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大学生の時間展望に おけるイメージ記述 
ー投影法,テキストマイニング手法を利用してー 
徳吉陽河 
【キーワード】:投影法,質的研究, テキスト分析,時間展望,大学生
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コーチング心理学(堀,2009) において,目標 (Goal) が,一つの重要なテーマになっている。 
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そこで,コーチング心理学の大学生への適応につ いて検討するため,テーマの近接領域である「時間 的展望」(都筑・白井,2007) ...
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調査方法:投影法(自由回答) 
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調査対象者:関東地区の大学生210名 
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(男子128,女子82) 平均年齢18.6歳(SD=0.81) 
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調査時期:2009年6~7月 
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調査内容::脳内イメージを表した図に,刺激語...
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今回は,大学生を対象に,「時間的展望(未 来)」について,連想する自分の脳内のイメー ジを3つまでの言葉を自由回答で記述を依頼 した。その自由記述を元にテキストマイニン グを行った。 
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テキスト分析,多変量解析に利用したソフト ウェ...
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1.自由回答よるテキストデータの構成要素の 抽出。句読点,助詞,特殊記号を除いた。 
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2.語句の頻度2以上のもの(閾値2以上) を基 準に調査を行った。 
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3.男女における言葉の出現頻度の差(フィッ シャーの正確確率検定)を実...
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キーワード「未来」について,語の出現頻度を多い順(10 位まで)に,棒グラフで整理を行った(Figure 2)。これを 見ると,「金(28個)」,「仕事(28個)」などが多かった。そ して,男女による語の出現頻度の差(フィッシャーの正 確...
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Figure2. キーワード「未来」についての大学生の記述 
注:※MeCab,RMeCabによる集計調査。集計によ...
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フィッシャーの正確確率検定:ノンパラメトリック検定。標本が 少ない場合に有効な統計手法。
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•「ネットワーク分析」とは,これらの様々な対象を, 点と線からなるネットワークとして表現し,その構 造的な特徴を探る研究法。 
•社会学,人類学,心理学,情報科学,工学など で発展し,近年は,物理学や生物学へ応用も行 われている。 
(金・鈴木...
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•青木繁伸(2009). Rによる統計解析オーム社 
•堀正(2009). コーチング心理学の展望群馬大学 
社会情報学部研究論集第16.pp.1~12 
•石田基弘(2008). Rによるテキストマイニング入門 
森北出版 
•金明哲(編)・...
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◆大学生の時間的展望におけるイメージ記述 投影法 テキストマイニング手法を利用して

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◆大学生の時間的展望におけるイメージ記述 投影法 テキストマイニング手法を利用して

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◆大学生の時間的展望におけるイメージ記述 投影法 テキストマイニング手法を利用して

  1. 1. 大学生の時間展望に おけるイメージ記述 ー投影法,テキストマイニング手法を利用してー 徳吉陽河 【キーワード】:投影法,質的研究, テキスト分析,時間展望,大学生
  2. 2. • コーチング心理学(堀,2009) において,目標 (Goal) が,一つの重要なテーマになっている。 • そこで,コーチング心理学の大学生への適応につ いて検討するため,テーマの近接領域である「時間 的展望」(都筑・白井,2007) や「目標」などの先行 研究を行った。 • そして,コーチング心理学における研究法の展望 (德吉,2009)に基づき,「脳内イメージ記述法」を用 いて,テキスト分析的手法により研究を行った。 2
  3. 3. • 調査方法:投影法(自由回答) • 調査対象者:関東地区の大学生210名 • (男子128,女子82) 平均年齢18.6歳(SD=0.81) • 調査時期:2009年6~7月 • 調査内容::脳内イメージを表した図に,刺激語(例 えば,「未来」)など自分がイメージする3つの言葉を 記述してもらう投影法(具体的な例をFigure 1に示 す)。協力者の自由記述を元にテキストマイニングに よる手法で分析を行った。 3
  4. 4. • 今回は,大学生を対象に,「時間的展望(未 来)」について,連想する自分の脳内のイメー ジを3つまでの言葉を自由回答で記述を依頼 した。その自由記述を元にテキストマイニン グを行った。 • テキスト分析,多変量解析に利用したソフト ウェアには,形態素エンジンであるMeCab (工藤,2009)と,統計ソフトR (青木,2009), そのパッケージとして,RMeCab (石田, 2008)などを利用した。 4
  5. 5. • 1.自由回答よるテキストデータの構成要素の 抽出。句読点,助詞,特殊記号を除いた。 • 2.語句の頻度2以上のもの(閾値2以上) を基 準に調査を行った。 • 3.男女における言葉の出現頻度の差(フィッ シャーの正確確率検定)を実施, • 4.男女のクロス集計による対応分析(DCA), • 5.クラスター分析(K-means法), • 6.語のネットワーク分析などにより,構成概念 について解析を行った。 5
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  7. 7. • キーワード「未来」について,語の出現頻度を多い順(10 位まで)に,棒グラフで整理を行った(Figure 2)。これを 見ると,「金(28個)」,「仕事(28個)」などが多かった。そ して,男女による語の出現頻度の差(フィッシャーの正 確確率検定)を分析したところ,「結婚」「充実」という語 に有意差(p<.05)が見られた。2つの語は,女性の方が 多く記入している。そして,男女のクロス集計に基づく対 応分析(DCA)の分析を行ったところ,それぞれの位置 関係が把握できた。さらに,クラスター分析では,2つの クラスターに分類された(Figure 4)。最後に,語のネット ワーク分析では,「金」「仕事」「結婚」「愛」「充実」のキー ワードを中心に,それぞれの関連性について視覚化さ れた(Figure 5)。共起の語として,仕事-結婚,仕事- 恋愛,楽しい-充実のキーワードにおいて,3個の共起 関係あった。 7 結果
  8. 8. 8 051015202530 出現頻度 出現頻度2828141110109998 金仕事不安楽する愛 楽し い 死結婚希望 Figure2. キーワード「未来」についての大学生の記述 注:※MeCab,RMeCabによる集計調査。集計により変化する可能性もある。
  9. 9. 9 語 女 男 Fisher.p 値 結婚 9 0 .000437 充実 6 1 .045443 フィッシャーの正確確率検定:ノンパラメトリック検定。標本が 少ない場合に有効な統計手法。
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  11. 11. 2014/9/21 11
  12. 12. 2014/9/21 12
  13. 13. •「ネットワーク分析」とは,これらの様々な対象を, 点と線からなるネットワークとして表現し,その構 造的な特徴を探る研究法。 •社会学,人類学,心理学,情報科学,工学など で発展し,近年は,物理学や生物学へ応用も行 われている。 (金・鈴木,2009) ⇒「カテゴリ・データ」にも応用がしやすい。 13
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  15. 15. •青木繁伸(2009). Rによる統計解析オーム社 •堀正(2009). コーチング心理学の展望群馬大学 社会情報学部研究論集第16.pp.1~12 •石田基弘(2008). Rによるテキストマイニング入門 森北出版 •金明哲(編)・鈴木努(2009).ネットワーク分析共立出版 •工藤拓(2009). MeCab <http://mecab.sourceforge.net/> (サイト閲覧日:2009年6月7日) •德吉陽河(2009). コーチング心理学における研究法 の展望第13回自己心理学ワークショップ発表論文 •都築学・白井利明(2007). 時間的展望研究ガイドブック ナカニシヤ出版 15 引用文献

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