2017 Fiscal Year Annual Research Report
Time-series continuous evaluation of psychotherapy and development of objective measure
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15K13143
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| Research Institution | Wakayama University |
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Principal Investigator |
入野 俊夫 和歌山大学, システム工学部, 教授 (20346331)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
花田 里欧子 東京女子大学, 現代教養学部, 准教授 (10418585)
古山 宣洋 早稲田大学, 人間科学学術院, 教授 (20333544)
井上 雅史 東北工業大学, 工学部, 准教授 (50390597)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 臨床心理面接過程 / 傾聴度時系列評価 / 客観評価 / エビデンス / 音声・動作分析 / データマイニング / 多重解像度分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
臨床心理における面接プロセスのどの部分がどのように有効だったのかを定量的に解明する手法や、効果を客観的に評価しエビデンスとする手段は確立されていなかった。そこで本研究では、臨床面接を収録したビデオを見て傾聴度合いの評価量を時系列連続量として入力し、その時の映像・音声・身体動作 (頷き等) の信号 (シグナル) の時系列データの物理特徴量から、統計的なデータマイニング手法を応用して、面接評価値を推定することを試みた。以下の4研究項目を進めた。(1) データ収集、整備とデータベース化:44件の臨床心理面接データに対し、発話内容・傾聴連続量・マイクロカウンセリングラベル等を付与してデータベースとして整備した。臨床心理分野において、これだけの規模で、内容も整備されたデータベースは、少なくとも日本には存在しない。日本における臨床心理面接を研究する上で、貴重な研究データとなったと考える。(2)計測・評価系の高度化: 超小型の頭部運動センサとマイクを組み合わせた収集システムを設計・製作した。(3)面接における傾聴度合いの時系列連続評価。(4)傾聴度合いに関する定性的・定量的分析:定性的に傾聴度合いの特徴を記述した。その上で物理特徴量からの予測をデータマイニング手法で行った。しかし、予測精度が低く、評価者間の評価値の相違を扱えないことがわかった。そこで、傾聴連続評価値を多重解像度分析により大局的な変化を抽出して、評価者間の相違を克服しうる評価変化点を自動検出できることを示した。その上で、その情報を用いて臨床心理士と初学者の変化点における傾聴評価の比較の実験を行なった。この結果、初学者の反応で大きく2クラスタが形成され、臨床心理士に近い反応をする人数が多いことがわかった。今後の臨床心理教育にも役立つ知見を、従来無い斬新な分析手法で導き出すことができた。
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