| Project/Area Number |
23K20754
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| Project/Area Number (Other) |
21H00930 (2021-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 10010:Social psychology-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
五十嵐 祐 名古屋大学, 教育発達科学研究科, 准教授 (90547837)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
平島 太郎 愛知淑徳大学, 心理学部, 准教授 (50803110)
吉田 琢哉 岐阜聖徳学園大学, 教育学部, 准教授 (70582790)
光永 悠彦 名古屋大学, 教育発達科学研究科, 准教授 (70742295)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
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| Keywords | 孤独感 / 社会的ネットワーク / 社会的孤立 / 縦断調査 / 経験サンプリング / 機械学習 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、心理学的アプローチと計算社会科学的アプローチを融合し、孤独を感じやすいハイリスク群がリモート環境での相互作用で孤立し、ますます孤独を深めてしまう「孤独と孤立の再帰的構築プロセス」の解明とその解決を目指す。具体的には、自然言語処理や深層学習によって個人レベル・関係性レベルの情報を抽出した上で、モデルベースの分析とデータ駆動型分析を併用することにより、孤立の結果として孤独感を高めやすい人々の特徴を明らかにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、大学新入生を対象としたネットワーク調査を実施し、孤独感とネットワーク構造との間に関連が見られるか、また孤独感が集団内で伝播するかについてのモデリングを行った。新型コロナウイルス対策による受講形態の多様化により、調査実施のアナウンスを想定通りに行うことが困難であったため、当初の予定よりも測定時点およびサンプルの回収数が少なくなってしまい、分析モデルを一部変更して検討を行った。確率的アクター志向型モデルによる分析の結果、先行研究でみられた孤独感の伝播や孤独感に基づく対人選択については、結果が再現されなかった。このことは、サンプルの属性の違いや実施時期の要因とともに、先行研究の分析モデルがネットワーク成員間の相互依存性を考慮していないために生じた可能性を示唆するものであった。また、ネットワーク調査に同意が得られた参加者に対しては、あわせてスマートフォンを用いた経験サンプリング法による状態孤独感の変化の測定も行ったが、同様の理由でサンプルの回収数および参加サンプルの回答率が想定を下回ったため、次年度以降のデータ収集および解析の参考とするためのパイロットスタディの位置づけとした。分析の結果、社会的空想がポジティブ感情を高めて状態孤独感を低減するというプロセスが観察され、特に社会的空想がポジティブ感情に及ぼす影響は、対面の相互作用やオンラインでの相互作用に比べても強いことが示された。今後、社会的空想の内容を分類した上で、より大規模なデータを用いた検証を行うことの必要性が示された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
データ収集の段階において、想定よりもサンプルサイズが少なくなるなどの問題は生じたが、得られたデータはパイロットテストとして活用することができ、より包括的な分析モデル検証の道筋が得られたため。計画段階から、データ収集は研究期間全体にわたって年度ごとに異なるサンプルを用いて行う予定であり、今年度の経験を次年度以降に生かすことで、より質の高い回答を得ることにつながる。新型コロナウイルスの感染拡大も収束してきており、次年度以降は当初計画通りに調査が実施できる見込みである。また、クラウドソーシングサービスを活用した調査実施の計画も進めており、サンプルサイズや回収率の問題についての解決の道筋も得られている。
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| Strategy for Future Research Activity |
回収率を高めるために、より効果的な調査実施の形態について検討する。具体的には、測定回数を減らすことで参加者の心理的な負担を軽減し、縦断調査全体として質の高い回答を高い回収率で確保する。また、クラウドソーシングサービスを活用し、より多様性の高いサンプルからデータを収集することで、得られた知見の一般化を目指す。認知実験についても準備を進めており、特に言語データ解析の手法を用いて孤独感の高い人の思考パターンの検討を行う予定である。
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