感情の構造と生理現象のマッピング
感情の構造モデルと生理現象のマッピングをインタラクティブに可視化するプロトタイプです。
背景
TORIHADA作品のための基礎研究として、感情そのものの構造、分類体系、各感情が引き起こす生理現象についての調査を実施。その成果を直感的に理解できるよう可視化しました。
1. Russell円環モデル (Circumplex Model)
Russell (1980) が提唱した2軸による感情空間モデル。すべての感情状態を「快-不快」と「覚醒度」の2次元空間で表現します。
Wikipedia版（12感情 + グラデーション）
WikipediaのSVGを忠実に再現した視覚的にわかりやすいバージョン：
Russell (1980) オリジナル円環モデル
- Wikipedia SVGを忠実に再現: オリジナルSVGの配置とグラデーションを使用
- 12個の感情語: Alert, Excited, Happy, Content, Relaxed, Calm, Bored, Depressed, Sad, Distressed, Angry, Tense + Neutral
- 2軸グラデーション:
- 横軸（Valence）: 赤（不快）→ 白 → 緑（快）
- 縦軸（Arousal）: 黄（高覚醒）→ 白 → 青（低覚醒）
- 理論的意義: すべての感情状態は、この2次元空間上の連続的な位置として表現できる
出典: Russell, J. A. (1980). "A circumplex model of affect." Journal of Personality and Social Psychology, 39(6), 1161-1178.
出典: Circumplex model of emotion.svg - Wikipedia (CC BY-SA 4.0)
原論文版（28感情語）
Russell (1980) 原論文のTable 1に基づく28個の感情語を配置した学術的なバージョン：
Russell (1980) 原論文の28感情語
- Wikipedia版の主要12感情を常時表示: Happy, Excited, Tense, Alarmed, Angry, Distressed, Sad, Depressed, Bored, Calm, Relaxed, Content
- 論文データに基づく配置: 直接的円形スケーリング分析から得られた実際の角度を使用
- 連続的な値: Valence（快-不快）とArousal（覚醒度）は連続値
- Valence = cos(角度) × 距離
- Arousal = sin(角度) × 距離
- 原点からの距離: 感情の強度・明確さを表す
- 論文のTable 1では "P = length of vector" として記録
- 高い値（0.9-1.0）= より強い・明確な感情（例: Aroused, Excited, Angry）
- 低い値（0.6-0.8）= より弱い・曖昧な感情（例: Bored, Droopy, Tired）
- 同心円は距離の目安を示す
- 実測データ例:
- Aroused: 73.8°, 距離0.98 → (valence: 0.27, arousal: 0.94)
- Happy: 7.8°, 距離0.88 → (valence: 0.87, arousal: 0.12)
- Sad: 207.5°, 距離0.85 → (valence: -0.75, arousal: -0.39)
- Bored: 240°, 距離0.68 → (valence: -0.34, arousal: -0.59)
- 色分け: 4象限で色分け（黄=高覚醒×快、赤=高覚醒×不快、青=低覚醒×不快、緑=低覚醒×快）
出典: Russell, J. A. (1980). "A circumplex model of affect." Journal of Personality and Social Psychology, 39(6), 1161-1178, Table 1.
⚠️ 距離（強度）データについて:
現在の実装では、角度は論文から直接抽出したデータを使用していますが、距離（強度）の値は推定値です。 論文のTable 1には各感情語の極座標（角度と距離）が記載されていますが、現時点で正確な数値を入手できていないため、 感情語の意味的な強さ（例: "Aroused"は強い、"Bored"は弱い）に基づいて理論的に妥当な値を推定しています。
📊 Circumplex（円環）vs Radex（放射状複合）構造:
Russell の円環モデルは厳密には「Radex構造」とも呼ばれ、感情は同一円周上に並ぶのではなく、 原点からの距離が異なります。角度（方向）が感情の質を、距離（長さ）が感情の強度や明確さを表現します。
各感情にマウスをホバーすると、ValenceとArousalの実測値を確認できます。
感情マッピングツール
新しい感情をこのモデルにマッピングしてみましょう。感情名を入力し、快-不快と覚醒度のスライダーを調整することで、リアルタイムに円環モデル上での位置を確認できます。
感情マッピングの基準
新しい感情をRussellの円環モデルにマッピングする際は、以下の2つの軸で評価します：
1. Valence（快-不快）
- +1（快）: 非常にポジティブな感情（例: 喜び、幸福、満足）
- 0（中立）: どちらでもない状態
- -1（不快）: 非常にネガティブな感情（例: 悲しみ、怒り、恐怖）
2. Arousal（覚醒度）
- +1（高覚醒）: 活性化された状態（例: 興奮、緊張、驚き）
- 0（中程度）: 普通の活性レベル
- -1（低覚醒）: 落ち着いた状態（例: リラックス、眠気、退屈）
評価のヒント
- 「この感情を感じている時、心地よいか不快か？」→ Valence
- 「この感情を感じている時、エネルギーレベルは高いか低いか？」→ Arousal
- 複数の人に評価してもらい、平均値を取るとより正確
- 既存の似た感情を参考にする（例: "嬉しい" は "喜び" に近い）
📌 研究での使用方法:Russell (1980) の研究では、被験者に各感情語について「快-不快」と「覚醒度」を 9段階のスケールで評価してもらい、その平均値を座標としています。 より正確なマッピングには、複数の評価者による評定が推奨されます。
インタラクティブ版（シンプル版）
主要な12感情を抽出したシンプル版：
モデルの説明
- 縦軸（Arousal）: 覚醒度（高覚醒 ↔ 低覚醒）
- 横軸（Valence）: 快-不快（快 ↔ 不快）
- 感情は連続的な空間として表現され、滑らかに移行する
理論的意義
- あらゆる感情は、この2次元空間上の連続的な位置として表現できる
- 感情同士は滑らかにグラデーション状に移行する
- 離散的なカテゴリーではなく、連続空間として捉える
- Valence（快-不快）: その感情がポジティブかネガティブか
- Arousal（覚醒度）: その感情がどのくらい活性化されているか
参照: Russell, J. A. (1980). "A circumplex model of affect." Journal of Personality and Social Psychology, 39(6), 1161-1178.
2. Plutchikの感情の輪 (Wheel of Emotions)
Robert Plutchik (1980) が提唱した色環モデル。8つの基本感情とその対極関係、そして4段階の強度を視覚化します。
オリジナルSVGのpath要素をそのまま使用した忠実な再現版：
完全再現版（感情名も抽出 + 自動センタリング）
- 32セグメント: オリジナルSVGの全pathを忠実に再現
- 4層構造: 各感情が intense → basic → mild → outer-most(混合感情) の4層
- 感情名: 基本感情24個 + 混合感情8個 = 合計32個の感情ラベルを表示
- 自動センタリング: 各セグメントの中心に感情名を自動配置
- 8つの基本感情 × 4層 = 32個のpath要素
出典: Plutchik-wheel.svg - Wikipedia (public domain)
混合感情
隣接する基本感情を組み合わせると、新しい感情が生まれます：
- 喜び + 信頼 = 愛 (Love)
- 喜び + 期待 = 楽観 (Optimism)
- 悲しみ + 嫌悪 = 後悔 (Remorse)
- 嫌悪 + 怒り = 軽蔑 (Contempt)
3. 感情と身体部位のマッピング
Nummenmaa et al. (2014) による身体地図研究。フィンランド・アールト大学の研究チームが、701人を対象に14種類の感情と身体感覚の関係を調査しました。
怒り (Anger)
Nummenmaa et al. (2014) の研究に基づくヒートマップ。 赤色は活性化（感覚が強まる）、青色は非活性化（感覚が弱まる）を示します。
主要な発見
- 文化横断的な普遍性: フィンランド語、スウェーデン語、台湾語の被験者が類似の身体マップを描いた
- 感情の身体感覚は文化を超えて普遍的
- 各感情は特定の身体部位パターンで現れる
4. 生理反応ダッシュボード
各感情における生理指標の変化パターンを統合的に表示します。
主要な神経伝達物質・ホルモン
アドレナリンノルアドレナリン
凡例: ↑ = 増加・上昇 / ↓ = 減少・低下 / → = ほぼ変化なし / ↑↑ = 顕著な増加
測定指標
- 心拍数: 自律神経系の活動を反映
- 血圧: ストレスや覚醒度に連動
- 体温: 感情による血流変化を示す
- 発汗: 交感神経系の活性化（GSR/EDA）
- 筋緊張: 感情に伴う身体の準備状態
- 瞳孔: 覚醒度と認知負荷の指標
技術実装
技術スタック
- React / TypeScript
- SVG Graphics
- rspress (Static Site Generator)
ディレクトリ構造
prototypes/emotion-physiology-viz/src/
├── types.ts # 型定義
├── data.ts # 感情と生理データ
├── RussellModel.tsx # Russell円環モデル
├── PlutchikWheel.tsx # Plutchik感情の輪
├── BodyMapping.tsx # 身体マッピング
├── PhysiologyDashboard.tsx # 生理反応ダッシュボード
└── index.tsx # エクスポート
応用可能性
TORIHADA作品への応用
このプロトタイプで可視化した知見は、以下のように応用可能:
- センシング設計: どの生理指標を測定すべきかの判断材料
- 感情推定: 複数の生理指標から感情を推定するアルゴリズム設計
- 鳥肌（Goosebumps）の理解: 高覚醒状態（恐怖、興奮、感動）で発生しやすい
推奨センサー組み合わせ
- PPG（心拍・HRV）: 覚醒度、自律神経バランス
- GSR（皮膚電気活動）: 交感神経活動、覚醒度
- 顔表情認識（カメラ）: 快不快軸、特定感情
- 体温（サーモグラフィ）: 感情の種類、部位特異的反応
参考文献
感情モデル・理論
- Russell, J. A. (1980). "A circumplex model of affect." Journal of Personality and Social Psychology.
- Plutchik, R. (1980). "A general psychoevolutionary theory of emotion."
- Ekman, P. (1970s). "Universal facial expressions of emotion."
身体マッピング
生理反応
- "Happiness & Health: The Biological Factors." PMC.
- "Arousal Effects on Pupil Size, Heart Rate, and Skin Conductance." Frontiers in Neurology.
今後の拡張
ソースコード
GitHub: prototypes/emotion-physiology-viz/src
関連ノート
元になった研究ノート: 20251115-045521-感情の構造と生理現象のマッピング