日本心理学会第87回大会のチュートリアル企画「心理ネットワークアプローチ入門：縦断データ解析を中心に」用に作成したスライド資料です (5つある資料の4個目)。 心理ネットワークアプローチについて知るとともに，縦断データ解析の実施手続きを学べる内容となっています。心理学や精神医学だけではなく，社会科学の様々な領域で生かせる手法ですので，ぜひ目を通してみてください！

1. 樫原 潤 (東洋大学)
解析の実例①：臨床心理学研究
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2. このパートのねらい
◼ 「縦断データ×ネットワーク分析」の実例を見て
理解を深める！
• 具体的な研究と紐付けるから気づくことがあるはず
• みなさんも，ぜひじっくり結果の解釈を！
◼ 「縦断データ×ネットワーク分析」の活用が臨床
心理学でどこまで広がっているかを理解する
• 業界は，技術の進歩にどこまで追いつけているか？
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3. 臨床心理学における普及状況
◼ 「これぞ縦断的ネットワーク分析のお手本！」と
言えるほどの研究はまだまだ乏しい
• GVARモデルの実装前に四苦八苦した研究が数点
• GVARモデルの実装後も，プロット図がやたらチープ
なまま出版されていたりする
• 時変ネットワークモデルまで活用した研究は，まだ
見かけない
◼ 実例を複数概観しつつ，今後期待される展開を
考察していく
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4. 「縦断データ×ネットワーク分析」
の実例
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5. Bak et al. (2016) 概要
◼ GVARモデル実装前のN = 1の時系列データ解析
• 精神病性症状のネットワーク構造が，「安定期」
「再発の前駆期」「再発期」でどう異なるか？
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6. Bak et al. (2016) 方法
◼ 研究参加者：統合失調症 (妄想型) 患者1名
• 46歳女性，最初の精神病エピソードは1980年代
• 薬物療法を長年続けている
◼ 測定方法：経験サンプリング法
• 1日10回の測定を，基本は月水金土に，約12か月実施
• 精神病性症状を7段階のリッカート式尺度で評価
◼ 解析方法：自力で経時的ネットワークを推定
• Excel, Stata, Rをどうにか組み合わせた様子
• lag-1の回帰式を自分で定義
※「同時性 / 経時的効果の分割」はなされていない
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7. Bak et al. (2016) 結果
安定期 再発の前駆期 再発期
• 症状ノードのなかに，1つだけ『リラックス』という
ポジティブなノードが含まれている…
• 推定の前に，データをデトレンドしている
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8. Bak et al. (2016) の感想
◼ 「病状が重くなるほどネットワークが密になる」
様子が一目で見てわかる
• 直感ともよく合致する
◼ 症状ノード間にも負のエッジがあるのはなぜ？
• 同時性効果を分割できていない影響があるのか？
• 統合失調症の理論に照らせば説明可能なのか？
◼ 「時系列データの一部を切り出して個別に分析」
というのがどこまで適切か？
• 時変ネットワークモデルを試したいが，「GVARまで
修得した人が同様の創意工夫をする」のもあり？
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9. Borsboom et al. (2021) 概要
◼ GVARモデルによるN > 1の時系列データ解析
• 『ストレス』関連の項目群と『社交』関連の変数群を
用い，同時性 / 経時的ネットワークを推定
※ 総説論文内でのデモンストレーションとして
※ Fried et al. (2022) で報告されたデータの二次解析
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10. Borsboom et al. (2021) 方法
◼ 研究参加者：ライデン大学の大学生80名
• 80名中60名が女性，平均年齢20.38 (SD = 3.68) 歳
• コロナ禍の最中に参加 (2020年3月11日～4月4日)
◼ 測定方法：経験サンプリング法
• 1日4回の測定を，2週間にわたって毎日実施
• 『ストレス』関連の6項目と，『社交』関連の3項目を，
5件法のリッカート式尺度で評価
◼ 解析方法：GVARモデルで同時性 / 経時的ネット
ワークを推定
• RのmlVARパッケージを利用
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11. Borsboom et al. (2021) 結果
同時性
ネットワーク
経時的
ネットワーク
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12. Borsboom et al. (2021) 感想
◼ 「コロナ禍の心模様」についての実感と合致する
経時的ネットワークに
• 『孤独』は，次の時点における複数のストレスを予測
• 『オンラインの社交』があっても，次の時点における
ストレス緩和は予測されない
• 外出自粛の指示が強まった期間だからか，『孤独』に
接続されたエッジは少ない
※「症状だけ」ではないネットワークの強み
◼ 不思議と，個人間ネットワークも検討したくなる
• 同時性ネットワークを解釈する際の比較対象になる？
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13. 今後期待される展開
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14. 確かな実証的研究の蓄積
◼ 技術的発展にキャッチアップした研究が，もっと
増えてほしい
• GVARモデルを使いこなすだけでなく，プロット図の
美しさにも気を配りたい
• 時変ネットワークモデルを有効活用した研究も見たい
◼ 研究の背景・文脈とマッチしたモデルを創意工夫
してほしい
• 「コロナ禍ならではの結果」が出たのは，『社交』
『ストレス』というコアの変数を測定したからこそ
• 「症状だけでネットワークを組み，あとは推定結果の
お告げを待つ」という時代からシフトしつつある
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15. 臨床的介入と紐づけた知見の蓄積
◼ 臨床心理学者目線では，やはり「治療がどのよう
に奏功するのか」が知りたい！
• 「RCTにおける群分け」を示すダミー変数を追加する，
介入の量や強度を測定してノード化するなど？
• 治療の最初から最後まで変数を測定し，時変ネット
ワークモデルを推定するなど？
◼ 「治療中にネットワークを活用する研究」にも
トライしてみてほしい！
• Kroeze et al. (2017) のproof-of-principal研究がヒント？
-- 介入前のアセスメント期間でネットワークを推定し，
「このネットワークを見ての気づき」を尋ねる
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16. ぜひ，想像の翼を広げてください！
◼ 心理療法の文脈での展望論文があるのでぜひ！
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17. 文献
Bak, M., Drukker, M., Hasmi, L., & van Os, J. (2016). An n=1 clinical network
analysis of symptoms and treatment in psychosis. PLOS ONE, 11(9), e0162811.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0162811
Borsboom, D., Deserno, M. K., Rhemtulla, M., Epskamp, S., Fried, E. I., McNally,
R. J., ... & Waldorp, L. J. (2021). Network analysis of multivariate data in
psychological science. Nature Reviews Methods Primers, 1(1), 58.
https://doi.org/10.1038/s43586-021-00055-w
Fried, E. I., Papanikolaou, F., & Epskamp, S. (2022). Mental health and social
contact during the COVID-19 pandemic: An ecological momentary assessment
study. Clinical Psychological Science, 10(2), 340–354.
https://doi.org/10.1177/21677026211017839
樫原 潤・伊藤 正哉 (2022). 心理ネットワークアプローチがもたらす「臨床革命」
――認知行動療法の文脈に基づく展望―― 認知行動療法研究, 48(1), 35–45.
https://doi.org10.24468/jjbct.20-015
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18. 文献
Kashihara, J., Sugawara, D., Kunisato, Y., Takebayashi, Y., Nakajima, S., & Ito, M.
(2023, August 7). Possible futures for the psychological network approach:
Agenda for clinical scientists. Retrieved from psyarxiv.com/y89r3.
Kroeze, R., van der Veen, D. C., Servaas, M. N., Bastiaansen, J. A., Voshaar,
R. C. O., Borsboom, D., Ruhe, H. G., Schoevers, R. A., & Riese, H. (2017).
Personalized feedback on symptom dynamics of psychopathology: A proof-of-
principle study. Journal for Person-Oriented Research, 3, 1–10.
https://doi.org/10.17505/jpor.2017.01
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19. Enjoy the
Psychological Network Approach!
※本動画は，科研費課題 (21H05068) の一環として収録・公開さ
れています。
※本発表について，開示すべき利益相反関連事項はありません。
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