| 研究課題/領域番号 |
22K03151
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分10030:臨床心理学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
福盛 英明 九州大学, キャンパスライフ・健康支援センター, 教授 (40304844)
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| 研究分担者 |
森川 友子 九州産業大学, 人間科学部, 教授 (70368877)
青木 剛 南山大学, 人文学部, 講師 (40733374)
永野 浩二 追手門学院大学, 心理学部, 教授 (80330166)
平野 智子 関西医科大学, 医学部, 非常勤講師 (40816534)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | EXPスケール / 体験過程スケール / 音声分析 / 評定 / 音声 / 特徴的特徴 / 体験課程 / 基礎研究 / 自動判定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の将来にある究極の目的は、カウンセリングセッションやインタビュー等対話データの体験過程の段階（EXPレベル）を自動で判定する装置を開発することであるが、そのためにはまず第一歩として、EXPスケールにおける７つの段階の発言にはどのような言語的・音声的特徴があるかについての基礎的データの収集が必要である。本研究では、訓練されたEXPスケール評定者が、対話のEXP段階を評定し各段階に分類された発言データを用いて、テキスト・音声の特徴を特徴量として抽出するなど基礎的な知見を収集し、どの特徴量がEXP段階の差を明確にできるのかについて分析・吟味することを目的とする。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、EXPスケールにおける7つの段階の発言にはどのような言語的・音声的特徴があるかについて、特徴量を明らかにしてゆく基礎的研究である。EXPスケールは、カウンセリングセッションにおいてクライエントの体験の深さと意味の創造過程を測定するために、Kleinら(1969)によって開発された評定尺度である。 訓練されたEXPスケール評定者が、トライアルカウンセリング、フォーカシング、 インタビューセッションのEXP段階を評定、各段階に分類された発言データを用いて、テキスト・音声の特徴を自然言語処理研究・音声認識研究の基礎的な手法を用いて抽出し、どのような指標がEXP段階の差を明確にできるのかについて分析・吟味することができるのかについて、基礎データを収集することである。本研究は、かなり先の将来ではあるが、IT技術を用いて、カウンセリングセッションやインタビュー等対話データの体験過程の段階(EXPレベル)を自動で判定する装置開発の基礎研究となるものである。
2022-2023年度は、EXPスケールの基準の再検討と評定トレーニング経験者の評定経験の定量化(研究1)に取り組んだ。EXP評定トレーニング経験者3名に協力を依頼して集団インタビューを行い、Klein(1969)のオリジナルEXPスケールの評定マニュアルに記載されている各段階の発言の特徴について、各段階を区別する際に用いている経験的特徴と言語の特徴と音声の特徴(ゆっくり語る、高さなど)を抽出し、それをまとめた。研究成果は福盛ら（2023）として学会発表した。2024年度は、ひきつづきEXPスケール評定サンプルの収集と評定者による評定・タグ付け(研究2)の中で、音声サンプルのデータベースを作成し、同時に音声特徴分析とできればテキストの特徴分析(研究3)に取り組む予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2022-2023年度は、EXPスケールの基準の見直しと評定トレーニング経験者の経験の定量化(研究1)に取り組み、評定トレーニング経験者に、Klein(1969)のオリジナルEXPスケールの評定マニュアルに 記載されている各段階の発言の特徴について、評定基準に不明瞭な点がないかを検討するため、アクション・リサーチとして、グループ・ディスカッション（Focus Group Discussion :FGD）（フリック,2002）を実施した。EXP評定トレーニング経験者3名に協力を依頼して集団インタビューとして①刺激剤として短いEXPインタビュー（約5分）の逐語録のみを用いて評定、②①に加え音声を聴いてもらって再度評定、③これらを元に、評定時の経験的特徴、音声の特徴について探索的にグループで議論、④逐語録を作成し、コード化、カテゴリー化を実施した。上位カテゴリーとして【EXPスケールは何を評定しているのか】【評定者の着目点】【評定レベルでの評定基準】【評定者の判断】【テキストと音声データとの関係】などの７カテゴリーにわかれた。 評定者は、評定基準に従い段階評定しているが、細かい段階への着目を超えて、全体での体験レベルの深まりをとらえる視点ももっていた。
＊評定者は全体の変化としていいよどみ、沈黙、速さ、息がまじる声、テンポ、ゆらぎなどを見て判断している可能性への言及があった。研究成果は福盛ら（2023）「EXP スケールの段階に関連する音声情報の研究」日本人間性心理学会第42回大会（2023年9月22-24日）で発表した。また研究代表者の倫理委員会の審査を受け、EXPスケール評定サンプルの収集と評定者による評定・タグ付け(研究2)に着手しており、他の研究者より音声サンプルの提供を受けており、今後EXPレベルのタグ付けを行ったあと、データベースとして形式を整えているところである。
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| 今後の研究の推進方策 |
2024年度は、ひきつづきEXPスケール評定サンプルの収集を継続しながらデータ数を増やし、評定者による評定・タグ付けを行う必要がある。それらを用いてテキスト特徴分析と音声特徴分析(研究3)に取り組む。これを受けて、できるだけある一定の長さこれらのデータについて、Praatなどのアプリケーションを使って音声分析を行い、そのEXPのレベルの変化と音声特徴の変化を検討することにする。
なお、研究1での知見から、EXPスケールの評定者は、評定基準に従い段階評定しているが、細かい段階への着目を超えて、全体での体験レベルの深まりをとらえる視点ももっていた。すなわち、研究立案時にはEXPスケールにおいて機械的に段階を区別して評定する仮説モデルで研究計画をたてていたが、EXPレベルの変化は連続体としてとらえる必要があるのではないかということが明らかになった。ゆえに、トライアルカウンセリング、インタビュー、フォーカシングの録音データを1セッションを数分単位のセグメントに分割し、EXPのレベルごとに断片的に集められた音声データをバラバラな状態で段階を区別できるかどうかを分析する予定であったが、1つのセッションの中での経時的変化を追うという仮説モデルが生成されたため、研究手法を変更し、まず集められたデータのセッションごとの逐語録を作成し、従来の手法(Klein,1969)に基づき、3 人の評定者により合議しつつEXP評定し、評定値を算出し、それらの発言にタグ付けをおこなったあと、連続的に、いいよどみ、沈黙、速さ、息がまじる声、テンポ、ゆらぎなどを測定することにした。そのために、数多くの断片的データを集める方向から、１つのセッションの時系列分析ができるようにデータベースを構築する計画に変更した。
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