[概要]

　分離脳を念頭にして，二つのサブネットワークが連結した小規模なネットワークに注目する．それらのネットワークのシステムレベルの統合情報量(big phi)の値、および，それを最大にするノード群(Major Complex)の構成について調査する．サブネットワークはノード数3もしくは4のループである．ネットワークを特徴づけるパラメータとして，（1）ループを構成するノード数（特に偶奇性），（2）ループのフラストレーション，（3）状態遷移における確率的揺らぎを制御する温度変数に着目し，これらのパラメータが，big phi の値やMajor Complexの形成に与える影響を検証する．
　結果として，ループを形成するノード数の偶奇性が，Major Complexの形成に強い影響を与えることが分かった．ノード数が偶数のループでは，Complexを形成するConceptの数が減少し，それに伴いbig phiの値も小さくなる傾向が見られた．また，確率的揺らぎが小さいときに，少数のノードによってMajor Copplexが形成されやすいということが分かった．一方で，確率的揺らぎが大きい状況では，ネットワーク全体がMajor Complexになりやすく，さらにその傾向はループにフラストレーションが存在することによって強化された。数値実験を通して，適度な確率的揺らぎが存在する状況において，big phi の値が最大になりうることが観察された．
　これらの結果は，大脳半球の接続のように，ふたつのサブネットワークがわずかな接続でつながっている場合において，ネットワーク全体がMajor Complex になる（システム全体で意識が統合される）ためには，ある程度の確率的揺らぎやノード数が偶数のループが必要であることを示唆しているのかもしれない（当然、そのように結論付けるためには更なる検証が必要ではある）．