2015 Fiscal Year Annual Research Report
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26590148
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| Research Institution | Future University-Hakodate |
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Principal Investigator |
花田 光彦 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 准教授 (80323385)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | パーソナリティ / 対応分析 / 独立成分分析 / 非負値行列因子分解 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
自分や他人に当てはまる性格特定語を回答者が自発的に回答するという記述形式の質問紙を用いて，性格構造を推定する研究を進めた．従来の尺度形式の質問紙では，尺度があらかじめ質問紙実施者によって選ばれるため，実施者の仮説が入り，バイアスが生じる可能性があったが，記述形式を用いる形式により，それを防ぐことができる．まず，平成26年度に収集した有名人に対する性格記述データを再分析した．対応分析により，そのデータを分析し，性格記述語と人物を同一空間内にプロットし，さらに独立成分分析の手法によって軸を回転し，最終のプロットを得た．結果，ビックファイブ性格モデルの因子のうち，外向性を除いた4因子（協調性，勤勉性，開放性，情緒不安定性）が得られた．これの結果は日本心理学会で発表された．この結果は，対応分析と独立成分分析の組み合わせが心理学データの分析に有効であることを示している．材質感に関する別のデータによっても，同様の分析が有効であることを示し，国際誌Perceptionで報告した．
さらに記述形式による性格構造の分析を進めた．お互いよく知っている友人グループで，性格を短い表現で記述しあうという実験を行い，記述形式のデータを収集した．対応分析，及び，信号処理の手法である非負値行列因子分解という手法で記述データを分析した．対応分析では，解釈可能な性格構造が得られなかったが，非負値行列因子分解では，解釈可能な性格次元を得ることができた．得られた因子はビックファイルモデルの性格因子に近いものもあったが，複数の因子の要素が含まれた次元も見られた．非負値行列因子分解により新たな性格構造を発見することができる可能性が示された．また，非負値行列因子分解が心理学データの分析のために用いることが示された．
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