発話音に頷きで反応する「ペコッパ」という名のおもちゃのロボットであった（Watanabe, 2011; Giannopulu, 2016a,b; Giannopulu et al., 2016, 2018）。 この玩具ロボットは、数学的構成に基づき、発話入力からうなずき動作を自動生成し、話者との同期を促した（Watanabe, 2011）。 人間とロボットの相互コミュニケーションのために特別に設計されたこの玩具ロボットは、普遍的な聞き手である。 この研究の人間は、フランスでも日本でも同じで、同じ手順を実施した。 これまで述べてきたさまざまな研究は、おもちゃのロボット「ペコッパ」のようなユニバーサル・シンクロナイザーを使うことで、フランスと日本の子どもたちのコミュニケーション上のやりとりに類似性が生じるという推論に暗黙の裏付けを与えるものであった。 すなわち、それぞれのグループにおいて、子どもたちは、人間やロボットといった他者の行動の背後にある、与えられた共感的な状態を理解するという観点から、すべてのコミュニケーション・サインを識別するのである。

材料と方法

参加者

6歳児の2つのグループが研究に参加した。 20名（男子10名、女子10名）が「フランスグループ」、20名（男子10名、女子10名）が「日本グループ」である。 第一グループの発達年齢は6〜7歳（平均6.3歳，標準偏差4カ月）であった。 第2集団の発達年齢は6歳から7歳（平均6.4歳、標準偏差2.4ヶ月）であった。 子どもたちはパリと岐阜で同じクラスであった。 両親や本人の報告によると、ロボットに触れたことのある子どもはいなかった。 子供たちは皆健康であった。 学習障害、神経発達障害、心疾患、精神疾患はなく、担任の先生からも「普通の学校に通っている」との報告があった。 学業成績は学校内で標準的であった。 本研究は、フランスのパリ（個人保護科学委員会）および日本の岐阜（岐阜大学大学院医学系研究科医学審査委員会）の倫理委員会の承認を受け、ヘルシンキ条約2.0に準拠して実施したものである。 匿名性は保証された。 両国で、保護者は、口頭と文書で、子どもの研究参加とデータ解析についてインフォームドコンセントを行ったが、生データを著者が送付することは許可されなかった。

ロボット

聞き手として、インターアクターのロボット「ペコッパ」を使用しました（渡辺、2011）。 ペコッパは、人間と同じようにうなずくだけで音声に反応する人型ロボットで、さくらを最もシンプルに表現したものである。 ペコッパは双葉植物のような形状をしており、葉と茎が音声入力に基づいてうなずき反応を行い、コミュニケーションにおける相互の体現の共有をサポートします（図1参照）。 その駆動力として形状記憶合金でできたバイオメタルという素材を使用している

FIGURE 1.InterActor toy robot（Giannopulu et al, 2016）。

心拍計測装置

心拍計測にはMio Alpha watch心拍計を使用した。 パリと岐阜で、各参加者の左手にシステマティックに配置されました。 Mio Alphaは、2つの緑色LEDと光電池を用いてオンラインで心拍数を計測する。 LEDは時計の裏蓋に内蔵されています。 このLEDが皮膚に光を照射することで、光電池が血流量を検出します。 光センサーは、-01±0.3bpmの精度を表示します。 ユニバーサルタイプであるため、生涯を通じて使用することができる。 ただし、年齢によって生理的な心拍数の上限が異なる。 6 ～ 7 歳で、心拍数は 95 bpm (± 30) に相当します。

手順

どちらのグループでも、調査は子供たちが慣れ親しんでいる部屋で行われました。 その部屋は、パリと岐阜の両方において、学校内に設置された。 1つ目は「休息条件」、2つ目は「人間との条件」（子供と大人）、3つ目は「ロボットとの条件」（子供とロボット）と名付けました。 2つ目と3つ目の条件は、子どもたち間でカウンターバランスさせた。 休息条件は1分、第2、第3条件はそれぞれ約7分であった。 条件間のインターバルは約30秒で、各子供の実験セッション全体は15分であった（図2参照）。

各セッションの冒頭で、実験者はロボットを子供に提示し、子供が話すたびにロボットがうなずくことを説明した。 その後、実験者はロボットを隠しました。 セッションは次のように行われました。「休息条件」では、各子供の心拍数が無音で測定されました。 また、その条件の最後に、子どもは自分自身の感情的な感覚を1（最低レベル）から5（最高レベル）までのスケールで推定するよう求められた（Giannopulu and Sagot, 2010; Giannopulu, 2011, 2013; 2016a; 2016b; Giannopulu and Watanabe, 2014; Giannopulu et al., 2016, 2018）。 各レベルは、以下のように子供の顔で描かれる特定の感情状態に対応していた。 1位まあまあ、2位まあまあ、3位よい、4位とてもよい、5位優れている。 with human」条件では、子どもは実験者に話しかけるように誘われました。 そのため、実験者は子どもに “今朝から学校で何をしていた？”と質問した。 このように、実験者が話を切り出し、子どもには頷くだけで聞き役に徹した。 その際、子どもたちの心拍数を測定しました。 ロボットあり」条件では、ロボットがうなずくように設定され、実験者はロボットを子どもに渡し、子どもに使ってもらうようにした。 実験者は、前回と同様に、子どもに「朝から学校で何をしたか」をロボットに伝えるように指示した。 ロボットが聞き手、子供が話し手となり、実験者は静かに目立たないようにした。 また、心拍数も同時に記録した。 実験は、すべての子どもたちがパリ時間と岐阜時間の午後2時ごろに開始されました。 セッションの最後に、子どもは自分の感情を上記の尺度で推定するよう促された。 より詳細には、各児童はロボットとの接触後に自身の感情的な感覚を報告するよう求められた（Giannopulu and Watanabe, 2015; Giannopulu, 2016a,b, 2018; Giannopulu et al, 2016, 2018）。

分析

心拍数は3（「休憩」、「人間インターアクター」、「ロボットインターアクター」）×2（「フランス語」対「日本語」）の混合モデルANOVAにおける最初の従属変数として機能した。 また、報告された情動を第2従属変数として、Wilcoxon matched-pairs signed-ranks testを用いた。 また、心拍数の違いを調べるためにstudent t-testを、報告された感情について分析するためにchi-square testを用いて比較の統計処理を行った。 得られた結果は、非常によく似ていた。 以下にANOVAとWilcoxon matched-pairs signed-ranks testの結果を示す。

結果

まず、3つの条件における両グループの心拍数についての結果を示す。 「安静時」「人間と一緒」「ロボットと一緒」の3つの条件における、両グループの心拍数の結果を示します。 We then examine the emotional feeling reported for each group.

Figure 4 shows that the initial emotional state of French and Japanese children did not differ (Mann–Whitney U = 129.5, p = 0.0623). In the same vein, the final emotional state of both groups did not differ (Mann–Whitney U = 167.5, p = 0.3843). The interaction with the InterActor robot did not have any significant effect in the initial emotional state of French and Japanese children (Wilcoxon two-tailed test p > 0.05, T = 45, n = 20 and Wilcoxon two-tailed test p > 0.05, T = 9, n = 20 respectively).

考察と結論

この研究は、フランス人と日本人の2つのグループの子供たちに、同じ話者と聞き手のパラダイムと同じ人間（つまり実験者）を用いて、同期のメカニズムとしての情動的共感を扱いました。 その結果、休息条件ではフランス人よりも日本人子どもの方が非言語的感情共感表現が重要であるにもかかわらず、両グループの子どもが人間またはおもちゃのロボットと相互作用した場合、同様の同調メカニズムが非言語的コミュニケーション交換を特徴づけることが明らかになりました。 日本人の子どもは、ロボットと対話したとき、人間と対話したときよりも心拍数が高くなった。 さらに、報告された初期の情動状態は、日本人とフランス人の子どもで差がなかった。 おもちゃのロボットとの相互作用は、どちらのグループの子どもでも最終的な感情状態に影響を与えませんでした。

この結果は、成人（Levenson and Gottman, 1985; Stellar et al., 2015; Lischke et al., 2018）や母子ダイアド（Feldman et al., 2011）で感情共感と同調との間に著しい相互依存性を報告した最近の結果と一致しています。 しかし、これらの知見は、同調のメカニズムである感情的共感が、2つの異なるグループの子どもたちの間に潜在的な類似性をもたらすという我々の仮説とも一致する。 フランス人と日本人。 これは、ある自動的な生理状態、すなわち心拍数の調整に反映されているようです。 生理学的には、心拍数は自律神経系（ANS）の交感神経系（SNS）と副交感神経系（PNS）の両方によって自動的に制御され、自律神経機能（すなわち無意識の機能）の指標となります（Porges, 2007）。 PNSは、恒常性を維持するために安静時に活性化され、SNSは、心拍数を増加させ、感情機能を動員することによって、知覚された変化の期間に活性化されます（Suurland et al.、2016年）。 両生理系は、内外の変化に対応し適応するために補完的に作用し、すなわち両システムは同調に基づいている。 なお、SNSは脊髄によって、PNSは脊髄と脳によって制御されている。 表向きは、安静時、日本の子どもたちの心拍数はフランスの子どもたちの心拍数より高かった。 この自動的な活動は、子どもたちの関わりの支えとなり、与えられた情動を示すことになる。

心血管系の自律神経機能は遺伝的要因に大きく依存するとするデータ（田中ら、1994）に反して、本研究では、これらの機能は、我々の状況下で人間やおもちゃのロボットを介して可能な相互コミュニケーションに依存している可能性が高いことが示されました。 両グループの心拍数はどの条件でもほぼ同じであったが、日本の子どもはロボットとのインタラクションで人間とのインタラクションよりも心拍数が高くなった。 また、統計的に有意ではないものの、フランスの子どもたちにも同様のプロファイルが観察された。 日本の子どもたちは、人間が受動的または能動的な主役である「休息」条件と「人間」条件において、心拍数が非常によく似ていることに注目してください。 また、人間もおもちゃのロボットも、フランスと日本で同じものであったことにも注目しましょう。 両グループとも、子どもたちがロボットと対話したときの心拍数は準同一でした。

子どもたちの感情状態の共有と変容は、他者を代表する感情体験の理解から発せられるでしょう（Giannopulu et al, 2016, 2018; Giannopulu, 2018）。 対人同期に基づく、話し手と聞き手の条件の本質である（Tatsukawa et al.，2016）。 この文脈では、両対話者は様々な言語的・非言語的な感情反応を試みるコミュニケーションのシナリオを演じている。 言語的反応は首尾一貫した文章の推敲を必要とし、非言語的反応は頭の頷きおよび／または様々な種類の顔の表情の形をとる（Giannopulu, 2016a,b, 2018; Giannopulu et al, 2016, 2018; Giannopulu and Watanabe, 2018）。 話し手の状態と密接に結びついたこれらの反応は、すべて（または一部）が統合されていることを意味する（Clark, 1996; Bavelas et al.） コミュニケーションを成功させるには、話し手と聞き手の双方が、互いの感情表明の意味を（言語的および非言語的な感情プロセスを通じて）正確に解釈することが必要である。 人間の行動の表現的な非言語的感情性（自律神経系に関連した心拍数など）は、少なくとも相手の感情表明の兆候を描いていると思われる。 これは、日本とフランスの子どもたちの間で類似していると思われる感情共鳴プロセス、あるいは一種の無意識的同調メカニズムと考えることができるかもしれない。 報告された感情状態が両者で類似していることから、言語による感情表現もこのメカニズムと関連していると思われる。 この後者の結果は、「欲しい」「感じる」「感じる」といった基本的な感情概念がすべての教育文脈で共通しているという理論（Wierzbicka, 1992）と一致するだろう。

現在の知見を考えると、フランスと日本の集団において、感情共感には、中間認知共感を介さない自動的無意識同定の含意が必要だと考えられる（Gallese, 2003; 浅田、2014）。 このような同一化は、人間に対しても、おもちゃのロボットに対しても有効である。 最近のデータは一致している：感情的共感児は無意識の非言語的表現を示す（Giannopulu and Watanabe, 2018; Giannopulu et al.） 神経画像証拠も、ミラーニューロン系が行動の間主観性だけでなく、他者との関連性を感じることができる感情的共感（すなわち間主観的同期）にも関与していることを示唆し、このようなプロセスを支持しています（Carrら、2003）。 このような神経機構は、本質的に、人が他者の感情を理解すると同時に、自分の感情を表現することを可能にしている（Gallese, 2003）。 このプロセスの根底には、感情的な共感状態の共有表現がある。 この意味で、感情的共感は、フランス人と日本人の子どもの間で類似している感情的経験の自動シミュレーションの方法という、特定のコミュニケーション形態を心に提供する幅広い無意識の特質であると考えられるでしょう。 したがって、今回の結果は、子どもの脳が無意識レベルで他者の感情をシミュレートしているという仮説に沿うものである。 このことは、本研究で分析した神経症状児の両グループにとって、貴重な知見となるかもしれません。 以上を踏まえると、感情的共感は、人間と人間、人間とロボットの相互作用をサポートし、将来の感情的行動を予測する同期メカニズムとして考えられるかもしれません。

制限

我々の研究の主な制限の1つは、生態的妥当性がないことです。 たとえ我々の実験的アプローチが、感情移入、同期、心拍数の間の価値ある関係を確立するために不可欠であるとしても、今後の研究では、より自然主義的な文脈でそのような関係を探求することを提案したい。 本研究のもう一つの限界は、同調過程における皮質活動およびその周辺活動との関係が明らかにされていないことである。 今後の研究の可能性としては、人間-人間相互作用や子供-ロボット相互作用において同期が行われる際に、脳の中枢活動が周辺活動と関連しているかどうかを調査することが考えられます。 最後に、我々の研究では、臨床的な集団が含まれていないことに同意します。

著者貢献

IGは方法を開発し、実験を行い、データを収集し、分析し、原稿を作成した。 TWはロボットの製作者である。 IG、KT、TWは論文について議論した。

資金

この研究は、パリ日仏基金（FJF16P29）が主催するおもちゃロボット子どもの相互作用に関する国際プロジェクトに属する。

利益相反声明

著者は、この研究が利益相反の可能性として解釈できるいかなる商業または金銭的関係からも解放されて行われたと宣言した。

査読者のEFとハンドリングエディターは、共通の所属を宣言した。

謝辞

すべての参加者とその親、フランス・パリと日本の岐阜の第一区の教育監、教育顧問、校長、校長チームに感謝する。

Winnicott, D. W. (1971).