Demand characteristics revisited: Exploration of data generation process in social psychology

• Project/Area Number: 18H01081
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 10010:Social psychology-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 三浦 麻子 大阪大学, 人間科学研究科, 教授 (30273569)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小林 哲郎 神戸大学, 法学研究科, 研究員 (60455194) ; 清水 裕士 関西学院大学, 社会学部, 教授 (60621604)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2022-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000); Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2020: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2019: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000); Fiscal Year 2018: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
• Keywords: 要求特性 / データ生成過程 / Web調査 / 統計的モデリング / 国際比較

Outline of Annual Research Achievements

本研究では，実験的操作を含むWeb調査環境を用いた研究におけるデータ生成過程に焦点を当てて，(1)要求特性の影響メカニズムの解明，(2)要求特性の影響の統計的モデリングとそれによるデータの補正の方法論の確立，という2つのプロジェクトについて研究を遂行している．
(1)については，日本・アメリカ・イギリス・フランス・韓国・中国で，クラウドソーシングサービスやWeb調査会社に登録している一般市民を対象とする実験的なWeb調査を実施した．実験では，参加者にまず錯視（ミュラー・リヤー図形による）を体験させた後に，錯視解消/視覚のトレーニングと称してその効果のない刺激反応をいくつかさせ，再度錯視を体験させた際に「錯視が解消された」と回答する参加者がどの程度いるかで，要求特性の高さを測定することを試みている．合わせていくつかの個人特性を測定してそれらとの関連も検討する．データ分析は2020年度にかけて行う．
(2)については，2018年度に実施したWeb調査データに基づく分析を行い，日本行動計量学会の年次大会で報告した．顕在指標（質問項目への回答など）による測定に必然的に生じる社会的望ましさによる偏りを補正するために開発された潜在的態度測定法（Brief IAT）を日米の1000名以上の参加者を対象にして実施したデータにDiffusionモデルを適用して連合率を算出した．分析の結果，顕在指標による測定との相関はごく弱いが日米共に正であること，連合率には日米差があり日本人の方が高いことが示された．また，IATの指標としてよく用いられるD-scoreと連合率の相関は非常に高く，D-scoreの指標としての頑健さが示された．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

2018年度は実験のセットアップに時間を要したが，2019年度にその遅れをすべて吸収することができた．

Strategy for Future Research Activity

2019年度に多くのデータを収集することができたので，2020年度はまずその分析に注力する．その結果を踏まえて第2実験を計画，実施する．潜在指標の統計モデリングに関する研究は，成果をとりまとめて論文化する．

Research Products

• [Presentation] 潜在的自尊心の統計モデリング：Diffusion IATを用いた推定―Web実験による文化比較― (2019)
  • Author(s): 清水裕士・三浦麻子・小林哲郎
  • Organizer: 日本行動計量学会