オープンアクセス
出版：2024年2月29日
トライポフォビア、皮膚疾患、自然な質感の視覚的不快感

https://www.nature.com/articles/s41598-024-55149-8

クリストファー・ディマティーナ、R・ネイサン・ピピトン、...クリストン・J・ライアン 著者一覧を見る
サイエンティフィックリポーツ14巻、論文番号：5050（2024） この記事を引用する

842 アクセス

8 Altmetric

メトリクス詳細

要旨
この10年間、行動科学では、凸凹や穴の集合を含む画像を見たときに一部の個体が感じる不快感であるトライポフォビア現象について説明してきた。この現象に関する進化論的仮説の1つは、この視覚的不快感は、生物が皮膚病や外部寄生虫を避けるための適応であるというものである。トライポフォビック・イメージと疾患イメージはどちらも視覚的テクスチャの一例であるにもかかわらず、一般的な自然なテクスチャ・イメージによって誘発される視覚的快適性という大きな文脈の中で、これら2つの特定の種類のテクスチャによって誘発される視覚的不快感を比較した例はこれまでない。本研究では、トライポフォビア質問票（TQ）を実施し、いくつかのトライポフォビア画像と皮膚疾患画像を含む、大規模な標準的自然質感画像セットによって誘発される視覚的快適性評価を記録した。2つの独立したサンプルにおいて、すべての観察者が皮膚病を見ることを不快と感じる一方で、TQで高得点を得た観察者のみがトライポフォビア画像を同様に不快と評価することがわかった。標準的なANOVA手続きと線形混合効果モデリングの両方を用いて、同等の効果が観察された。高TQと低TQの参加者の標準的なテクスチャーに対する評価を比較すると、最も不快なテクスチャー（両グループによる評価）がトライポフォビックイメージと質的な類似性を示すという、驚くほど一貫した順位嗜好が見いだされた。しかしながら、視覚的快適性に影響を及ぼすことが以前に示されている低レベルの画像統計量は、トライポフォビアや病気のイメージを含む自然な質感によって引き出される視覚的快適性の予測因子としては不十分であることもわかった。この結果は、皮膚疾患から生じるものも含め、自然な質感によって引き出される視覚的心地よさの完全な理解は、最終的には、表面や物質特性の知覚に特化した皮質領域と、嫌悪感などの適切な行動反応を引き起こす情動脳領域との相互作用の理解を深めることに依存することを示唆している。

似たようなコンテンツを他人が見ている
シロシビン・マッシュルームのマイクロドージング：二重盲検プラセボ対照試験
論文オープンアクセス 2022年08月02日
フェデリコ・カヴァンナ、ステファニー・ミュラー、...エンツォ・タリアズッキ

神経形態化触角感覚システム
論文公開 2024年03月07日
姜成鵬、徐宏環、...徐文涛

歩行は歩幅の位相によって視覚検出性能を変化させる
論文公開 2024年3月07日
マシュー・J・デヴィッドソン、フランス・A・J・フェルストラテン、デヴィッド・アライス

はじめに
トライポフォビアは行動科学の文献において、不規則な円形の集まりを見たときに経験する視覚的不快感と定義されている1,2。トリポフォビアのイメージによって引き起こされる嫌悪反応は、一般的に嫌悪感によって特徴づけられる3。トリポフォビア反応を引き起こす一般的なイメージの例を図1a,bに示す。いくつかの先行研究によると、トライポフォビアに該当する人はかなりの少数派（7～15％）であり1、さらにトライポフォビアの正式な基準を満たさない人2でも、トライポフォビアのイメージを不快に感じる人は多い3,4,5。トライポフォビアを誘発する刺激が無害なものであることを考えると、一般集団におけるトライポフォビアの比較的高い有病率はむしろ不思議であり、その説明としていくつかの理論が提唱されている6。おそらく現在最も支持されている説は、トライポフォビアは、視覚的に皮膚病に類似した刺激に対する適応的嫌悪反応の過剰な一般化であり3,6,7,8、それによって行動免疫系の構成要素として機能しているというものである9,10,11,12,13。

図1
図1
本研究で使用したタイポフォビア（TRY）画像と疾患（DIS）画像。(a）TQ調査に使用した画像。(b)実験で使用したトライポフォビック画像。Ref.25で以前に使用された。(c）実験で使用した皮膚疾患の画像。上段：にきび、ヘルペス、有毛角化症、膿疱性乾癬、天然痘-1。下段：天然痘-2、黒ずみ、水痘-1、水痘-2。

フルサイズ画像
図1の画像からわかるように、トライポフォビア（図1a,b）と皮膚疾患（図1c）の画像はどちらも視覚的テクスチャーの例であり、「テクセル」または「マイクロパターン」と呼ばれることもある小さな要素の準周期的な空間的反復を示す14,15,16,17。物体（「モノ」）に関する情報が主にエッジと形状によって伝達されるように、素材（「モノ」）に関する情報は主に視覚的テクスチャによって伝達される18,19,20。視覚的オブジェクトとは異なり、視覚的テクスチャは統計的に定義される： より大きなテクスチャ画像の異なるサブ領域からサンプリングすると、似たような外観と統計的特性を持つ、ほぼ同じような画像が得られる21。これとは対照的に、物体（例えば顔）の画像の部分領域からサンプリングすると、非常に異なる画像（耳、目など）が得られる。トライポフォビア刺激は自然なテクスチャーであるにもかかわらず、テクスチャー知覚の文脈ではあまり研究されておらず、テクスチャーによって誘発される視覚的不快感に関する文献でも明確に検証されていない22。トライポフォビアに関する文献では、一般的に非テクスチャ対照刺激、例えば円形物体や1つの穴を含む画像2,25,26や、トライポフォビアのイメージと一致する視覚的特徴（例えば穴）を持つ非常に限定された対照テクスチャセットを用いている3。実際、私たちの知る限り、トライポフォビック刺激と代表的な自然の質感刺激の広範なセットによって誘発される視覚的快適性の体系的な比較は、行動科学の文献ではまだ行われていない。

さらに、トライポフォビアと非トライポフォビアが自然な質感に対してどの程度の嗜好性の類似性や差異を示すかを理解するための努力はこれまでなされておらず、私たちが知る限り、皮膚疾患とトライポフォビア画像に対するこれら2つの集団の反応を直接比較した研究は1件のみである3。最後に、統計的画像特性とテクスチャー美学を関連付けた研究もあるが22、視覚的快適性に焦点を当てた研究では、一般的に自然のテクスチャーではなく、人工的なテクスチャー27,28,29,30,31,32を用いている。

本研究の目的は、質感知覚とトライポフォビアの文献間のこのギャップを埋めることにある。Trypophobia Questionnaire（TQ）2を使って、参加者のサンプルにおけるトライポフォビアのレベルを測定し、高トライポフォビア（hi-TQ）集団と低トライポフォビア（lo-TQ）集団を定義した。我々は、過去の心理物理学的研究33,34で使用されたBrodatz（BDZ）データベースから代表的な56種類の自然テクスチャと、5種類のトライポフォビア・テクスチャ25と9種類の疾患（DIS）テクスチャによって誘発される視覚的快適性を測定した。我々は、低TQ者と高TQ者が病気の画像を同様に不快と感じる一方で、高TQ者だけがTRY画像を病気の画像と同じくらい不快と感じることを示した。TQスコアを定量的に扱い、異なる参加者と画像タイプの交差ランダム効果を推定する線形混合効果モデリングを用いても、同様の結果が得られた。画像ごとにデータを分析し、高TQ集団と低TQ集団の両方について、最も快適でないものから最も快適なものまで、Brodatzテクスチャをランク付けした。最も快適な画像は低密度で規則性が高く、支配的な方位を持つことが多いのに対し、最も不快な画像は高密度で不規則性が高く、円形クラスターを含むことが多く、トライポフォビック画像と定性的に類似している傾向がある。我々は、高TQ被験者にとって低TQ被験者よりも有意に快適でないいくつかのブローダッツ・テクスチャーを同定したが、これらは穴や凸凹のクラスターを含む点でTRY刺激に似ている。しかし、テクスチャー刺激のコーパス全体を通して、両方の集団からの評価の間には強い相関があり、lo-TQの人でさえ、TRY刺激と類似の視覚的特徴を共有する刺激は快適ではないと感じることが示唆された。さらに、高TQ群と低TQ群では、TRY刺激に対する反応が大きく異なるにもかかわらず、皮膚疾患刺激に対する視覚的心地よさの評価において強い一致が見られた。

最後に、視覚的快適性と、自然な視覚テクスチャのフーリエ振幅スペクトルから測定される単純統計量との関係を検討した。これまでの文献では、ほとんどの自然画像に特徴的なⒶ（1/ff）（方位平均）振幅スペクトルからの逸脱は、特に中域（～3サイクル/視角度）の空間周波数が過剰に表現されている場合に、視覚的不快感につながることが示唆されている23,24,32,37,38。ノイズ画像29,30を用いた最近の研究では、（空間周波数平均）方位スペクトル（方位異方性）が狭帯域である画像、言い換えれば、単一の支配的な方位を含む画像（例えば麦畑）を好むことも実証されている。トリポフォビック刺激と皮膚疾患の画像は、（空間周波数平均）方位スペクトルが広帯域（等方性）であり、その振幅スペクトルは中域の空間周波数を過剰に反映していることから、1つの妥当な仮説は、これら2つのテクスチャは、通常、一般的な画像において視覚的不快感を喚起する手がかりの「パーフェクト・ストーム」を表している、というものである。

基本的な画像統計の分析では、視覚的不快感を説明するために提案されてきた特徴の多くが、トライポフォビア画像と一般的なテクスチャの間で有意な差がないことがわかった。最も注目すべきは、トライポフォビア画像や皮膚疾患の画像と同様、一般的なテクスチャ画像は、⾊⾊（1/ff）に対して中域の空間周波数を過剰に表現する傾向があることである。個々の画像からこれらの統計的特性を測定すると、テクスチャー画像に対する視覚的快適性評価の予測因子としては相対的に乏しく、トライポフォビア画像や疾患画像によって誘発される視覚的不快感を大きく下回ることが示された。我々は、自然の質感は単純な統計量では捉えられない多くの知覚次元で変化しうるため、視覚的快適性の有用な予測モデルを開発するためには、質感統計量をより注意深く特徴付ける必要があることを示唆している22,39。また、一般的な質感/素材知覚に利用される脳メカニズムには、潜在的に有害な素材を認識する能力があることも示唆される。したがって、初期視覚野の皮質代謝亢進は、より一般的な画像に対する視覚的不快感を説明できるかもしれないが（トライポフォビア画像を見たときの効果については文献23を参照）、皮膚病のような行動に関連する画像については、感情的な脳領域との相互接続を持つ高次視覚野のより専門的なメカニズムが、嫌悪感のような適切な行動反応を呼び起こす役割を担っていることが示唆される。

方法
画像セット
自然の質感、トライポフォビア刺激、病気刺激によって誘発される視覚的快適性を比較するために、複数のリソースを利用した。自然な質感セットは、過去の心理物理学的研究34で使用されたBrodatz（BDZ）データベースからの56の代表的な自然な質感で構成された。これらの56枚の画像は、コンピュータビジョン研究所のウェブサイト（https://multibandtexture.recherche.usherbrooke.ca/original_brodatz.html）から入手した112枚のオリジナルBrodatzデータセットの完全版からサンプリングしたものである。このデータベース（および他の多くのオンライン・データベース）の画像は、オリジナル・アルバム40の画像とはコントラストが反転しているため、2番目の研究では、これらの同じ画像もコントラスト極性を反転させてテストした。本論文では、異なるバージョンのブローダッツ画像を用いたこれら2つの研究のバージョンを、それぞれパイロット版、メイン版と呼び、多くの分析では結果をプールする。トライポフォビアを誘発する刺激（TRY）は、図1b25に示すように、これまでの研究でトライポフォビア視覚不快感を最も大きくすることが発見された5つのテクスチャーのセットである。最後に、9つの疾患（DIS）テクスチャがインターネットから入手され、天然痘、孔あき角化症、嚢胞性ざ瘡など、さまざまな皮膚の状態を表現している（図1c）。すべてのテスト画像はグレースケールで表示され、256×256の解像度にリサイズされ、https://www.fgcu.edu/faculty/cdimattina/。TQの実施に使用した画像（図1a）は、先行研究2,5,6,25に従ってカラーで提示した。

参加者
参加者はすべてフロリダ・ガルフコースト大学（FGCU）の心理学コースを受講している学生である。報酬として、学生はシラバスに指定されたコースの単位を受け取った。Trypophobia Questionaire（TQ、詳細は後述）に記入し、すべての質問に回答した参加者全員からの回答を有効とみなし、分析に含めた。各参加者は、調査開始時にボタンを押して同意書に署名した。すべての手続きは、ヘルシンキ宣言に従い、FGCU IRB（プロトコル2022-12）により事前に承認された。本研究のための募集期間中、2つの別々のサンプルが得られた。これらのサンプルの詳細については後述する。

TQの説明
トライポフォビア質問票（TQ）は、トライポフォビア画像に接したときに、個人がどの程度嫌悪感や不快感を覚えるかをより適切に評価するために、先行研究で作成された2。この尺度は以前にも複数の研究6,25で利用されており、以前の研究では独立に妥当性が確認されている5。TQはQualtricsを用いて実施された。参加者は、図1aに示した2つの画像を見ながら、画像によって引き出された感情を示す17の質問に1～5の5段階で答えた。すべての質問の得点を合計し、17点から85点までの最終得点を得た。この調査を定義したグループによると、31点以上がトライポフォビアとみなされるカットオフである2。

クオルトリクス調査
自己報告式調査はQualtricsソフトウェア（www.qualtrics.com）を使用し、オブザーバーは個人の電子機器（携帯電話、タブレット、ラップトップ、PC）を使ってオンラインで調査を行った。調査開始時に、参加者は実験の目的とその任意性について詳述したインフォームド・コンセントを読んだ。オンライン調査なので、参加者はボタンを押してインフォームド・コンセント用紙に署名した。調査に同意した場合、参加者は個人を特定できない基本的な人口統計学的情報を提供し、次にトライポフォビア質問票（TQ）に回答した。本調査の主要部分は70の質問で構成され、参加者は画像セットから抜粋した画像の視覚的快適性を評価した。これらの画像には、上述の56枚のブローダッツ画像（BDZ）、5枚のトライポフォビア画像（TRY）、9枚の病気画像（DIS）が含まれる。評価尺度は、-5を "非常に不快"、0を "中立"、5を "非常に快適 "として、-5から5までの11段階のリッカート尺度で見やすさを測定した。

データのクリーニング
データは、重複回答を排除することでクリーニングされ、我々の知る限り、参加者1人につき回答は1つだけであった。トライポフォビア質問票（TQ）の17の質問すべてに回答しなかった参加者も、3つのカテゴリー（BDZ、DIS、TRY）のいずれにも画像を評価しなかった参加者と同様に除外した。パイロット試験と本試験のデータをプールする際、少数の人が両試験の参加者であることが判明したため（実施年度は異なる）、これらの重複も除外した。

データ分析
データを分析する際、高TQ/低TQ集団を定義することが関心のある要素であった。比較のために高TQ（hi-TQ）と低TQ（lo-TQ）の集団を定義するために、連続変数の中央値を求め、それ以下の値を "低"、それ以上の値を "高 "とみなす中央値分割グルーピングを利用した。この高TQ集団と低TQ集団のカテゴリー定義を用い、TQスコア（2水準：低TQ、高TQ）を被験者間因子とし、画像カテゴリー（3水準：BDZ、TRY、DIS）を被験者内因子とする混合効果2元配置分散分析を行った。ANOVA分析は、オリジナル標本、メイン標本、プール標本の両方について、JASP®（https://jasp-stats.org）を用いて行った。同様の結果は、カットオフ値（トライポフォビアを持つことを定義する31点以上）より高いスコアを持つ参加者と低いスコアを持つ同数の参加者を比較することで、lo-TQ群とhi-TQ群を定義するスプリット・グループ分けを行った際にも得られた。

参加者をlo-TQ/hi-TQグループに分けると、トライポフォビアの影響が容易にわかるが、TQスコアは連続的に変化する。そこで、統計ソフトJamovi 2.4.5（https://www.jamovi.org）を用いて線形混合効果モデルも実施した。混合モデルアプローチを使用することで、量的変数としてのTQスコアの影響を調査することができ、参加者は各画像カテゴリーから複数の画像の評価を提供したため、本研究で使用した固定効果（予測変数）の影響を計算しながら、参加者と画像タイプの交差ランダム効果を推定する2レベルランダムインターセプトモデルを指定することができた。数学的には、このモデルは次式で与えられる

快適さ }}sim { 1 }。+ {{ Image, Type }} + {{ TQ + {{ TQ }} + {{ Image, Type }} で与えられる。+ {{ Image }, Type }}:{{TQ, Score }} となる。

(1)
ここで、(1|項目ID)と(1|被験者ID)は、項目と被験者依存の切片を表し、画像タイプ：TQスコアは、TQスコアが異なる画像カテゴリーで異なる効果を持つことを可能にする交互作用項を表す。

画像分析
我々はまた、平均輝度、コントラスト、およびほとんどの自然画像に特徴的な⊖(1/ff)振幅スペクトルに対する中域空間周波数の過剰表現など、以前に視覚的不快感と関連づけられた基本的な画像統計量も測定した35,36。平均輝度は、各画像の画素強度を単純に平均することで特徴付けた。RMSコントラストは、画素強度の標準偏差を平均輝度で割ったものとして各画像について求めた。中域の空間周波数（mid-SF）の過大表出の測定をやや複雑にしているのは、調査がオンラインで行われたため、視聴距離と画像サイズがコントロールされていないことである（しかし、スマートフォンで視聴する場合、ほとんどの参加者は同じような距離を使っているはずである）。したがって、厳密な意味では、視角のサイクル/度（cpd）ではなく、サイクル/画像（cpi）でしか中間空間周波数の範囲を特定できない。しかし、観察者の網膜上の平均的な像の大きさを視角約4度と仮定し、中域の空間周波数の3つの定義を利用して、Ⓐ（1/ff）に対する過剰エネルギーを測定した。中域空間周波数の最初の定義は2-9cpd（2to9）で、24から引用した。2つ目の定義は3cpd +/- 1 octave (1oct3)、つまり1.5-6cpd37である。最後に、3番目の定義は3cpd +/- 2オクターブ（2oct3）、つまり0.75-12cpd25である。256ピクセルの画像では、これらの定義はそれぞれ8-36、6-24、3-48サイクル/画像に相当する。

ノイズテクスチャを使ったより最近の研究では、方位が広帯域のテクスチャよりも、方位が狭帯域のテクスチャの方が見やすいことも示唆されている29,30。このようなテクスチャは通常、単一の支配的な方位（例えば麦畑）で構成され、この方位内容の非均一性を方位異方性と呼ぶ。対照的に、単一の支配的な方位がないほとんどの自然画像は、方位のほぼ均一な分布（枢機卿方位がわずかに過剰に表現される）を持つ傾向があり、広帯域ノイズは方位の完全な均一分布を持ち、この状況は方位等方性と呼ばれる。テクスチャセットの方位異方性を定量化するために、2次元フーリエ変換を行い、方位が等しい区間(∕∕左[-∕pi ,-∕右]∕)の空間周波数に対する振幅スペクトルを平均した。この結果、各画像について、各方位におけるエネルギーの確率分布(pleft(≖θ≖right)≖)が得られた。次に、この方位エネルギー分布と広帯域ノイズに対する方位エネルギー分布 ￤(q￤left(￤θ￤right)￤の間の対称化KL（Kullbeck-Lieber）発散 ￤({D}_{parallel }￤left(p,q￤right)￤)を計算した。対称化KL距離は次式で定義される。

$${D}{\parallel }\left(p,q\right)=\frac{{D}{KL}\left(p,q\right)+{D}_{KL}\left(q,p\right)}{2} ,$$
(2)
ここで

D}{KL}left(p,q,right)={int}{-pi}^{pi}pleft(θθθθ){text{ln}}frac{pleft(θθθθθ)}{qleft(θθθθθθ)}dθθ .$$である。
(3)
が大きいほど配向異方性が大きいことを表し、異方性がない(完全等方性)ことを表す。この尺度の値は、一般に、単一の支配的な方位を持つテクスチャーで最大となり、単一の支配的な方位を持たないテクスチャーで最小となる。トライポフォビック画像は、SF中間のエネルギーが過剰に表現されるだけでなく、円形領域とバンプで構成されるため、その方位コンテンツが広帯域であるという特徴があるため、これは本研究にとって興味深い。したがって、検討すべき妥当な仮説は、TRYイメージの広帯域方位スペクトルが、これらのイメージによって誘発される視覚的不快感に寄与しているかどうかということである。

調査結果
TQ調査結果とグループ定義
図2aは、パイロット調査（N = 90）と本調査（N = 197）をプールしたN = 284人のユニークな参加者から得られたTQ得点の分布を示す。本標本におけるTQ得点は17-85点と幅があり、31点以上がトライポフォビアとみなされるカットオフ値であった2。参加者のTQ中央値は21点で、参加者284人中67人（23.6％）が31点以上であった。これは、先行研究で報告されている割合（7％～17％）とほぼ一致している1,5,25。

図2
図2
TQ得点の分布と平均視覚的快適性評価。(a）トライポフォビア質問票（TQ2）の得点分布。破線は、定義的トライポフォビアを決定するTQのカットオフ点を示す。(b)低TQ集団と高TQ集団の中央値分割群における、異なるカテゴリーの画像（ブローダッツ画像、疾患画像、トライポフォビア画像）に対する平均視覚的快適性評価。左：パイロット調査、右：本調査： 本調査。エラーバーは95％信頼区間を示す。(c)(b)と同じであるが、定義分割グループ化。(d) (b)および(c)と同じであるが、パイロット調査と本調査をプールしたもの。左：分割の中央値。右： 定義分割。

フルサイズ画像
グループ別、画像カテゴリー別の視覚的快適性の評価
一般的観察
高TQ被験者と低TQ被験者が異なるカテゴリの画像に異なる評価を与えたかどうかを検証するために、3つの画像カテゴリ（BDZ、DIS、TRY）のそれぞれについて、2つのグループの被験者の平均快適性評価を比較した。単純な中央値分割を用いて2つの集団を定義すると、図2bから、パイロット試験と本試験の両方において、平均して、ブローダッツ・テクスチャーは、すべてのグループによって、尺度の中立中間点（0）よりもいくらか快適であると評価されているのに対し、病気とトライポフォビック画像は、すべてのグループによって、中立中間点よりも平均して快適でないと評価されていることがわかる。また、TQの得点が高い人ほど、トライポフォビア画像を見たときに大きな不快感を示し、同じ画像を用いた過去の結果を定性的に再現している25。同様の結果は、高TQ群と低TQ群を定義分割を用いて特定した場合にも得られた（図2c）。

パイロット調査（コントラストを反転）と本調査（元のコント ラスト）のブローダッツ・テクスチャーの平均快適性評 価を2つの独立標本のt検定で比較したが、有意差は認め られなかった（t(282) = 0.323, p = 0.747）。このことは、コントラスト反転操作は、ブローダッツ・テクスチャの平均視覚的快適性には影響しないことを示し、したがって、以下に示すANOVA分析のために、調査間のデータをプールしました。

分散分析の結果
群（lo-TQ、hi-TQ）を被験者間変数（中央値分割または定義分割によって群を定義）とし、画像カテゴリーを被験者内変数として、2×3の混合モデルANOVAを実行した。中央値分割による群分けでは、群（F1,282 = 66.243, p < 0.001, η2 = 0.068, ηp2 = 0.190）の統計的に有意な（α = 0.05）効果が観察された。 190） 画像タイプ、（F2,564 = 1077.678, p < 0.001, η2 = 0.493, ηp2 = 0.793）、交互作用（F2,564 = 42.672, p < 0.001, η2 = 0.020, ηp2 = 0.131）。画像カテゴリー間の一対ごとの事後比較（グループ間のプール）では、すべての画像カテゴリー間で有意差が得られた（BDZ-TRY：平均差＝3.333、t＝37.765、p＜0.001；BDZ-DIS：平均差＝3.730、t＝42.268、p＜0.001；TRY-DIS：平均差＝0.397、t＝4.503、p＜0.001）。グループと画像タイプ間の交互作用のすべての一対事後比較を補足表1に示す。すべての画像カテゴリーにおいて、高TQの参加者は低TQの参加者よりも画像を見づらいと評価していることがわかった（BDZ：平均差＝0.527、t＝2.87、p＝0.009、TRY：平均差＝2.131、t＝11.601、p＜0.001、DIS：平均差＝1.074、t＝5.844、p＜0.001）。

同様の結果が定義分割グループ化でも得られ、グループ（F1,132 = 54.032, p < 0.001, η2 = 0.130, ηp2 = 0.290）、画像タイプ（F2,264 = 557.862, p < 0.001, η2 = 0.412, ηp2 = 0.809）、交互作用（F2,264 = 59.335, p < 0.001, η2 = 0.044, ηp2 = 0.310）の効果が観察された。前回同様、すべての画像タイプ間で有意差が認められた（BDZ-TRY：平均差＝3.423、t＝27.595、p＜0.001；BDZ-DIS：平均差＝3.734、t＝30.097、p＜0.001；TRY-DIS：平均差＝0.310、t＝2.503、p＝0.013）。グループと画像タイプの交互作用のすべての一対事後比較を補足表2に示す。すべての画像カテゴリーにおいて、lo-TQ群とhi-TQ群の間に有意差が認められた（BDZ：平均差＝0.633、t＝2.143、p＝0.033；TRY：平均差＝3.322、t＝11.245、p＜0.001；DIS：平均差＝1.743、t＝5.899、p＜0.001）。

線形混合効果モデル分析
参加者を2つのグループ（lo/hi-TQ）に分けることは、TQスコアと視覚的快適性評価との関係を探るための簡単で直感的な方法論であるが、図2aのヒストグラムからわかるように、トライポフォビアは種類の問題ではなく程度の問題である。そこで、連続予測変数（TQスコア）が結果変数（視覚的快適性）に与える影響を調べるために、参加者と画像タイプのランダム効果を考慮した線形混合効果モデル分析（詳細は「方法」を参照）も行った。

パイロット研究（N = 90参加者）では、画像カテゴリー（F2,67 = 93.00、p < 0.001）、TQスコア（F1,93.6 = 9.76、p = 0.002）、および画像カテゴリーとTQスコアの交互作用（F2,6135 = 58.29、p < 0.001）が、視聴快適性に有意に影響することが観察された。TQスコア対観賞快適性のプロット（図3a）において、DIS画像（t(113.8) = - 2.07, p = 0.041）とTRY画像（t(140.4) = - 5.858 p < 0.001）では統計的に有意な負の傾きが観察されたが、BDZ画像（t(88.9) = - 0.724, p = 0.471）では観察されなかった。全結果は補足表3を、データのグラフ描写は図3aを参照。

図3
図3
3つの画像カテゴリーすべてについて、TQスコアの関数としての視聴快適性の線形混合効果回帰プロット。(a）パイロット研究。(b) 本試験。(c）プール。

フルサイズ画像
本試験（N = 197人）でも同様の結果が得られ、画像カテゴリー（F2,67 = 66.8, p < 0.001）、TQスコア（F1,213.3 = 42.1, p < 0.001）、およびそれらの交互作用（F2,13514 = 121.9, p < 0.001）が有意に観賞快適性に影響した。すべての画像カテゴリーにおいて、TQスコアの視聴快適性に対する有意な影響（負の傾き、図3b参照）が観察された（BDZ：t(198) = - 2.17, p = 0.031, TRY：t(372) = - 10.32, p < 0.001, DIS：t(281) = - 5.20, p < 0.001）。全結果は補足表3を、データのグラフ描写は図3bを参照のこと。

パイロットとメイン（N = 284）のデータをプールすると、画像カテゴリー（F2,67 = 82.7, p < 0.001）、TQスコア（F1,306.4 = 54.4, p < 0.001）、交互作用（F2,19513 = 169. 9, p < 0.001）、すべての画像カテゴリーで有意な負の傾き（図3c）を示した（BDZ: t(286) = - 2.49, p = 0.013, TRY: t(516) = - 11.81 p < 0.001, DIS: t(395) = - 5.84, p < 0.001）。全結果は補足表3を、データのグラフ描写は図3cを参照。

個々の画像の分析
パイロット試験と本試験の両方において、高TQ集団と低TQ集団の間で、ブローダッツ・テクスチャーに対する平均評価に強い一貫性があることがわかった。しかし、2つの集団がブローダッツ・テクスチャーを同様に評価していても、画像単位では同様にランク付けされていない可能性がある。つまり、特定のカテゴリー（BDZ、DIS）に対する全体的な平均評価がほぼ同じであっても、2つの集団が異なる画像に対して異なる視覚的快適性評価をする可能性がある。そこで、高TQ群と低TQ群の定義（中央値／定義分割）の両方について、パイロットと本番の両方で、全参加者（ALL）、高TQ参加者、低TQ参加者の個々のBrodatz（BDZ）テクスチャーとDisease（DIS）テクスチャーから引き出される視覚的快適性を分析し、グループ間の順位差を調査した。

図4a,bは、パイロット試験と本試験の両方について、各集団（赤：ALL、緑：lo-TQ、青：hi-TQ）のBDZ快適性評価を、快適性ランク（最も快適でないものから最も快適なもの）の関数として示したものである（中央値分割：図4a、定義分割：図4b）。横軸の数字はランクを示し、そのランクに対応する画像は特定の集団によって異なることに注意されたい。各集団による最も快適な画像と最も快適でない画像の快適性評価にはかなりの重複が見られるが、高TQ集団は最も不快なテクスチャーを低TQ参加者よりも平均的に快適でないと評価している。図5は、パイロット試験（上）と本試験（下）の両方について、全参加者のBrodatzデータベースにおける最も快適な5つの画像と最も快適でない5つの画像を示している。一般的に、最も快適なブローダッツ画像は、花の模様、レンガの壁のような規則的な模様、水、小石、雲のような自然の画像であることがわかる。興味深いことに、最も快適でないブローダッツ画像は、トライポフォビア（TRY）画像や病気（DIS）画像（図1）と一般的な質的類似性を持っており、不規則で方向性がなく、複雑で、しばしば穴や凹凸のクラスターを含んでいる。図6は、図5と同じであるが、2つの異なるグループ分けについて、TQレベル別に分けたものである（図6a：lo-TQ、中央値分割、6b：hi-TQ、中央値分割、6c：lo-TQ、定義分割、6d：hi-TQ、定義分割）。高TQ群と低TQ群の間で、最も快適と感じるブローダッツ・テクスチャーと最も快適でないと感じるテクスチャーに顕著な一貫性が見られ、両群とも花柄、レンガの壁、雲を快適と感じ、トライポフォビック・イメージに似たブローダッツ画像を不快と感じる。

図4
図4
異なる集団（ALL、lo-TQ、hi-TQ）に対するブローダッツ（BDZ）テクスチャの平均視覚的快適性評価。(a)中央値分割グループ化。(b) 定義分割グループ化。(c)中央値分割グループ化における、hi-TQ集団とlo-TQ集団の3つのカテゴリー全てからの画像の平均視覚的快適性スコアの関係。(d) (c)と同じであるが、定義分割の場合。

フルサイズ画像
図5
図5
全参加者(ALL)について、最も快適な5種類のブローダッツ(BDZ)テクスチャーと最も快適でない5種類のテクスチャー。上：パイロットスタディ。下： 本試験。

フルサイズ画像
図6
図6
異なる母集団（lo-TQ、hi-TQ）の、異なる母集団グループ分け（中央値分割、定義分割）における、最も快適な画像と最も快適でない画像。(a)lo-TQ集団、中央値分割グループ。(b)hi-TQ集団、中央値分割グループ化。(c)lo-TQ集団、定義分割グループ化。(d) 高TQ集団、定義分割グループ化。

フルサイズ画像
Hi-TQ集団とLo-TQ集団の間で、BDZテクスチャーに対する嗜好が幅広く一致していることを定量化するために、Hi-TQ集団とLo-TQ集団の両グループ分けについて、各画像の平均評価の散布図を作成した（図4c：中央値分割、図4d：定義分割）。BDZテクスチャ（青シンボル）では、lo-TQ被験者とhi-TQ被験者による順位付けの間に、すべてのケースで非常に有意な順位相関（スピアマンのρ）が見られた（中央値分割、パイロット：ρ=0.907、p<0.001、メイン：ρ=0.964、p<0.001；定義分割、パイロット：ρ=0.767、p<0.001、メイン：ρ=0.950、p<0.001）。DIS画像（図4c,d：黒シンボル）についても、両グループ分けと両実験で同様の広範な一致が見られた（中央分割、パイロット：ρ＝0.783、p＝0.017、メイン：ρ＝0.964、p＜0.001；定義分割、パイロット：ρ＝0.745、p＝0.026、メイン：ρ＝0.954、p＜0.001）。このことは、どの疾患イメージが最も不快であるかについても、両集団が一致していることを示唆している。

対照的に、TRY画像については、hi-TQ集団とlo-TQ集団（赤シンボル）の順位間に有意な相関は観察されなかった（中央値分割、パイロット：ρ＝-0.300、p＝0.683、メイン：ρ＝0.900、p＝0.0803；定義分割、パイロット：ρ＝0.051、p＝1.0、メイン：ρ＝0.600、p＝0.350）。

lo-TQ集団とhi-TQ集団がTRY画像に対して大きく異なる反応を示すことから（図4c,dの赤い記号を参照）、hi-TQ集団とlo-TQ集団を最もよく区別するブローダッツ・テクスチャーは、視覚的にTRY画像（図1a,b）に最もよく似ているものであろうと考えられる。つまり、このような画像には穴や凹凸のクラスターがあるはずである。各画像について独立標本のt検定を行い、平均快適性評価を比較したところ、図7a（パイロット）と図7c（メイン）に示すようなtスコアが得られた。統計的に有意な差（黒の破線）は、高TQ集団が低TQ集団より快適性評価が有意に低かった（負のtスコア）ものだけであることがわかる。lo-TQ集団がより快適と評価した画像が統計的有意差に達したケースはない。パイロット試験（図7b）と本試験（図7d）の両方で、2つの集団を最も区別した5つの画像を示す。これらの画像は確かに視覚的にトライポフォビアのイメージに似ており、こぶや穴の集まりで構成されていることがわかる（図1a,b参照）。

図7
図7
高TQ集団と低TQ集団を最もよく区別するブローダッツ像。(a）パイロット研究におけるhi-TQ集団とlo-TQ集団の比較のtスコア（昇順にソート）。破線は統計的有意性のカットオフを示す（両側検定、α=0.05）上：中央値分割、下：定義分割。(b) 高TQ集団と低TQ集団を最もよく区別する5つの画像。(c) (a)と同じであるが、本調査の場合。(d) (b)と同じだが、主試験用。

フルサイズ画像
画像統計と視覚的快適性
画像の基本統計量
各画像から、平均輝度（lum）、RMSコントラスト（con）、中域空間周波数における過剰エネルギー（mid-SFまたはamp）、方位異方性（ori）など、視覚的快適性に影響することが以前に示唆されているいくつかの基本統計量を測定した。

特に注目されるのは、ほとんどの自然画像に特徴的な、⊖(1/ff)（方位平均）振幅スペクトルに対する中域空間周波数の過剰表現である35,36,41。多くの研究が、過剰な中周波エネルギーが視覚的不快感を引き起こす可能性を示唆している1,32,37,38。このことは、トライポフォビア反応の説明として提案されている1,24。本調査はオンラインで行われたため、視聴距離を明示的にコントロールすることはしなかったが、ディスプレイのサイズと視聴距離について合理的な仮定を置くと、256×256の画像は平均して約4度の視角をもつと仮定できる。この視距離を仮定して、我々は3つの範囲、すなわち、2～9cpd（2to9、8～36サイクル/画像）、3cpd±1オクターブ（1oct3、6～24サイクル/画像）、3cpd±2オクターブ（2oct3、3～48サイクル/画像）で過剰なミッドSFエネルギーを測定した。これらは、以前の研究で用いられたミッドSFの定義によく対応している1,24,25,37。コントラスト反転は空間周波数コンテンツに影響しないので、Brodatz画像から得られた測定値はパイロット画像とメイン画像の両方で同一である。

図8は、3つの測定値すべてについて、また3つの画像カテゴリーすべてについて、過剰な中間-SFエネルギーの分布をプロットしたものである。表1に記述統計量を示す。

図8
図8
全画像の1/f振幅スペクトルに対する中域空間周波数エネルギーの比のヒストグラム。異なるパネルは、中域空間周波数の3つの定義を示す。

フルサイズ画像
表1 すべての画像カテゴリーから測定された3つの異なる定義の中域空間周波数比。
フルサイズの表
N=56のBrodatzテクスチャでは、単標本のt検定を用いて、中域SF範囲の3つの定義すべてについて、平均値が1より有意に異なることがわかった（2to9: t(55) = 3.972, p < 0.001; 1oct3: t(55) = 2.051, p = 0.045; 2oct3: t(55) = 3.043, p = 0.004）。N=5のTRYテクスチャーでは、3つの定義のうち2つで従来の統計的有意性が得られた（t検定：2to9: t(4) = 3.39, p = 0.027, 1oct3: t(4) = 3.916, p = 0.017, 2oct3: t(4) = 2.525, p = 0.065）。最後に、N=9のDISでは、3つの定義のうち1つで従来の有意性が得られた（t検定：2to9：t(8)=0.732、p=0.485、1oct3：t(8)=2.707、p=0.027、2oct3：t(8)=1.071、p=0.316）。したがって、中域の空間周波数エネル ギーが(1/ff)に比べて過剰に表現されるのは、トライポフォビック 画像に特有のものではなく、より広く自然なテクスチャの一般的な特 性であるようだ。

中域空間周波数の3つの異なる定義間の強い一致と、それらの緊密な相関（1oct3-2oct3: r = 0.894, p < 0.001; 2to9-1oct3: r = 0.879, p < 0.001; 2to9-2oct3: r = 0.788, p < 0.001）を考慮し、我々はこれまで、Wilkinsら1,37によって最初に提案された3 cpd +/- 1 oct定義（1oct3）に分析を限定してきた。

パイロットスタディの画像を用いて一元配置分散分析を行った結果、輝度（lum：F2,67 = 2.427, p = 0.096）、方位異方性（ori：F2,67 = 1.522, p = 0.226）、SF中間エネルギー（amp：F2,67 = 2.555, p = 0.085）の3つの画像カテゴリー（BDZ、TRY、DIS）から得られた平均値の間に差はなかった。カテゴリー間で有意差があった唯一の統計指標はRMSコントラスト（con: F2,67 = 3.383, p = 0.04）で、有意な一対比較はBDZ画像とDIS画像の間だけであった（p = 0.035）。BDZテクスチャのコントラスト極性が反対であった）主試験画像でこの解析を繰り返しても、同様の結果が得られた。lum（F2,67＝0.460、p＝0.633）、ori（パイロットと同じ）、amp（パイロットと同じ）、RMSコントラストcon（F2,67＝1.316、p＝0.275）については、差は観察されなかった。したがって、これらの画像カテゴリーでは快適さの評価が大きく異なるにもかかわらず（図2b）、視覚的快適さに影響を与えることが以前に示唆された統計量では十分に区別されないことがわかる。

視覚的快適性を予測する画像統計量
次に、混合効果線形モデルを用いて、変数lum、con、ori、ampと視覚的快適性（全参加者）との関係を調べた。このモデルは式（1）と同じであるが、今回は共変量がTQスコアではなく、関心のある画像統計量であった。パイロット試験と本試験の両方において、これらの各変数と視覚的快適性の関係を明らかにしようとした。

パイロット試験（F1,64=1.39、p=0.243）でも本試験（F1,64=2.075、p=0.155）でも、視覚的快適性に対する内腔の有意な主効果は認められなかった。パイロット研究では、BDZ画像にlumの有意な効果が観察されたが（傾き＝-0.0101、t(64)＝-4.4408、p＜0.001）、本調査でこれらの画像をコントラスト反転（画像の平均輝度を変える）させたところ、逆方向に有意な効果が観察された（傾き＝0.01159、t(64)＝3.696、p＜0.001）。コントラスト分析（con）でもよく似た所見が得られ、パイロット（F1,64 = 0.281, p = 0.598）およびメイン（F1,64 = 2.196, p = 0.143）では有意な主効果が観察されなかったが、コントラスト分析（con）では有意な主効果が観察された。 143）であったが、BDZテクスチャについては、パイロット（傾き＝1.239、t(64)＝2.239、p＝0.029）とメイン（傾き＝-1.798、t(64)＝-2.920、p＝0.005）で、逆方向の有意な効果が観察された。BDZデータベースでconとlumが強い負の相関を示 したことから、この結果に対する最も可能性の高い説 明は、（輝度やRMSコントラストとは無関係な理由で） 私たちのパイロット研究で最大の視覚的不快感を引き起 こしたBDZ画像が、たまたま輝度が低く（コントラストが高 く）なった可能性があるということである。したがって、コントラストを反転させると、低コントラストの画像の方がより不快感を誘発し、逆方向の効果をもたらすと予想される。

次に、視覚的不快感に関する文献29,30,37で既 に示唆されているamp統計量とori統計量を検討した。試験的研究では、視聴快適性に対するampの全体的な有 意効果は観察されず（F1,64 = 0.113、p = 0.738）、どのカテゴリーでも有 意効果は観察されなかった（BDZ：t(64) = - 0.452、p = 0.653、TRY：t(64) = - 0.493、p = 0.624、DIS：t(64) = 1.455、p = 0.151）。同様に、本試験では、全体的にも（F1,64 = 0.0666, p = 0.797）、どの画像カテゴリーにおいても（BDZ: t(64) = 1.675, p = 0.099、TRY: t(64) = - 0.551, p = 0.584、DIS: t(64) = 0.819, p = 0.416）、視聴快適性に対するアンプの影響は見られなかった。パイロット研究では、全体（F1,64＝0.00337、p＝0.954）でも、画像のサブセット（BDZ：t(64)＝1.7746、p＝0.081；TRY：t＝0.0937、p＝0.926；DIS：t＝-0.7507、p＝0.456）でも、オリの有意な効果は認められなかった。しかし、パイロット試験よりも統計的検出力の高い本試験では、全体的な有意差は認められなかったものの（F1,64 = 0.185, p = 0.669）、BDZのテクスチャーでわずかな陽性傾向が観察され、統計的有意差に達した（t(64) = 2.434, p = 0.018）。これは、方位異方性の増大が見やすさと正の相関があることを示す以前の観察と一致する29,30。

様々な自然のテクスチャ画像における視覚的快適性をamp統計量とori統計量で説明することができないという一般的な結果は、トリポフォビックテクスチャとこれらのテクスチャから生成された位相スクランブルノイズ（PSC）に対する視覚的快適性評価が大きく異なることを示した以前の研究と非常に一致している25。構造上、これらの画像と位相スクランブルされた対応する画像は、それぞれ同一の振幅スペクトルを持ち、したがって同一の方向と空間周波数内容を持つ。しかし、PSCテクスチャはTRYテクスチャよりも有意に快適に見ることができることがわかった25。これらの以前の結果は、今回の分析結果と合わせて、低レベルの画像統計がトリポフォビック画像（およびより一般的なテクスチャ）によって誘発される視覚的不快感の主要な決定因子であることを強く否定し、より複雑なテクスチャ認識プロセスを支持するものであり、おそらくテクスチャ処理専用の視覚脳領域によって媒介される42。

考察
トライポフォビア、視覚的質感と疾患
トリポフォビアが最初に科学文献に記載されて以来、いくつかの理論がトリポフォビアの視覚的不快感の説明として提唱されてきた。ColeとWilkins1 は当初、トリポフォビアのイメージによって引き起こされる視覚的不快感は、中域の空間周波数が過剰に表現されることに起因すると示唆した。彼らの見解では、トライポフォビアのイメージでよく観察されるような中域の空間周波数に対する嫌悪感は、生物が危険な動物を避けるための進化した適応を表している。すなわち、トリポフォビアの刺激（図1a,b）は、不規則な円形のこぶや穴の集まりをしばしば含む様々な皮膚病のイメージ（図1c）に視覚的に似ているからである3。この仮説は、「皮膚病に対する不随意的防御」仮説13あるいは「皮膚病回避」仮説6とも呼ばれている。この考えと一致するように、いくつかの研究では、トライポフォビック・イメージに対する嫌悪反応は嫌悪反応として最もよく特徴づけられることが示されている3,43,44。さらに他の研究では、皮膚病を経験したことのある人ほど、トライポフォビックなイメージに対する嫌悪感が強いこと13や、皮膚病に関連する単語でプライミングすると、トライポフォビックなイメージによって誘発される視覚的不快感が増大すること8が示されている。

本研究では、Kupfer & Le3による一般的な知見を再現し、すべての人が疾患画像を嫌悪的に感じる（BDZ画像と比較して快適性が低い）一方で、TQの高得点者のみがトライポフォビック画像を疾患画像と同様に嫌悪的に感じることを示した。従来のANOVAモデルと線形混合効果モデルを用いてデータを分析した場合、どちらのサンプルでも同等の結果が得られた。興味深いことに、混合効果モデルによる分析（図3）では、病気の画像に対する見やすさにはTQスコアが統計的に有意に影響していることが明らかになった。このことは、トライポフォビアの人は他の人よりも病気のイメージに敏感である可能性を示唆しており、トライポフォビアが一般化された病気回避反応であるという考え方と一致している3。最後に、TQのスコアが低い人でさえ、トライポフォビアの画像は一般的な質感画像よりも心地よくないと感じることは注目に値する。

質感の美学とトライポフォビア
本研究では、KupferとLe3の研究をさらに発展させ、これまでの研究で比較刺激または対照刺激として用いられてきた、大規模で強固な標準視覚的テクスチャ40のセットを加えた。限られたテクスチャーセットを比較刺激として用いた研究者もいるが3、我々の研究を含むほとんどの研究では、対照刺激として穴を含む非テクスチャー画像、例えばゴルフボールの穴や大砲の砲身の画像を提示している1,2,6,25。トライポフォビック画像も皮膚疾患画像も自然なテクスチャの例であることから、トライポフォビック視覚的不快感を特徴づけるための最も適切な比較刺激は、自然なテクスチャの代表的なセットであることが示唆され、我々はテクスチャの知覚次元に関する古典的な研究34から、Brodatzテクスチャのセットで近似した。我々の知る限り、本研究はトリポフォビアの研究をより一般的なテクスチャー美学の文脈に位置づけた最初のものであり、この分野は学術的な神経科学だけでなく、アート、ファッション、デザインなどのより応用的な分野にも影響を与える。

少なくとも、病気やトライポフォビア（トライポフォビア恐怖症） の画像と比較した場合には、両群とも非常に不快に感じる。テクスチャーは平均して中性かやや陽性と評価されているにもかかわらず、テクスチャー間には大きなばらつきがあった（図4）。このような心地よさの評価の原因となる正確な定量的画像特徴は不明であるが、最も心地よいテクスチャーは、花柄のような対象物がはっきりと見える低密度の画像や、レンガの壁のような非常に規則的で低密度の繰り返し方向のあるテクスチャーであった（図5）。同様に、すべての観察者にとって、最も心地よくないテクスチャは、円形の凹凸や穴のある高密度の不規則なテクスチャである傾向があった（図5）。さらに、高TQ集団も低TQ集団も、テクスチャの視覚的心地よさを同様に評価していることがわかった（図6）。実際、この2つの集団を有意に区別するブローダッツ・テクスチャーはほんの一握りであり（図7）、予想されるように、それらは病気やトライポフォビアの画像（図1）とよく似た、不規則な凸凹の集まりからなるテクスチャーである。この発見は、トライポフォビアが一般化された疾患回避反応であるという考えと一致する。テクスチャの美学の完全な特徴付けは本研究の範囲外であるが、アーティストやデザイナーにとって今回の結果が明らかに意味するのは、穴のクラスターを持つ不規則で高密度のパターンは、ほとんどの見る人にとって少なくともいくらか不快である可能性が高く、人口のかなりの少数派においてトライポフォビア反応を誘発する危険性さえあるということである。

画像の統計と視覚的不快感
自然画像は、理論的に可能な膨大な画像空間のごく一部を占めている45。したがって、何十年もの間、感覚神経科学を動かしてきた作業仮説は、視覚系はこの自然画像の空間を効率的に表現するように適応しているという考えである45,46。神経活動は新陳代謝を必要とする47 ので、効率的符号化理論では、神経系の目標は、最小数の活性ニューロンを使って視覚情報を正確に表現することであり、これはスパース符号化として知られる戦略である48,49。つまり、異なる空間周波数帯域で等しいエネル ギーを持つということである。このことは、方位平均された振幅ス ペクトルはΓ(1/fpha)の形状を持ち、対数座標でプロットすると-1 の傾きを持つことを意味する35。視覚系がこのような画像を効率的に表 現するように適応しているのであれば、このような統計 から逸脱した画像は効率的に表現されない、つまり多 くの活性ニューロンを必要とすることになる。

視覚的不快感を研究している研究者たちは、不快に感じる画像はまさに視覚野を過剰に活性化させるものであると提唱している。この仮説は皮質代謝亢進仮説23,32,37,38,50と呼ばれている。視覚野は中域の空間周波数に対して最大限の感度を持つので51,52、この代謝亢進仮説の1つの予測は、自然なイメージで予測されるレベルに対してそのような周波数を過剰に表現する刺激（ (1/ff) 振幅スペクトル）は、皮質の過剰な活動を引き起こし、視覚的不快感につながるというものである。縞模様38、美術品37、人工構造物50、ノイズのテクスチャー28,29、様々な写真画像32など、いくつかの先行研究がこの考え方を裏付けている。これらの実験に加え、生体内で発見されたものと類似の同調特性を持つV1ニューロン集団のシミュレーションでは、中域の空間周波数を過剰に示す画像を提示したときに、より大きな活動を示し53、代謝亢進仮説と一致した。

トリポフォビック画像は中距離の空間周波数（1/f） を過剰に呈示するので、トリポフォビック視覚的不快感の基 盤の1つとして、このような周波数の過剰呈示が提唱されてい る1,23,24。しかし、トライポフォビアに関するより最近の研究から、トライポフォビアの視覚的不快感の完全な説明として、代謝亢進仮説は近視眼的である可能性が示唆されている。この仮説の直接的な検証として、ピピトーンとディマッティーナ25は、トライポフォビアのイメージの視覚的快適性の評価を、同じイメージの位相スクランブル版と比較した。観察者は、元のトリポフォビック画像や元の位相/1/f振幅画像は見るのが不快であると感じたが、位相スクランブル画像は見るのが不快であるとは感じなかった。オリジナル版も位相スクランブル版も振幅スペクトルの内容は同じであるため、これは低レベルの振幅スペクトル情報がトライポフォビア反応の主な原因であることを否定している。これらの知見と一致して、別の研究では、トリポフォビック画像は両眼マスキング課題で注意を引くが、同じ画像の位相スクランブル版は、振幅スペクトルが同一であるにもかかわらず、注意を引かなかった26。最後に、TQを定義したLeら2による先行研究では、 振幅スペクトルを♪(1/f)に変更しても、トライポフォ ビック・イメージによって誘発される視覚的不快感にはほ とんど変化がないことがわかった。これらの所見は、トライポフォビアの視覚的不快感の主要な決定要因が振幅スペクトル特性であることを否定するものである。

本研究では、フーリエ振幅スペクトルで捉えられる低レベルの画像統計量が、より一般的に自然なテクスチャに対する視覚的快適性の主要な決定要因ではないことを示す追加的証拠を示す。中域の空間周波数について3つの定義を用いたところ、これらの周波数の過度な出現と視覚的快適性との間に有意な相関を観察することはできなかった。さらに、TRY刺激とDIS刺激の快適性評価は一般的に質的に異なり、過表現の程度が同程度のBDZテクスチャよりもはるかに快適性が低いと評価されることがわかった。このことは、画像に対する皮質代謝亢進仮説を無効にするものではないが、これらのテクスチャー画像カテゴリー（BDZ、TRY、DIS）によって誘発される不快感のメカニズム論的説明としては否定的である。さらに、トライポフォビア画像と他の画像カテゴリーから測定された振幅スペクトルを比較すると、画像カテゴリーによるSF中盤の過剰エネルギーに有意差は認められなかった（図8）。つまり、テクスチャーは一般に中距離のSFを過剰に示すが、トライポフォビア反応を引き起こすテクスチャーはごく限られたサブセットだけである。このことは、トライポフォビア反応の主要な決定要因として、中域のSFエネルギーが過剰に表現されることをさらに否定している。

視覚的不快感に関するより大きな文献に言及するもう1つの興味深い観察は、最近の研究29で報告された方位異方性と視覚的快適性の間に強い関連性が見いだせないことである。我々は、自然画像に対する方位異方性の新しい尺度を定義し、我々の画像セットからそれを測定した。本調査では、BDZテクスチャについてのみ統計的に有意な効果を得ることができたが、これは以前に報告されたものと同じ方向であった29,30。

テクスチャの振幅スペクトルから容易に測定可能な低レベルの画像統計の予測力が欠如していることは、以前の研究で、自然画像の快適性評価の変動の少なくとも一部を説明できることが実証されていることを考えると、やや驚くべきことである。しかし、この結果は、同じ振幅スペクトルを持つ2つの画像でも快適さ評価が大きく異なることを明らかにした、トライポフォビア画像に関する我々の以前の研究と非常に一致している25。このことは、トライポフォビック・イマジ ョンの両方について当てはまり、位相スクランブルをかけたコ ントロール画像は、コントロール画像と同様、有意により快適 に見ることができたが、振幅スクランブルをかけた/元の位相 の画像は、元の画像に匹敵するほど、有意に快適でなかった。

異なる不快感を媒介する異なるプロセス
画像には、潜在的に不快感を与えるさまざまな方法がある。皮質代謝亢進に関連する視覚的不快感は、過度なまぶしさを感じるか、頭痛を誘発すると表現するのが最も適切であり38、代謝亢進は、縞模様、ノイズパターン、美術品、さまざまな自然の情景など、多種多様な画像によって引き起こされる可能性がある。対照的に、トライポフォビアに関連する主な感情は嫌悪感と思われ3,7,54、トライポフォビア反応は、円形の物体・穴のクラスターを含む視覚的テクスチャのサブセットに特異的である。したがって、このような異なる視覚的不快感は、脳内で異なるメカニズム的基盤を持っている可能性がある。

テクスチャー刺激に対してある程度の特殊性を示す脳領域が存在することが知られている39,42,55,56。質感は物質20に関する潜在的に重要な情報を提供し、物質によっては有害である可能性がある（例えば、病的な皮膚）ため、複雑な質感認識プロセスが、質感刺激に対する視覚的快適性評価の主要な決定因子であり、おそらく低レベルの現象と組み合わさって、皮質の代謝亢進を伴う可能性はあり得ない話ではない（文献23参照）。実際、物質特性の知覚に関する最近の研究では、観察者は物質の水分コンテクストを確実に知覚することができ、特定の水分の範囲に対して嫌悪感や嫌悪感を示すことができることが実証されている57。対照的に、潜在的な害を評価する専用の処理メカニズムがない、より一般的な画像群では、視覚的快適さの主な決定要因は、刺激によって誘発される低次視覚野（V1）の皮質代謝亢進の程度である可能性がある。この考え方は、本研究の結果を自然画像を用いた先行研究とうまく調和させ、本研究でTRY画像やDIS画像によって誘発された視覚的不快感の予測が大幅に下回っていたことをエレガントに説明できるだろう。

まとめると、皮膚疾患のテクスチャーを検出する視覚メカニズムが存在し、それが嫌悪反応を喚起する様々な脳領域への入力を提供するという仮説を提案する。疾患関連テクスチャー刺激と疾患非関連テクスチャー刺激に差のある感受性を示す脳領域を同定することは、今後の神経画像研究にとって大きな関心事であろう。もしそのような領域が同定されれば、トライポフォビア（トライポフォビア恐怖症）患者は、実際の疾患画像だけでなく、疾患とある程度類似した視覚的イメージを示す画像に対しても、同様の生物学的・主観的反応を示すことが予想される。今回の研究が、この仮説を検証するための研究の動機付けになれば幸いである。

データの利用可能性
本研究で使用・分析したデータセットは、合理的な要求があれば、対応する著者から入手可能である。

参考文献
Cole, G. G. & Wilkins, A. J. Fear of holes. Psychol. Sci. 24(10), 1980-1985. https://doi.org/10.1177/0956797613484937 (2013).

記事

PubMed

Google Scholar

Le, A. T. D., Cole, G. G. & Wilkins, A. J. トライポフォビアの評価とその視覚的沈殿の分析。Q. J. Exp. Psychol. 68(11), 2304-2322. https://doi.org/10.1080/17470218.2015.1013970 (2015).

論文

Google Scholar

Kupfer, T. R. & Le, A. T. D. 嫌なクラスタ： 過剰に一般化された疾患回避反応としてのトライポフォビア。Cognit. Emot. 32(4), 729-741. https://doi.org/10.1080/02699931.2017.1345721 (2018).

論文

Google Scholar

Can, W., Zhuoran, Z. & Zheng, J. Trypophobia is a phobia? Psychol. 120(2), 206-218. https://doi.org/10.1177/0033294116687298 (2017).

論文

PubMed

Google Scholar

Pipitone, R. N., Gallegos, B. & Walters, D. トライポフォビア画像に対する生理的反応とトライポフォビア質問票の更なる尺度妥当性。個人。個人。Differ. 108, 66-68. https://doi.org/10.1016/j.paid.2016.11.068 (2017).

論文

Google Scholar

Pipitone, R. N. et al. トリポフォビアを理解するための「皮膚病回避」と「危険動物」の枠組みの評価。Cognit. Emot. https://doi.org/10.1080/02699931.2022.2071236 (2022).

論文

Google Scholar

蓮の実ポッド・オン・ザ・リビングボディ・イメージ（蓮コラ）が引き起こす不快感に及ぼす背景の影響. Int. J. Affect. を用いた。16(3), 221-230. https://doi.org/10.5057/ijae.ijae-d-16-00045 (2017).

論文

Google Scholar

白井理恵・小川秀樹：皮膚問題によるプライミングはクラスター恐怖を増加させる。Sci. Rep. 11(1), 1-6. https://doi.org/10.1038/s41598-021-89917-7 (2021).

論文

ADS

CAS

Google Scholar

Kupfer, T. R. et al. 皮膚は這い、胃は回転する： 外部寄生虫と病原体は、ヒトにおいて異なる防御反応を引き起こす。Proc. R. Soc. B 288(1955), 20210376. https://doi.org/10.1098/RSPB.2021.0376 (2021).

論文

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

Kupfer, T. R. & Fessler, D. M. ヒトにおける外部寄生虫防御： 病原体回避との関係および臨床的意義。Philos。Trans. R. Soc. Sci. 373(1751), 20170207 (2018).

論文

Google Scholar

Oaten, M., Stevenson, R. J. & Case, T. I. 病気回避メカニズムとしての嫌悪感。Psychol. ブル。135(2), 303-321. https://doi.org/10.1037/A0014823 (2009).

記事

PubMed

グーグル奨学金

Schaller, M. & Park, J. H. 行動免疫系（そしてなぜそれが重要なのか）。Curr. Dir。Psychol. Sci. 20(2), 99-103. https://doi.org/10.1177/0963721411402596 (2011).

記事

Google Scholar

山田洋次・佐々木邦夫：皮膚病に対する不随意防御： トライポフォビアに関する予備的考察。BMC Res. Notes 10(1), 6-10. https://doi.org/10.1186/s13104-017-2953-6 (2017).

論文

Google Scholar

Bergen, J. R. Theories of visual texture perception. Vis. Visual Dysfunct. 10B Spatial Vis. 0(0), 114-134 (1991).

2次境界知覚のモデル化： 機械学習によるアプローチ。PLoS Comput. Biol. 15(3), e1006829. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006829 (2019).

論文

ADS

CAS

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

ビクター、J.D.、コンテ、M.M.＆チャブ、C.F.視覚処理のプローブとしてのテクスチャ。Annu. Rev. Vis. Sci. 3, 275-296 (2017).

論文

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

Zavitz, E. & Baker, C. L. テクスチャの疎密は、局所的な位相構造ではなく、2次セグメンテーションを損なう。Vis. https://doi.org/10.1016/J.VISRES.2013.07.018 (2013).

記事

PubMed

Google Scholar

Adelson, E. H. 物を見ることについて： 人間と機械による物質の知覚。In Human Vision and Electronic Imaging VI Vol.4299 (eds Rogowitz, B. E. & Pappas, T. N.) 1-12 (SPIE, 2001). https://doi.org/10.1117/12.429489.

章立て

グーグル・スカラー

Adelson, E. H. & Bergen, J. R. The Plenoptic Function and the Elements of Early Vision (MIT Press, 1991).

書籍

Google Scholar

画像統計と表面の質の知覚。Nature 447(7141), 206-209. https://doi.org/10.1038/nature05724 (2007).

記事

ADS

CAS

パブコメ

Google Scholar

Portilla, J. & Simoncelli, E. P. 複素数ウェーブレット係数の結合統計量に基づくパラメトリックテクスチャモデル。Int. J. Comput. Vis. 40(1), 49-70. https://doi.org/10.1023/A:1026553619983 (2000).

記事

Google Scholar

Jacobs, R. H. A. H. et al. 数による美学： 知覚されるテクスチャの質と計算された視覚的テクスチャ特性の関連性。Front. Hum. Neurosci. https://doi.org/10.3389/FNHUM.2016.00343 (2016).

論文

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

Trypophobia: Heart rate, heart rate variability and cortical haemodynamic response. J. Affect. Disord. 274, 1147-1151. https://doi.org/10.1016/j.jad.2020.06.002 (2020).

論文

PubMed

グーグル奨学生

Trypophobic discomfort is spatial-frequency dependent. Adv. Cognit. Psychol. 13(3), 224-231. https://doi.org/10.5709/acp-0222-2 (2017).

論文

グーグル・スカラー

Pipitone, R. N. & DiMattina, C. Object Clusters or spectral energy? トライポフォビアに対する画像の位相スペクトルと振幅スペクトルの相対的寄与を評価する。Front. Psychol. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.01847 (2020).

論文

PubMed

パブメッドセントラル

Google Scholar

トライポフォビック・イメージは初期視覚過程に優先的にアクセスする。意識的。Cognit. 67(2018), 56-68. https://doi.org/10.1016/j.concog.2018.11.009 (2019).

論文

グーグル・スカラー

Isherwood, Z. J., Schira, M. M. & Spehar, B. The tuning of human visual cortex to variations in 1/fα amplitude spectra and fractal properties of synthetic noise images. NeuroImage 146(2016), 642-657. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.10.013 (2017).

論文

PubMed

グーグル奨学生

視覚的不快感と自然画像統計。Perception 39(7), 884-899. https://doi.org/10.1068/p6656 (2010).

記事

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

視覚的不快感に及ぼす方位と空間周波数スペクトルの効果. Front. Psychol. 11(June), 1-8. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.01342 (2020).

論文

Google Scholar

動的バンドパス雑音の視覚的不快感の時空間周波数特性. Vis. Res. 184(January), 37-42. https://doi.org/10.1016/j.visres.2021.03.001 (2021).

論文

PubMed

Google Scholar

空間周波数と視覚的不快感。Vis. Res. 51(15), 1767-1777. https://doi.org/10.1016/j.visres.2011.06.002 (2011).

記事

PubMed

Google Scholar

視覚的不快感とフーリエエネルギーの空間分布。Vis. Res. 108, 1-7. https://doi.org/10.1016/j.visres.2014.12.013 (2015).

論文

PubMed

グーグル・スカラー

Rao, A. R. & Lohse, G. L. Towards a texture naming system： テクスチャの関連次元の特定。Proc. 4th Conf. Vis. 36(11), 220-227. https://doi.org/10.1109/visual.1993.398872 (1993).

記事

Google Scholar

Rao, A. R. & Lohse, G. L. Towards a texture naming system： テクスチャの関連次元の識別。Vis. 36(11), 1649-1669. https://doi.org/10.1016/0042-6989(95)00202-2 (1996).

論文

CAS

パブコメ

Google Scholar

自然画像の統計量と大脳皮質細胞の応答特性の関係。J. Opt. Soc. Am. a 4(12), 2379-2394. https://doi.org/10.1364/JOSAA.4.002379 (1987).

論文

ADS

CAS

パブコメ

Google Scholar

van der Schaaf, A. & van Hateren, J. H. 自然画像のパワースペクトルのモデル化： 統計と情報。Vis. 36(17), 2759-2770. https://doi.org/10.1016/0042-6989(96)00002-8 (1996).

論文

PubMed

Google Scholar

芸術と自然における不快なイメージ。知覚 37(7), 1098-1113. https://doi.org/10.1068/p5814 (2008).

記事

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

視覚的不快感の神経学的基礎。Brain 107(4), 989-1017. https://doi.org/10.1093/brain/107.4.989 (1984).

記事

PubMed

Google Scholar

ジェイコブズ、R. H. A. H., バウムガルトナー、E. & ゲーゲンフルトナー、K. R. 脳における物質カテゴリーの表現。Front. Psychol. 5, 146. https://doi.org/10.3389/FPSYG.2014.00146/ABSTRACT (2014).

記事

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

Brodatz, P. Textures： アーティストとデザイナーのための写真アルバム (Dover Press, 1966).

Google Scholar

Ruderman, D. L. 自然画像におけるスケーリングの起源。Vis. Res. 37(23), 3385-3398. https://doi.org/10.1016/S0042-6989(97)00008-4 (1997).

論文

CAS

PubMed

Google Scholar

ヒトの後頭側頭皮質では、形や表面の性質に対する注意が異なる領域を調節する。Cereb. Cortex 17, 713-731. https://doi.org/10.1093/cercor/bhk022 (2007).

論文

PubMed

グーグル

古野真由美、櫻井康弘、今泉慎一郎、小山修一郎：点群から誘発される嫌悪感に対する顔反転効果．I-Perception 9(3), 204166951878496. https://doi.org/10.1177/2041669518784960 (2018).

論文

Google Scholar

トライポフォビアは嫌悪感受性、共感特性、視覚的不快感によって予測される。Springerplus 5(1), 1-5. https://doi.org/10.1186/s40064-016-3149-6 (2016).

論文

Google Scholar

感覚コーディングの目的は何か？Neural Comput. 6(4), 559-601. https://doi.org/10.1162/NECO.1994.6.4.559 (1994).

論文

Google Scholar

Barlow, H. 冗長性削減再訪。Netw. Comput. Neural Syst. 12(3), 241. https://doi.org/10.1088/0954-898X/12/3/301 (2001).

論文

数学ネット

CAS

Google Scholar

皮質計算のコスト。Curr. Biol. 13(6), 493-497. https://doi.org/10.1016/S0960-9822(03)00135-0 (2003).

論文

論文

パブコメ

Google Scholar

感覚入力のスパースコーディング。Curr. Opin. Neurobiol. 14(4), 481-487. https://doi.org/10.1016/J.CONB.2004.07.007 (2004).

論文

CAS

パブコメ

Google Scholar

Olshausen,B.A.&Fieldt,D.J.過完備基底セットによるスパースコーディング： V1が採用した戦略？V1ガボールウェーブレット自然画像の符号化。Vis. Res. 37(23), 3311-3325 (1997).

論文

CAS

PubMed

Google Scholar

都市景観からの不快感： 代謝の結果。Landsc. Urban Plann. 160, 61-68. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2016.12.003 (2017).

記事

グーグル・スカラー

Foster, K. H., Gaska, J. P., Nagler, M. & Pollen, D. A. マカクザルの視覚野V1およびV2における神経細胞の空間的および時間的周波数選択性。J. Physiol. 365(1), 331-363. https://doi.org/10.1113/JPHYSIOL.1985.SP015776 (1985).

論文

論文

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

サルの線条体皮質における受容野の2次元空間構造。J. Opt. Soc. Am. a 5(4), 598-605. https://doi.org/10.1364/JOSAA.5.000598 (1988).

論文

ADS

CAS

パブコメ

グーグルスカラー

Hibbard, P. B. & O'Hare, L. Uncomfortable images produce non-sparse responses in a model of primary visual cortex. R. Soc. Open Sci. 2(2), 140535. https://doi.org/10.1098/rsos.140535 (2015).

論文

ADS

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

Mayor、E., Meyer、A., Miani、A. & Lieb、R. トライポフォビアのノモロジカルネットワークの探索。PLOS ONE 16(9), e0257409. https://doi.org/10.1371/JOURNAL.PONE.0257409 (2021).

論文

論文

パブコメ

パブメドセントラル

Google Scholar

形、質感、色を処理する別々のチャンネル：fMRI適応と視覚的物体失認からの証拠。Cereb. Cortex 20(10), 2319-2332. https://doi.org/10.1093/cercor/bhp298 (2010).

論文

CAS

パブコメ

グーグル

ヒト以外の霊長類の視覚野における物体の物質的性質の表現. J. Neurosci. 34(7), 2660-2673 (2014).

論文

CAS

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

水分の視覚認知は行動免疫系の病原体検出メカニズムである。Front. Psychol. 11, 170. https://doi.org/10.3389/FPSYG.2020.00170/BIBTEX (2020).

論文

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

参考文献のダウンロード

著者情報
著者および所属
フロリダ・ガルフコースト大学心理学科（フロリダ州フォートマイヤーズ、33965-6565、米国

クリストファー・ディマティナ、R・ネイサン・ピピトン、クリストン・J・ライアン

フロリダ・ガルフコースト大学生物科学部、フロリダ州フォートマイヤーズ、33965-6565、USA

マーティン・R・レンテリア

貢献
C.D.は最初の実験を計画し、原稿の第1稿を執筆した。C.D.とR.N.P.はデータの解析を行った。K.J.R.とM.R.R.はQualtrics調査票の作成とデータ収集に協力し、M.R.R.はデータ分析に協力した。R.N.P.とC.D.は共同で最終実験の構想を練り、共同で最終原稿を執筆・編集した。

著者
Christopher DiMattinaまで。

倫理申告
競合利益
著者らは競合する利益はないと宣言している。

追加情報
出版社からのコメント
シュプリンガー・ネイチャーは、出版された地図の管轄権の主張および所属機関に関して中立を保っている。

補足情報
補足表
権利と許可
オープンアクセス この記事は、クリエイティブ・コモンズ表示4.0国際ライセンスの下でライセンスされています。このライセンスは、原著者および出典に適切なクレジットを与え、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスへのリンクを提供し、変更が加えられた場合にその旨を示す限り、いかなる媒体または形式においても、使用、共有、翻案、配布、複製を許可するものです。この記事に掲載されている画像やその他の第三者の素材は、その素材へのクレジット表記に別段の記載がない限り、記事のクリエイティブ・コモンズ・ライセンスに含まれています。この記事のクリエイティブ・コモンズ・ライセンスに含まれていない素材で、あなたの意図する利用が法的規制によって許可されていない場合、あるいは許可された利用を超える場合は、著作権者から直接許可を得る必要があります。このライセンスのコピーを見るには、http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。

転載と許可

この記事について
アップデートを確認する。CrossMarkで通貨と真正性を確認する
この記事の引用
DiMattina,C.、Pipitone,R.N.、Renteria,M.R.他。 Trypophobia、皮膚疾患、および自然のテクスチャの視覚的不快感。Sci Rep 14, 5050 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-55149-8

引用のダウンロード

受理
2023年7月11日

受理
2024年2月20日

掲載
2024年2月29日

DOI
https://doi.org/10.1038/s41598-024-55149-8

この記事を共有する
以下のリンクをシェアすると、誰でもこのコンテンツを読むことができます：

共有可能なリンクを取得
コンテンツ共有イニシアチブSpringer Nature SharedItにより提供されています。

テーマ
神経科学
心理学
コメント
コメントを投稿することで、利用規約とコミュニティガイドラインを遵守することに同意したことになります。私たちの規約やガイドラインを遵守していない、または虐待的なものを見つけた場合は、不適切なものとしてフラグを立ててください。

サイエンティフィック・リポーツ (Sci Rep) ISSN 2045-2322 (online)

サイトマップ
ネイチャー・ポートフォリオについて
ネイチャーについて
プレスリリース
プレスオフィス
お問い合わせ
コンテンツを見る
ジャーナルA-Z
テーマ別記事
プロトコル交換
ネイチャー・インデックス
出版ポリシー
Natureポートフォリオポリシー
オープンアクセス
著者・研究者サービス
別刷りと許可
研究データ
言語編集
科学編集
ネイチャー・マスタークラス
研究ソリューション
図書館・機関
図書館員サービス＆ツール
図書館員ポータル
オープンリサーチ
図書館への推薦
広告とパートナーシップ
広告
パートナーシップとサービス
メディアキット
ブランドコンテンツ
プロフェッショナル育成
ネイチャー・キャリア
ネイチャーコンファレンス
地域ウェブサイト
ネイチャー・アフリカ
ネイチャー・チャイナ
ネイチャー インド
ネイチャー・イタリア
日本のネイチャー
ネイチャー 韓国
ネイチャー 中東
プライバシーポリシー クッキーの使用 お客様のプライバシーに関する選択/クッキーの管理 法的通知 アクセシビリティに関する声明 利用規約 お客様の米国におけるプライバシー権
シュプリンガー・ネイチャー
© 2024 シュプリンガー・ネイチャー