日銀総裁会見の表情解析に基づく感情値の計測と金融政策変更との関係

摘要

本研究では,深層学習などを用いた表情認識アルゴリズムを用いて,会見における日銀総裁の表情を解析して「喜び」?「怒り」?「悲しみ」?「驚き」などの感情値の変化を計測しており,大きな金融政策変更を行う直前の回の会見では「怒り」や「嫌悪」の値が高くなる一方,金融政策変更後の会見では「悲しみ」の数値が低下する傾向が確認された.このことは,表情解析に基づく情報が金融政策の先行きを予測するうえで有用な材料となり得ることを示唆している.研究会終了後の聴講者アンヶ一トにょり,推薦率(推薦数/聴講数)が47.7% (31/65)と, 2回の研究会における41件の発表件数の中で最も高ぐ授賞に値する.