Human Interactive Annealing と新たなシナリオ創発の特性について

Human　Interactive 　Annealingによって特許に関わる新たなシナリオを創発することが出来た。
この創発性は、Human　Interactive　Annealing の機能のどこから生まれたのであろうか？
この命題を考えてみました。

1. 人の認知度に対応したデータ作成（ヒュリスティックとアルゴリズムの利用）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　最初にデータを作成するときに、データの解釈をしやすいようにクラスターの数、リンク数、出現単語数など、人の解釈し易さ（認知度）を確認しながら調整し、人がデータの内容と意味を解釈できる段階までクラスターを分割していった。
2. クラスターのシナリオを創出後、特許番号のPictogrphを参照し、再解釈（ヒューリスティック問題の解決）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　人間は自己の専門知識や先験的なノウハウを効率的に使用し、クラスターを解釈する事が出来る。しかし、ヒューリスティックの問題は、思い込みによる解釈の違いや、既知による新たな着想の妨害である。Pictographをシナリオ創発後に参考にする事で、このヒュリスティックの問題を解消し、クラスターの解釈の精度を上げる事が可能になった。
3. クラスター間の謎ノードを作成(帰納法（Induction)の活用）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　謎ノードを１５個と最小限に設定し、クラスター間の関係を推論しやすくした、
4. クラスター間の謎ノードにイメージ、概念を挿入した（心的イメージとメンタルモデルの利用）　　　　　　　　　　　　　　従来の方法では、謎のノードに単語を入れる方法を考えた。しかし、特定した言語を入れるよりイメージや概念によりクラスター間の関係を結びつけるほうが、よりあいまいになり様々なシナリオが生まれやすくなった。
5. 謎ノードのイメージ想起を促すため謎ノードにPictgraphを入れた（拡散的思考の利用）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　謎ノードにイメージや概念を想起する参照として、関連する特許の請求項のテキストと図表をPictGraphとして挿入した。
6. グループディスカッションによる意見交換（アフォダンスの知覚学習）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　最初に被験者が考えた謎ノードのイメージや概念による新たなシナリオの創発が、他の被験者に新奇なシナリオを積極的に探索し、隠された意味を発見することに共鳴を与え、知覚しようとして新たなシナリオを生んだ。

FINKEの「創造的認知」を読み返しながら、まとめて見ましたが、まだまだ色々なことが考えられそうです。