JPA2024_Special Lecture_Network Psychometrics with R.pdf
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日本心理学会第88回大会の大会企画シンポジウム「【新刊連動講座】心理ネットワークアプローチ入門：行動科学者と社会科学者のためのガイド」用に作成したスライド資料です。 心理ネットワークアプローチの概要について学べるとともに，体系的テキストの翻訳版の見どころを知ることができ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アプローチです。この資料から興味を持ってくださった方は，ぜひ翻訳書『心理ネットワークアプローチ入門：行動科学者と社会科学者のためのガイド』にも目を通してみてください！
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- 1. 日本心理学会第88回大会 (2024年9月6日) 樫原 潤 (東洋大学)?小杉 考司 (専修大学) ?永田 悠一 (勁草書房) 【新刊連動講座】 心理ネットワークアプローチ入門： 行動科学者と社会科学者のためのガイド 1/49
- 2. 本講座の構成 ? 心理ネットワークアプローチの概要 (30分) ? 監訳者からみた今後の展望 (40分) ? by 樫原 潤 ? by 小杉 考司 ? 書籍の見どころトーク+質疑応答 (30分) ? 私の推しの章 ? この本のここがすごい！ 2/49
- 5. 心理ネットワークアプローチとは② ? 初期の論文：Borsboom et al. (2011) 5/49
- 7. ルーツから紐解くと??? ? ネットワーク科学 ? 世の中の多様な現象をネットワーク (複 雑系) として捉え，説明?予測?制御に つなげる学際科学 ? 心理ネットワークアプローチ ? 一人ひとり異なっている「心」をネッ トワーク (複雑系) として捉え，説明? 予測?制御につなげる成長分野 Barabási (2016) 池田他 (監訳) (2019) 7/49
- 9. 「アプローチ」の要点 うつ病 抑うつ 不眠 無価値観 e1 e2 e4 食欲不振 e3 抑うつ 不眠 食欲不振 無価値観 DSM的な発想から，臨床実践の 現実に則したものの見方へ クライエントは，「概念」ではなく 「症状の連鎖」に苦しんでいる 治療者が介入できるのは，「症状」や 「連鎖」のみであり，「概念」は直接 攻撃できない ※ 樫原 (2021) より引用 9/49
- 10. 「理論」の要点 ネットワーク科学で構築された 様々な理論の援用 ネットワークの維持には「ハブ」が 大きな役割を果たしている 動的平衡が崩れて相転移が生じる前に は，早期警告信号として，臨界加速 / 減速が確認される ※ Epskamp et al. (2018) をもとに作図 Dablander et al. (2022) 10/49
- 11. 「分析」の要点 実データを数理モデルに当ては め，変数の関連を可視化 時系列データの場合，N = 1でも推定 を実施できる ネットワーク全体の特徴や，個々の ノード (変数) がもつ機能について， 数量的指標をもとに議論できる ※ Borsboom et al. (2021) より引用 11/49
- 12. 多方面への広がり：臨床 ? Process-Based Therapyにおけるネットワークモデル Hofmann et al. (2021) 菅原他 (監訳) (2023) 図2.5を引用 12/49
- 13. 多方面への広がり：社会 ? 態度の極性化現象の数理シミュレーション Dalege et al. (2018) Figure 4を引用 13/49
- 14. 多方面への広がり：臨床×社会 ? うつ病の友人を援助することのコスト感のネットワーク Kashihara & Sakamoto (2023) Figure 1Aを引用 14/49
- 15. 多方面への広がり：パーソナリティ ? ビッグ5ネットワーク：実データ解析とシミュレーション Cramer et al. (2012) Figure 2を引用 15/49
- 19. 樫原 潤とは ? 1988年生まれ (kashihara@toyo.jp) ? 専門：臨床心理学 ? うつ病の潜在的スティグマとその 低減方法 ? 「新型うつ」の偏見についての 実態調査 ? ネットワーク解析による心理療法のテーラーメイド化 ※「多様性」が通底するキーワード 19/49
- 21. 臨床心理学との親和性 ? 「臨床実践の現場で生身で考えたこと」との親和性 ? 診断名だけじゃ，わからないことだらけだな ? 一人ひとり，こうも大きく異なるんだな ? 面接の枠に収まらない，激動の人生をみな生きているんだな ? 「臨床心理学の国際的な潮流」との親和性 ? 心理療法のテーラーメイド化 ? 精密精神医学 (precision psychiatry) ? データ駆動 (data-driven) 21/49
- 22. 臨床心理学に対するメッセージ性 ? 「いつの間にか，平均論の奴隷になっていませんか？」 ? 「うつ病に対しては，認知行動療法が有効」型の「エビデンス」 も，大事な足掛かりではある ? 「平均論的なエビデンス」を振りかざすだけでは，臨床の本来の あり方とはかけ離れてしまう ? 「複雑性や個人差の部分は手探りするしかない，と思い 込んでいませんか？」 ? 心理ネットワークの「アプローチ」「理論」「分析」のそれぞれ から，個々人を理解するためのヒントが豊富に得られる 22/49
- 23. 「アプローチ」がもつ臨床的意義 ? 概念ではなく，「具体的なものごとの連鎖」に着目して ケースに向き合う姿勢が鍛えられる ? Thが「『うつ病』のClだから『認知行動療法』で対応しよう」 という形の処理に流れてしまいそうな場面はよくある ? 概念の一言では表せない「連鎖のパターン」にこそ，ケースの 個別性がよく現れるはず ? 複雑な「心」を，複雑な形のまま理解することにつながる ? 「概念」からこぼれ落ちる個別性?複雑性も，ネットワークの形 ならもっと表現しやすくなる 23/49
- 24. 「理論」がもつ臨床的意義 ? ネットワーク科学由来の諸理論をメタファーとして活用し， 問題の発生?維持?変容メカニズムの理解につなげられる ? 「少し良いことがあってもClがすぐに元のパターンに戻るのは， システム全体で『動的平衡』が働いているからだ」 ? 「Clにとっての『ハブ』を見出せば，効率的な介入も考えつき やすいだろう」 ? 「Clにとって重要なコンポーネントの変動に着目して，『相転 移』レベルの大きな変容の前兆を掴もう」 …など ※ 「心理の場合にもこれらの理論が正しいと言えるか」は，今後 データ解析で確かめていく必要がある 24/49
- 25. 「分析」がもつ臨床的意義 ? 個々のClがもつ複雑系を，「データで記述可能な範囲」 だけでも明らかにできる ? 心理ネットワーク分析に必要な「データ測定?解析」にかかる コストは，今後下がっていくはず ? データ分析が自動化されていけば，Thは「データでは表現しきれ ないもの」を集中的に検討できる ? 「データを測定し，解析し，結果をもとに話し合う」とい うプロセス自体が，良好なTh-Cl関係の構築につながる 25/49
- 26. 実例：Kroeze et al. (2017) 心理ネットワークアプローチの proof-of-principal研究 うつ?不安の諸症状で長年苦しむ67歳 女性が対象 介入前に2週間のアセスメント期間を 取り，経験サンプリング法を実施 収集したデータからネットワーク図を 推定し，それを見ながら介入方針を話 し合う 26/49
- 27. ただし…「魔法の杖」ではない ? ネットワークというものの見方が「正しい」保証はない ? ネットワーク科学由来の諸理論が，心理の場合にどれほど 妥当といえるか，入念な検討が必要 ? データ分析の各モデルには，相応の限界がある ? N = 1のネットワークモデル (GVARモデル) の場合，ノード数は 10個未満に抑える必要がある (第10章) ? 統計的関連 (エッジ) は，因果を表すとは限らない (第5, 6章) 27/49
- 28. 今後必要だと感じること① 臨床心理学研究者?セラピス ト?クライエントの総出で， 心理ネットワークアプローチの 臨床的価値を見極める 臨床現場にいる人を巻き込み，実際の ケースで応用して初めてわかることが あるはず Kashihara et al. (2024) Figure 2を引用 28/49
- 29. 今後必要だと感じること② 臨床知との組み合わせで，上手 な活用のあり方を示していく まずは「語り」からネットワークを 構築し，反復測定すべきノードを絞り 込む？ (Process-Based Therapy式) 「ケース?フォーミュレーションと N = 1のネットワーク分析のFormal Integration」というアイデアも Burger et al. (2022) 29/49
- 31. 小杉 考司とは ? 1976年生まれ (kosugi@psy.senshu-u.ac.jp) ? 専門：数理社会心理学?心理統計 ? 多変量解析に関する著書?訳書 ? 計算論的アプローチ→心理統計 ? 最近は「心理尺度」の問題についてもお悩み中 ※「心?社会?データをどう繋ぐか」が通底するキー概念 31/49
- 32. Networkとわたし ネットワークは「視点」でもある コンピュータネットワーク，交通網，人間関係，意味ネットワーク，概念間ネットワーク??? 個人的には研究的関心の中心にいつも「ネットワーク」が。 ?社会心理学＝人間関係のネットワーク。特にグループダイナミックスは，その挙動の学 ? K.Lewinいわくグループとは力動的な全体（A dynamic whole） ? ゲシュタルト学派でもあった彼に取って，「全体は部分の総和以上」 ?ニューラルネットワークは神経回路網モデルであり，統計的モデルでもある。 ? 重回帰分析は多入力1出力?因子分析は少入力多出力 ? ニューラルネットワークは多入力?多出力 ? ニューラルネットワークの中間層では，入出力データの「関係性」だけを取り出す解析 ? 層の厚みが分水嶺を超えたとき，生きているかのように振る舞うことを実感させられてますよね 32/49
- 33. 複雑系科学?システム論 部分と全体の関係は，システム論として知られてきた ? 変遷の歴史 動的平衡系 ＞ 自己組織化系 ＞ 自己創出系 ＞ 複雑系 ＞ 複合システムネットワーク系 （生物学） （化学） （生命科学） （情報学） （人文社会科学） ? 考え方の系譜と，そのモデルとの対応について，Borsboomは慎重な切り分け?言葉遣いをしている ネットワーク?アプローチ ネットワーク理論 ネットワーク?モデル 統計ツール ? 理論，モデル，そして実践は全て異なるフェイズにあると考えるべきで，その関係の強さ?つながり方 についてはいくつかの立場があり得る（個人的には「意味ある物語としての理論」で良い） 33/49
- 34. ネットワーク科学?統計モデル 統計モデルとしてのネットワークは，狭義には「偏相関の可視化」に帰着する ? 低い偏相関をカットする方法としての閾値処理?枝刈り ? 閾値処理とは，一定の値以下の重みを0にすること ? 枝刈は基準として，p値や信頼区間をつかう ? ベイズファクターやベイズの確信区間をつかうことも 34/49
- 35. ネットワーク科学?統計モデル 偏相関のモデルを考えることの教育的?実践的利点 ? 「偏回帰係数」の解釈（他の変数で統制されているという条件付きの係数）は言語表現が 難しく，誤解を招くことも少なくない → 吉田?村井（2021）の重回帰論文の指摘は記憶に 新しい ? 心理尺度の分析に因子分析を使う方法の誤用?誤解が蔓延している → 因子分析はテス ト理論，心理測定に関するモデルだが，モデルの前提や内容が理解されないまま手続的 ルーチンだけが広まっているのが現状 → 構成概念の問題，「てっちゃんの手品」問題 ? 偏相関の分析はまず「偏相関」の理解を促し，かつ偽相関?隠れ変数の存在を気にせずに 考察することができる。スーツケースワードでわかった気になることも回避される。 ? ベイズ推定モデルの実装は簡単＆カテゴリカルデータにも対応できるなどの利点も。 35/49
- 36. 統計モデル＋システム論的思考＝？ 心理ネットワークの「心理」の部分を大事にしよう ? あらゆる統計モデルには，「数学的にあきらかなこと」と「そこから汲み取る意味」の二つの 側面が含まれている ＞ただの数字じゃねえかそんなもん！という批判からは逃げられない 背後にある思想?哲学を失った統計モデルはただの数字遊びになってしまう ? ネットワークがノードの直線的なつながりではないポイントに注目 ? ノードが直線的?一方通行的であればシステムは安定で単純→言い換えると変化?発展しにく い状態にとどまりがち ? それでも平均結合次数とシステム全体のサイズ比が一定のレベルを超えると，創造的な振る 舞いをしているように見える ? ネットワークは自己へのループを持つとカオス的振る舞いをする→人間の心は無限の変化? 発展に開かれており，われわれ心理学者の興味を惹きつける 複雑なものは複雑なまま捉えよう！（複雑系のテーゼ） 36/49
- 38. 書籍の構成 第I部 Rではじめるネットワーク科学 第1章 ネットワークというものの見方 第2章 Rの導入 第3章 ネットワーク構造についての記述的 分析 第4章 qgraphによるネットワークの構築と 描画 第5章 関連性と条件付き独立性 第II部 無向ネットワークモデルの推定 第6章 ペアワイズ?マルコフ確率場 第7章 モデル選択によるネットワーク構造 の推定 第8章 ネットワークの安定性，ネット ワーク間比較，再現可能性 第III部 縦断データに対するネットワーク モデル 第9章 縦断デザインにおけるさまざまな 選択肢 第10章 時系列データやパネルデータからの ネットワーク推定 第11章 ネットワークにおける変化の モデリング 第IV部 理論と因果性 第12章 因果推論 第13章 心理ダイナミクスについての理想化 されたモデリング 38/49
- 39. 樫原の推しは…第5章！ ? 第5章 関連性と条件付き独立性 5.1 はじめに 5.2 独立性と従属性 5.3 条件付き独立性 5.4 統計的従属性についての検定 5.5 条件付き従属性が生じる原因 5.6 本章のまとめ 5.7 練習問題 39/49
- 40. 小杉の推しは…第11＆13章！ ? 第11章 ネットワークにおける変化のモデリング 11.2 時変ネットワークモデル 11.3 時変ネットワークモデルの推定 11.4 気分を測定した時系列データからの時変GGMの推定 ? 第13章 心理ダイナミクスについての理想化された モデリング 13.2 イジングモデルの基礎 13.3 態度のダイナミクスについての理想化されたシミュレーション 13.4 知能研究における横断的現象のモデリング 40/49
- 42. この本のここがすごい！by 樫原 ? 「原理」や「背景」の解説が超丁寧！ ? 「RのHow to本」とは一線を画す ? 心理ネットワークアプローチがなぜ導入されたのか， どこから来たのか，どのような革新をもたらすのか ? ネットワーク分析がどのような原理で成り立っているのか， 分析結果自体は何を示しているか，結果をどう解釈すべきか ※ ぜひ，「テクニカルボックス」にも食らいついてください！ 42/49
- 43. この本のここがすごい！by 小杉 ? グラフィカルモデリングから遠くまで連れていってくれる ? III部までは基本的なモデルを丁寧に。 ? それだけじゃない！もっともっと発展的なことができる。 時系列モデルや因果推論まで。 ? 「入門」と銘打ってはいますが，入り口だけで手放すわけ ではありません。より専門的なところまでガイドします！ ※ 後半に行くほど難易度は上がりますが，キラキラ度もあがって興 奮します！こんなこといいな，できたらいいな，と思いながら一緒 にいきましょう！ 43/49
- 44. 文献 Barabási, A.-L. (2016). Network Science. Cambridge University Press. (バラバシ， A.-L. (著) 池田 裕一?井上 寛康?谷澤 俊弘 (監訳) (2019). ネット ワーク科学――ひと?もの?ことの関係性をデータから解き明かす新しいアプ ローチ―― 共立出版) Borsboom, D., Cramer, A. O., Schmittmann, V. D., Epskamp, S., & Waldorp, L. J. (2011). The small world of psychopathology. PLOS ONE, 6(11), e27407. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0027407 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, 58. https://doi.org/10.1038/s43586-021-00055-w 44/49
- 45. 文献 Burger, J., Epskamp, S., van der Veen, D. C., Dablander, F., Schoevers, R. A., Fried, E. I., & Riese, H. (2022). A clinical PREMISE for personalized models: Toward a formal integration of case formulations and statistical networks. Journal of Psychopathology and Clinical Science, 131(8), 906–916. https://doi.org/10.1037/abn0000779 Cramer, A. O. J., Van der Sluis, S., Noordhof, A., Wichers, M., Geschwind, N., Aggen, S. H., ... Borsboom, D. (2012). Dimensions of normal personality as networks in search of equilibrium: You can’t like parties if you don’t like people. European Journal of Personality, 26(4), 414–431. https://doi.org/10.1002/per.1866 Dablander, F., Pichler, A., Cika, A., & Bacilieri, A. (2023). Anticipating critical transitions in psychological systems using early warning signals: Theoretical and practical considerations. Psychological Methods, 28(4), 765–790. https://doi.org/10.1037/met0000450 45/49
- 46. 文献 Dalege, J., Borsboom, D., van Harreveld, F., & van der Maas, H. L. (2018). The attitudinal entropy (AE) framework as a general theory of individual attitudes. Psychological Inquiry, 29(4), 175–193. https://doi.org/10.1080/1047840X.2018.1537246 Epskamp, S., Borsboom, D., & Fried, E. I. (2018). Estimating psychological networks and their accuracy: A tutorial paper. Behavior Research Methods, 50(1), 195–212. https://doi.org/10.3758/s13428-017-0862-1 Hofmann, S. G., Hayes, S. C., & Lorscheid, D. N. (2021). Learning process-based therapy: A skills training manual for targeting the core processes of psychological change in clinical practice. New Harbinger Publications. (ホフマン, S. G.?ヘイズ, S. C.?ロールシャイト, D. N. (著) 菅原 大地?樫原 潤?伊藤 正哉 (監訳) (2023). プロセス?ベースド?セラピーをまなぶ―― 「心の変化のプロセス」をターゲットとした統合的ビジョン―― 金剛出版) 46/49
- 47. 文献 Isvoranu, A.-M., Epskamp, S., Waldorp, L., & Borsboom, D. (Eds.). (2022). Network psychometrics with R: A guide for behavioral and social scientists. Routledge. (イスヴォラヌ, A.-M.?エプスカンプ, S. C.?ウォルドープ, L.?ボースブーム, D. (編著) 樫原 潤?小杉 考司 (監訳) (2024). 心理ネットワークアプローチ入 門――行動科学者と社会科学者のためのガイド―― 勁草書房) 樫原 潤 (2021). 理論構築の観点から紐解く心理ネットワークアプローチの活用上 の留意点――松本論文へのリプライ―― 心理学評論, 64(2), 204–223. https://doi.org/10.24602/sjpr.64.2_204 Kashihara, J., & Sakamoto, S. (2023). Identifying the central components of perceived costs and benefits of helping peers with depression: A psychological network analysis using Japanese undergraduate samples. Japanese Psychological Research, 65(2), 112–123. https://doi.org/10.1111/jpr.12371 47/49
- 48. 文献 Kashihara, J., Sugawara, D., Kunisato, Y., Takebayashi, Y., Nakajima, S., & Ito, M. (2024). Possible futures for the psychological network approach: Agenda for clinical scientists. Japanese Psychological Research. Advance online publication. https://doi.org/10.1111/jpr.12538 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 吉田 寿夫?村井 潤一郎 (2021).心理学的研究における重回帰分析の適用に関わる 諸問題 心理学研究, 92(3), 178–187. https://doi.org/10.4992/jjpsy.92.19226 48/49
- 49. Enjoy the Psychological Network Approach! ※本発表は，科研費課題 (21H05068) および2024年度井上円了 記念研究助成の一環で行われました。 ※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。 49/49