| 研究課題/領域番号 |
22K13792
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分10010:社会心理学関連
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
小嶋 理江 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任准教授 (80872845)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2023年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 高齢ドライバ / CCDC / 自己認識 / 安全運転 / 補償行動 / メタ認知 / 類型化 / ドライバ評価 / 潜在ランク / モニタリング機能 / コントロール機能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
個々のドライバが抱える課題を踏まえ，的確なドライバ評価を行う必要があるため，名古屋大学COIで構築された6年分の縦断的データ（高齢者運転特性データベースDahlia）を活用し，多面的な視点でドライバの特徴を明らかにする。態度等の心理変数や自身の心身機能をどう捉えているかの主観評価，実際の運転 や認知機能等の客観評価と主観評価の対応から適切に自身を捉えているか(メタ認知のモニ タリング機能)，運転方略としての補償行動は適切か(メタ認知のコントロール機能)を用いてドライバの類型化を行い，総合的なドライバ評価を目指す。個々のドライバに最適な効果的な運転支援や安全運転教育の提案を目指す。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、高齢ドライバのメタ認知（自身の認知機能や運転能力に対する認識の適切性）に着目し、主観評価と客観評価を統合したドライバ類型化を目指している。2024年度は、前年度に得られた主観評価によるクラスター分類を基盤に、客観的な認知機能データとの統合分析に向けた検討と準備を進めた。
多角的運転特性簡易型質問紙SQ-CCDCによって得られた5つのクラスター（補償行動意識と安全運転適性の2軸に基づく分類）と、高齢者運転特性データベースDahliaに収集されている認知機能データとの対応関係を分析するための方法を検討した。特に、メタ認知のモニタリング機能の評価として「自己認識と実態のギャップ」を把握するための分析アプローチの整理に取り組んだ。
具体的には、「クラスター×認知機能×違反歴」の組み合わせによる高齢ドライバの類型化の枠組みを考案し、特に以下の群に焦点を当てた分析計画を検討した：(1)「高リスク群」(補償行動意識低・安全運転適性低×認知機能低×違反あり)、(2)「潜在的リスク群」(補償行動意識低・安全運転適性高×認知機能低×違反あり)、(3)「適切対応群」(補償行動意識高・安全運転適性高×認知機能低×違反なし)、(4)「不適切補償群」(補償行動意識高・安全運転適性高×認知機能低×違反あり)。
また、主観評価と客観評価の差異を捉えるための分析手法についても検討を行った。これらの準備により、次年度に予定している実際の統合分析と結果の解釈に向けた方向性が定まった。
次年度（最終年度）は、これらの分析枠組みに基づいて実際のデータ分析を実施し、メタ認知の適切性が安全運転に及ぼす影響を検証するとともに、個々のドライバの特性に応じた効果的な安全運転支援策の提案につなげる予定である。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
3: やや遅れている
理由
主観評価によるクラスター分類と客観的認知機能データとの統合分析に向けた準備段階にとどまり、当初計画していた実際のデータ分析と結果の導出には至らなかった。分析枠組みの検討に時間を要したことと、「メタ認知ギャップ」を適切に定量化する方法の模索に慎重に取り組んだため、具体的な分析結果を得るまでの進捗が遅れている。
また、データベースの複雑さと対象者の多様性から、最適な分析アプローチの検討に予想以上の時間を要した。しかし、次年度の分析に向けた方向性は明確になっており、次年度での研究目標達成に向けて取り組む準備が整いつつある。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は、主観評価と客観評価の基本的な対応関係の分析に焦点を絞る。SQ-CCDCから得られたクラスター分類と基本的な認知機能データとの比較分析を中心に、「自己認識と実態の一致/不一致」という視点から高齢ドライバの特徴を把握することを優先する。
初夏に開催される日本交通心理学会での発表準備を通じて分析内容を整理し、得られた知見をメタ認知の視点から統合することで、高齢ドライバの安全運転に関わる重要な要因の特定を目指す。これにより、本研究の基本的な目標である「メタ認知を軸とした高齢ドライバの特徴把握」に貢献する成果を得ることに注力する。
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