記事本文は穏当だが、写真に写るスライドが過激。
ゲームについて
ゲームは人生に不要で無用。
「減」ゲームは、本人が努力しても不安定。
特定のゲームは、「断」ゲーム(アカウント削除)を提案。
記事本文は穏当だが、写真に写るスライドが過激。
ゲームについて
ゲームは人生に不要で無用。
「減」ゲームは、本人が努力しても不安定。
特定のゲームは、「断」ゲーム(アカウント削除)を提案。
思春期のインターネットゲーム障害の予防には親が重要な役割を果たすことが指摘されている。この研究は、3時点(3波)の調査を行い、親のモニタリングとインターネットゲーム障害の間の相互関連性を調べている。
思春期のインターネットゲーム障害の予防には、親の効果、親のモニタリング度が高いことと、父子関係が良好であることが重要な役割を果たしている可能性が示唆された。
父親と子どものコミュニケーションがよくなかったり、父親が子育てに参加せずコミュニケーションがないような家庭では、子どものゲームのモニタリングは有効性が減じるのだから、おそらく家庭のあり方がそもそも問われているように解釈できる。
論文から示唆されるのは、親が子どもの教育に適切に関与できている場合にはゲーム障害は生じにくいということであろうか。親子関係が断絶していたり、父親が子育てに参加していなかったりすると、子どもが「最近、ゲームをやり過ぎているので、何かしよう」と思っても、コミュニケーションがもともと断絶しているため、有効な手立てが打てないのだ。
要するに子どもの行動を監視して、注意すれば解決するという表層的な話ではなくて、もう少し深い話で、子育ての姿勢であったり、父親の子育てへの参加であったり家庭のあり方の話である。
この論文はしっかりと読むと味がある論文で、非常に面白い。 なお、この論文でのゲーム障害の計測はインターネット依存症尺度が使われており、厳密にいうとネット依存の研究だが、ネット依存はほぼインターネット・ゲーム依存であるとのことから、インターネット依存症尺度が使われている。統計技法は最新のテクニックが使われているが、データ(尺度)が惜しいところである。
親のモニタリングは、子どもの活動、居場所、仲間に関する親の実践と知識と定義される。(Stattin and Kerr, 2000; Borawski et al., 2003; Bleakley et al., 2016).
中国国内の3つの小学校と2つの中学校から参加者を募り,半年ごとに3つの異なる時点で収集。ベースライン評価(T1;2012年10月)では、合計1830名の青年が集められました。2回目の評価(T2、2013年4月)では、T1で募集した青少年のうち1680人(当初のサンプルの91.80%)が参加し、3回目の評価(T3、2013年10月)では1490人(当初のサンプルの81.42%)が参加した。
参加者の減少は、主に以下の理由によるものだった。a)評価日に生徒が学校を欠席した、(b)生徒が別の学校に転校した、(c)一部の生徒がほとんどの項目に答えられなかった、(d)生徒が研究への参加を継続することを拒否した。3つの評価をすべて完了した参加者と、データが欠落した参加者の間には、いずれの変数の間にも有意な差はなかった。
最終的に得られた1490名の青少年は、54.6%が男性で、T1時点の平均年齢は12.03歳(SD=1.59、範囲:9~15歳)、692名が小学校(5年生)出身、798名が中学校(7年生443名、8年生355名)出身でした。約41.3%が一人っ子で、92.5%が母子家庭、7.5%が片親家庭であった。また、参加者の出身地は、農村が22.3%、県庁所在地が27.4%、小都市が41.9%、大都市が8.3%でした。さらに、参加者の母親の73.4%、父親の70.4%の教育レベルが高校以下で、一人当たりの平均月収が3000円以上の家庭が52.2%と、2015年の中国の平均よりも高かった。
10項目からなるParental monitoring of Internet use questionnaire(Su et al.2015)を用いて評価しました。思春期の子どもたちに、過去6カ月間のインターネット利用時の居場所や頻度、期間、同伴者、利用内容を親が把握しているかどうかを尋ねた。
親は私がどこでインターネットをしているか知っている」、「親は私が家でしかインターネットをしないように制限している」などの項目がある。すべての項目は、3点満点(1=まったくない、3=よくある)で評価しました。10項目の平均値を算出したところ、スコアが高いほど親のモニタリングが強い。
青年のインターネットゲーム障害の測定には、8項目からなるインターネット依存症尺度(IAS;Young, 1998)を用いた。「インターネットゲームのプレイ時間を減らそうとすると、動揺や不安を感じるか?」「オンラインゲームにもっともっと時間を費やさなければならないと感じるか?」など、インターネットゲームへの参加度合いについて質問しました。すべての項目は、3点満点(1=全くない、から、3=よくある)で評価した。
IAS(The eight-item Internet Addiction Scale)は日本ではYDQやDQと呼ばれることが多い尺度である。 https://www.ask.or.jp/article/353
YDQは1/0で採るのが一般的だが、IASは4件法でとっている。スコアリングの方法が違う。
親のモニタリングとインターネットゲーム障害の間の相互効果を調べるために、3つの並列自己回帰モデル(parallel autoregressive models)を実施し、比較した。モデル1は、自己回帰パスと同時相関を含み、χ2(6)=2.872、CFI=0.996、RMSEA=0.035と、データによく適合していた。次に、モデル2では、T1での親の監視からT2でのインターネットゲーム障害、T2での親の監視からT3でのインターネットゲーム障害へのラグドパスと、T1でのインターネットゲーム障害からT2での親の監視、T2でのインターネットゲーム障害からT3での親の監視へのパスを追加しました。モデル2は、ベースラインモデル(モデル1)よりも適合性が高く、χ2(2)=0.255、CFI=0.997、RMSEA=0.000、Δχ2(4)=2.617、p>0.05だった。次に、T1での親の監視からT3でのインターネットゲーム障害へのパスと、T1でのインターネットゲーム障害からT3での親のモニタリングへのパスを追加し、モデル3を作成したが、モデル3は飽和モデルであり、追加したパスは有意ではなかつた。そのため、モデル2が最終モデルとして特定された。
図1
モデル2の分析では、親のモニタリングとインターネットゲーム障害の間に相互関係があることが示され、T1での親のモニタリングが大きいと、T2でのインターネットゲーム障害が少ないことが有意に予測された。さらに、T2でのインターネットゲーム障害は、T3での親のモニタリングを負に予測し、B = -0.073, β = -0.048, p < 0.01, 95%CI [-0.137, -0.019]となった。しかし、T2での親のモニタリングからT3でのインターネットゲーム障害へのパス、およびT1でのインターネットゲーム障害からT2での親のモニタリングへのパスは有意ではなかった。
予測変数と従属変数の間に有意な関係があることは、媒介効果を検討するための必要条件ではないという提案(Hayes, 2009)に基づき、Cole and Maxwell (2003)が推奨するステップワイズ法を用いてクロスラグモデルを検証し、親のモニタリングとインターネットゲーム障害の相互関連に対する親子関係の媒介効果を検討した。まず、父と子の関係の媒介効果を検討する。
ステップ1では、親のモニタリング、父と子の関係、インターネットゲーム障害の間の自己回帰パス、および同時共分散を含むモデル4-1を実行した。モデル4-1は、χ2(18)=4.994、CFI=0.981、RMSEA=0.051と、データによく適合していた。ステップ2では、モデル5-1に、親の監視とインターネットゲーム障害の間の時間的なラグドパスを追加したところ、χ2(14) = 5.135, CFI = 0.984, RMSEA = 0.053, Δχ2(4) = 0.141, p > 0.05という良好なデータ適合性を示した。
ステップ3では、モデル6-1に、親のモニタリングと父子関係のラグドパス、および父子関係とインターネットゲーム障害のラグドパスを追加したところ、χ2(6)=0.944、CFI=1.000、RMSEA=0.000、Δχ2(8)=4.194、p>0.05と、データによく適合した。ステップ4では、T1での親の監視からT3でのインターネットゲーム障害へのパスと、T1でのインターネットゲーム障害からT3での親の監視へのパスをモデル7-1に追加した。
しかし、モデル7-1は飽和したモデルであり、追加されたパスは有意ではなかつた。したがって、モデル6-1が最終モデルとして特定された(図2参照)。同様の手順で、母子関係の媒介作用を調べたところ、最終モデル(モデル6-2、図3参照)は、χ2(6)=1.198、CFI=1.000、RMSEA=0.012、Δχ2(8)=7.922、p>0.05と、データによく適合した。
図2
図3
図2に示すように、T1での親の監視からT2での父子関係へのパスは、B = -0.031, β = 0.211, p < 0.01, 95% CI [0.024, 0.038]と有意であった。また、T2時点の父親と子どもの関係は、T3時点のインターネットゲーム障害を負に予測し、B = -0.008, β = -0.119, p < 0.01, 95%CI [-0.012, -0.005]となった(図2の中央の下降パスを参照)。ブートストラップ解析の結果、親子関係を介したインターネットゲーム障害に対する親のモニタリングの間接効果は、B = -0.002, SE = 0.002, β = -0.003, p < 0.05, 95% CI [-0.005, -0.001]と、有意かつ正の値を示しました。一方、T1におけるインターネットゲーム障害は、T2における父親と子どもの関係の悪化を有意に予測し、B = -0.101, β = -0.102, p < 0.01, 95% CI [-0.149, -0.061]となった。さらに、T2での親子関係の悪化は、T3での親のモニタリングを低下させる可能性があり、B = -0.067, β = -0.05, p < 0.05, 95% CI [-0.114, -0.022]となりました(図2の中央の上向きパスを参照)。ブートストラップ分析の結果、インターネットゲーム障害が父子関係を介した親のモニタリングに及ぼす間接効果は、B = -0.008, SE = 0.003, β = -0.005, p < 0.05, 95% CI [-0.017, -0.002]と、有意かつ正の値を示した。
図3に示すように、T1での親のモニタリングは、T2での母子関係の低下を予測し、B = 0.082, β = 0.140, p < 0.01, 95% CI [0.058, 0.106]となった。しかし、T2における母子関係は、T3におけるインターネットゲーム障害を予測せず、B = 0.058, β = 0.036, p > 0.05, 95% CI [-0.005, 0.121]となった。一方、T1でのインターネットゲーム障害は、T2での母子関係の悪化を有意に予測し、B = -0.097, β = -0.096, p < 0.01, 95% CI [-0.142, -0.058]となった。T2での母子関係はT3での親のモニタリングを予測せず、B = -0.042, β = -0.037, p < 0.05, 95% CI [-0.085, 0.001]であった(図3の中央の上向きのパスを参照)。親のモニタリングが母子関係を介してインターネットゲーム障害に及ぼす有意な間接効果は認められなかった。
本研究では、親のモニタリング、インターネットゲーム障害、親子関係の関連性に関する理解を深めるために、いくつかの重要な知見が得られました。まず、親のモニタリングとインターネットゲーム障害の間には、相互関係があることがわかった。また、父子関係は、親のモニタリングとインターネットゲーム障害との間のパスの両方向に対して媒介効果を有していたが、母子関係を介した親のモニタリングのインターネットゲーム障害への有意な間接効果(およびその逆)は見られず、親のモニタリングとインターネットゲーム障害との間の相互関係に対する父子関係と母子関係の影響が異なっていることが示された。以上の結果から、思春期早期におけるインターネットゲーム障害のリスクを低減するには、親の要因(インターネット利用に対する親の監視が強いことや、父子関係が良好であることなど)が寄与している可能性が高いことが示唆された。
本研究の結果は、親の監視が青年のインターネットゲーム障害を負に予測することを示した。しかし、本研究では、親のモニタリングとインターネットゲーム障害の関係は、時間的に安定していない。実際、T1での親のモニタリングは、T2でのインターネットゲーム障害の低さを予測したが、T2での親のモニタリングは、T3でのインターネットゲーム障害を有意に予測していなかった。この結果は、インターネットゲーム障害に対する親の監視の効果に矛盾があることを示唆している。今回の知見と一致するように、いくつかの先行研究では、親のモニタリングのレベルが高いほど、問題のあるインターネット使用やその他の行動上の問題を減らすのに有効であることが示されている(例えば、Bleakley et al., 2016; Collier et al., 2016; Jang and Ryu, 2016)。しかし、ビデオゲームの制限などの親のモニタリングは、インターネットゲーム障害を軽減する有効な方法ではないかもしれないと指摘する実証研究もある (Livingstone and Helsper, 2008; Van den Eijnden et al., 2010; Shin and Huh, 2011; Choo et al., 2015)。 考えられる説明の1つは、中国文化と西洋文化の間の親のスタイルの違いかもしれない。欧米の親は子どもの個人的な選択や自尊心をより尊重するのに対し、中国の親は親の権威を重視し、子どもの行動をより容易に監督する傾向がある(Chao and Tseng, 2002)。そのため、中国の親は、思春期の子どもがインターネットの過剰利用などの問題行動を示したときに、子どもの行動をより多くモニタリング・制限するのに対し、欧米の親は、親子のコミュニケーションを増やし、思春期の子どもがルールを決められるように、より多くのアドバイスやサポートを行う傾向がある (Su et al., 2015; You et al., 2017). さらに、このような伝統的な文化の中で育った中国の青年は、欧米の青年に比べて、親のモニタリングを受け入れる傾向が強いと言われている。
インターネットゲーム障害から親のモニタリングへのパスの結果、T2でのインターネットゲーム障害はT3での親のモニタリングと有意に関連することが示された。今回の研究では、思春期の子どもがインターネットゲーム障害のリスクを抱えていることを親が認識している場合、半年後の子どもの行動に対する親のモニタリングは少なくなるようだ。一方、先行研究では、親のモニタリングは、青年の自己調整能力の認識と関連していることが明らかになっている (Padilla-Walker and Coyne, 2011)。この矛盾を説明する1つの可能性として、親はインターネットゲーム障害に対して、すぐに厳しいモニタリングを増やす傾向があるが、半年後に、そのような厳しいモニタリングでは青年のオンラインゲーム活動をうまくコントロールできないと感じると、モニタリングを緩和するかもしれない (Su et al., 2015). 思春期の外向性問題に関する研究でも、親によるコントロールの試みを認識した際の失敗が、その後の親によるコントロールの試みの減少につながる可能性があることがわかっている(Pinquart, 2017)。もう1つの可能な説明は、インターネットゲーム障害のレベルが高い青年が、親のモニタリングに適応する方法を学ぶかもしれないということである。ゲームのモチベーションが高い問題のあるゲーマーは、興味のある活動に従事するための創造的な方法を考案するかもしれない。つまり、最初は親の監視を気にしてプレイ時間を減らし、親の目に触れないように活動する方法を模索するかもしれない(例:友人の家でプレイする、お金を貯めて自分のデバイスを買って隠す、授業や他の活動をサボってゲームセンターに行くなど)。さらに、思春期の子どもたちが家の外で過ごす時間が増えるため、年齢が上がるにつれて親が子どもたちをモニタリングすることが難しくなる。さらに、ある調査によると、9〜16歳の青少年の約49%が寝室でインターネットを利用し、青少年が自宅でインターネットを利用しているにもかかわらず、親がモニタリングすることが難しくなっている (Livingstone et al., 2011)。本研究における親の監視とインターネットゲーム障害との間の直接効果は、時間の経過とともに安定していないことを考慮すると、より詳細な研究と十分な証拠が得られるまでは、慎重に解釈すべきであると考えられる。
本研究で最も重要な知見は、親のモニタリングと青年のインターネットゲーム障害の相互関係に、父子関係と母子関係が異なる影響を与えていることであると考えられる。具体的には、父子関係のみが、親のモニタリングとインターネットゲーム障害との関係に相互的な間接効果を持ち、母子関係には関連が見られなかった。母子関係の重要性については多くの研究で報告されているが、本研究では、父親の方が青年のインターネットゲーム障害の予防に重要である可能性が明らかになった。これらの結果は、親のモニタリングと父子のつながりが、小学6年生から8年生のサンプルにおける問題行動の減少と関連するという別の縦断的研究の結果と一致している(Fosco et al., 2012)。さらに、Liu et al. (2013) は、父親と子どもの関係がインターネットゲーム障害を予測し、母親と子どもの関係は予測しないことを明らかにした。1つの可能な説明は、父親と母親はほとんどの家庭で異なる役割を果たしており、そのため思春期の子供に影響を与える方法も異なるということである。先行研究では、母親は表現的役割(育児、コミュニケーション、感情的ケアなど)に特化しているのに対し、父親は道具的役割(経済的支援、遊び、助言や指導など)を担っていることが示されている。したがって、母親は思春期の感情に大きな影響を与えるのに対し、父親は主に思春期の行動に影響を与える可能性がある(Fosco et al., 2012; Liu et al., 2013; Feld, 2015; Pinquart, 2017)。この場合、父親は、青年が社会的スキルを身につけ始め、困難な状況に対処するための指針を求めるときに、重要な役割を果たすかもしれない。思春期の子どもたちは、父親の不在によって、関与や十分なサポートが得られないために被害を受けることが知られており、その結果、オンライン活動を求める可能性が高くなる(Videon, 2005; Su et al., 2015)。もう一つの説明は、子育てや親子関係の文化的な違いかもしれないん。中国の文化では、父親は家族の中心にいる無関心な支配者とみなされており、青年の行動を支配しようとして、青年をより多く叱り、批判する傾向がある(You et al., 2017)。父親から疎外されていると感じている青年は、拒絶されていると感じやすく、ビデオゲームとのつながりを求めやすいかもしれない(Liu et al., 2013)。
また、クロスラグドモデルでの逆方向の分析では、インターネットゲーム障害の高さは、最初は父子関係や母子関係の悪化につながるかもしれないが、その後、父子関係の悪化のみが親のモニタリングの高さにつながることが示唆された。ビデオゲームに依存している青年は、学業や行動上の問題など、インターネットゲーム障害の結果に関連して、親に不安を抱かせる可能性がある(Young and de Abreu, 2011; Griffiths et al., 2015)。その結果、親は彼らに対して批判的になる傾向があり、それが親子間の対立を悪化させ、その後の親子関係を悪化させる可能性がある。上述したように、父親は子どもの問題行動を正すことに、母親は心のケアに、より深く関わる傾向がある。したがって、インターネットゲーム障害が強く、父子関係が悪化している青年は、インターネット利用を監視する傾向が強いと考えられる。
本研究では、親子関係に焦点を当てたが、インターネットゲーム障害が、親のモニタリングと親子関係の関係を媒介する可能性があることがわかった。具体的には、クロスラグモデルにより、インターネット利用に対する親のモニタリングが高いと、インターネットゲーム障害が減少し、その結果、より質の高い親子関係が形成される可能性が示された。
本研究は、親のモニタリング、親子関係、インターネットゲーム障害の間の相互関係を検証した初めての研究であると考えられる。本研究で得られた知見は、ターゲットを絞った介入に影響を与える可能性がある。特に、本研究では、親のモニタリングがインターネットゲーム障害の直接的な予測因子であることが明らかになった。そのため、青年のインターネットゲーム障害を管理する親の行動が重要であると考えられる。本研究では、思春期の日常活動に関する知識を深め、インターネット利用の時間、場所、内容に関するルールを設定するなど、一般的な親のモニタリングが、思春期のインターネットゲーム障害を減少させる可能性があることを示唆する証拠が得られた。思春期のインターネット利用に対する効果的な親のモニタリングのためには、思春期の子どもとのオープンなコミュニケーションを追求するとともに、親と思春期の子どものインターネット利用を考慮しながら、親同士のつながりを構築することが最善の戦略であるかもしれない(Symons et al.2017)。次に、本研究では、親のモニタリングとインターネットゲーム障害との双方向の関連性に対する父子関係と母子関係の影響の違いの可能性を検討しました。本研究の結果によると、家族ベースのアプローチに関する過去の報告 (Lochman and Van den Steenhoven, 2006; Liu et al., 2012)。この結果は、父親が思春期の子どもの行動に気を配り、子どものインターネット利用に関するルールや監督を行うことで、母親は感情的な温かさやコミュニケーションで貢献していることを示している。
最近の研究では、親のモニタリングの低さや親子関係の悪さが、青年期のインターネットゲーム障害の高さを予測することが強調されている(Liu et al., 2012; Koo and Kwon, 2014; Li et al., 2014; Bleakley et al., 2016; Jang and Ryu, 2016)。しかし、大半の研究は、思春期のインターネットゲーム障害に対するこれら2つの変数の一方向性効果に焦点を当てており、我々の知る限り、思春期における親のモニタリング、親子関係、インターネットゲーム障害の相互関係を検討した研究はまだ存在しない。
いくつかの実証研究では、親のモニタリングによって、問題のあるインターネット使用、物質使用、危険な性行動、非行などの問題行動のリスクを低減できることが示唆されている (Liau et al., 2008; Xu et al., 2012; Bleakley et al., 2016)。
親は、青年がインターネットゲーム障害を発症するリスクを減らすために、青年のインターネット利用を監視し、助言する上で重要な影響力を持っている(Lee and Chae, 2007; Bleakley et al., 2016)。 Collier et al. (2016) が行った57件の研究のメタ分析では、親のモニタリングが、青年のゲーム時間や性行動の減少と関連することがわかった。さらに、韓国の1800人の青年を対象とした調査では、親のモニタリングが問題のあるモバイルゲームの使用を減らすのに有効である可能性が明らかになった(Jang and Ryu, 2016)。しかし、親のモニタリングが青年期のインターネットゲーム障害にどのように寄与するかについての縦断的データは不十分だ。
思春期の子どもが自分のオンライン活動をコントロールできると感じている場合、親はモニタリングをあまり行わない可能性があり(Padilla-Walker and Coyne, 2011)、親のモニタリングとインターネットゲーム障害の間の因果関係は双方向であることが示唆されている。
親子関係の悪化は、思春期の子どもたちが心理的欲求を満たすことにも不満を抱かせ、親に不快感を覚えたり誤解されたりすると、心理的欲求を満たすためにインターネットゲームをするようになるかもしれない (Joussemet et al., 2008; Xu et al., 2012)。インターネットゲームの魅力は、個人の基本的な心理的欲求の充足に基づいていることを記録した研究もあり(Przybylski et al., 2010)、思春期の子どもたちは、インターネットゲームが基本的な心理的欲求を充足するため、その結果ではなく、インターネットゲームの楽しさや興味によって、より内発的に動機づけられる可能性がある(Ryan and Deci, 2000)。3年間の縦断研究では、高い親子関係がインターネットゲーム障害のリスクの低下につながる可能性があることが明らかになった(Van den Eijnden et al.、2010)。同様に、ヨーロッパとアジアの青少年のサンプルから得られた知見では、高い親子関係が、親のモニタリングの成功とインターネットゲーム障害の予防に極めて重要であることが指摘されている (Kwon et al., 2011; Liu et al., 2013; Zhu et al., 2015; Bleakley et al., 2016; Wartberg et al., 2017。親子関係が親の監視とインターネットゲーム障害の両方に関連していることを考えると、この2つの変数の関連性に媒介効果があるのかもしれない。
潜在変数を扱う研究では,多重共線性の問題を防ぐために,弁別的妥当性(discriminant validity)の評価が必須である。Fornell and Larcker基準は、この目的のために最も広く使用されている方法である。しかし heterotrait-monotrait (HTMT)の相関比法による弁別的妥当性評価を確立するための新しい方法が登場した。
FornellとLarckerの基準を用いて認めることができた。しかし、HTMT基準を採用した場合、弁別的妥当性が問題となった。これは、調査対象の潜在変数が多重共線性の問題に直面していることを示しており、さらに詳細を検討する必要がある。HTMT基準は潜在変数間の無差別性の可能性を検出できる厳格な尺度であることを示唆している。
研究者は事前に弁別的妥当性を確立する必要がある。これは、研究対象の因果関係を測定するために使用される潜在的な構成概念が、互いに真に異なるものであることを確認するためである。言い換えれば、それらは異なるものであり、多重共線性の問題を引き起こすような同じものを測定していないということである。この問題を解決せずに仮説モデルの検証を進めてしまうと、モデル全体の解釈が誤解を招いたり、役に立たなかったりする可能性がある。そのため、まず、差別的妥当性の評価を確立する必要がある。
以前、研究者は弁別的妥当性の評価に1981年に提案されたFornell and Larcker基準[2]を使用していた。しかし、最近では2015年にHenseler[1]がFornell and Larcker基準を否定しました。彼らは、従来の基準では、構成概念間の識別性を確立するにはまだ不十分であることを発見し、研究対象の構成概念間の識別性を捉えることができる、より強固なアプローチを提案した。
SmartPLS sofware version 2.0.M3を使用。PLS-SEMでは、reflective outer model の評価では、個々の項目の信頼性(指標の信頼性)、各潜在変数の信頼性、internal consistency 内的整合性(クロンバック・アルファCronbach alpha および複合信頼性composite reliability)、構成概念妥当性construct validity(loading and cross-loading)、収束的妥当性 convergent validity(抽出された平均分散(AVE))および弁別的妥当性(Fornell-Larcker基準、cross loading、HTMT基準)が検討される。
複合信頼性/クロンバック・アルファの値は、0.60から0.70の間で許容されるが、より高度な段階では、値は0.70より高くなければならない[7]。しかし,0.90以上は望ましくなく、0.95以上は確実に望ましくない[8]。
指標の信頼性は、潜在変数によって説明される指標の分散の割合である。値の範囲は0から1である。outer loadingの値は0.70より高いことが望ましく,outer loadingが0.40から0.70である指標を削除することが,複合信頼性と抽出された平均分散(AVE)の増加に寄与する場合には,削除を考慮すべきである [7]。一方、outer loadingが0.40未満の指標は常に削除されるべきである[5],[9]。
収束的妥当性とは,同じ構成概念の複数の指標が一致している場合に,その相関性のレベルを測定するための評価である。収束的妥当性を確立するためには、指標の因子負荷、複合信頼性(CR)、平均抽出分散 average variance extracted(AVE)を考慮する必要がある[7]。この値は0から1の範囲である。AVEの値が0.50を超えれば、収束的妥当性が十分にあると言える[10],[11],[7],[2].
弁別的妥当性とは、経験的に構成が実際にどの程度異なっているかを指す。また、重複する構成間の差異の程度を測定する[7]。弁別的妥当性は、指標のcross-loading、Fornell & Larcker基準、Heterotrait-monotrait (HTMT) の相関比を用いて評価することができる。交差負荷 cross-loadingでは、因子負荷のカットオフ値が0.70以上であることを条件に、割り当てられた構成の因子負荷指標が他の構成のすべての負荷よりも高くなければならない[[5],[7]]。
第2の基準は,Fornell-Lacker基準を用いて弁別的妥当性を評価することである[12]. この方法は,抽出された平均分散 (AVE) の平方根と潜在的な構成概念の相関を比較するものである [7].潜在的な構成概念は,他の潜在的な構成概念の分散ではなく,それ自身の指標の分散をよりよく説明する.したがって、各コンストラクトのAVEの平方根は、他の潜在的コンストラクトとの相関よりも大きな値を持つべきである[7]
弁別的妥当性を示すもう一つの指標は,Heterotrait-monotrait (HTMT) の相関比である。Henselerら[1]は,この方法の優れた性能をモンテカルロシミュレーション研究によって提案し,HTMTが交差荷重基準(0.00%)やFornell-Lacker(20.82%)と比較して,高い特異性と感度率(97%~99%)を達成できることを明らかにした。また、HTMTの値が1に近い場合は、弁別性が不足していると考えられる。HTMTを基準として使用するには、あらかじめ定義された閾値と比較する必要がある。HTMTの値がこのしきい値よりも高ければ、弁別的妥当性がないと結論づけることができる。いくつかの著者は、0.85の閾値を提案している[13]。また、Goldら[14]はこれに反論し、0.90の値を提案しています。
各項目の信頼性の評価は、交差負荷を確認することによって行われ、各項目の因子負荷の値は、それぞれの構成要素に対して高いことがわかった(各因子負荷はカットオフ値の0.70よりも大きい)。このことは,各項目の信頼性が高いことを示しており,各項目が指定された潜在的な構成概念に割り当てられていることを補強している。間接的には、収束的妥当性が支持されました。つまり、構成概念と項目の間に共有された分散があるということである [[16],[17]. 各因子の負荷は,有意水準5%で有意であった。
表1を参照すると、すべての構成要素のCRは0.70以上で、AVEの値は0.729から0.839の範囲内にある。弁別的妥当性は,Fornel and Larcker (1971) を用いて,対角線上の各AVEの平方根と,関連する行と列の各構成要素の相関係数(非対角線上)を比較することで評価する。「Productivity-Employee」構成と「Productivity-Stakeholder」構成については、ほとんど異論はない。しかし、その差はそれぞれ0.009、0.007とあまりにも小さく、無視することができる[18]。総合的に見て、この測定モデルには弁別的妥当性が認められ、構成間の弁別的妥当性を支持する。
以下の表2は、HTMT分析の出力を示したもの。
HTMTの結果から、表2の太字の値は、HTMT0.85の基準に照らして、弁別的妥当性に問題があることを示しています。これは、HTMT基準が潜在的な構成要素間の共線性の問題(多重共線性)を検出していることを意味している。culture-productivity, culture-employee, culture-stakeholder, productivity-employee, productivity-stakeholder, productivity-university performance (UP), employee-stakeholder and stakeholder-university performanceに問題があることがわかった。 おそらく、構成のほとんどの項目が同じことを測定しているのではなかと思われる。言い換えれば、影響を受ける構成における回答者の認識から、重複する項目が含まれているということである。
「テンセント健康システム」は、未成年の健康を守るという、社会的な義務を果たすために、テンセントが独自に開発したシステムである。このシステムが実装されたゲームにおいては、すべてのユーザーが身分証明書(一般的には中国の国民カード)を提出することを要求される。提出された個人情報は、自動的に公安のデータシステム(公安权威数据平台)と照合し、ユーザーの年齢が認定される。12歳以下の未成年ユーザーは、上記のように1日1時間しか遊べなくなり、12歳以上18歳以下の未成年は1日2時間しか遊べなくなるという。両方とも21時から翌日8時までの時間帯は遊べない。
テンセントはこの技術をゲームだけで使うわけではないようだ。
テンセントはゲーム会社はメッセンジャーアプリやQRコード決済をしている会社であり、短期的にゲームの売り上げが多少落ちても問題はない。また、顔認証がスタンダードになれば、自社開発のできない他のゲームメーカーはテンセントの技術を有料で利用する他なくなる。ビジネスとしては賢い。
やや旧聞であるが、中国ではネットゲームで実名検証システムが導入というニュース。
来年6月から全てのオンライン操作ゲームを国の実名認証システムに接続しなければならない
12月17日、中国宣伝部出版局の馮士新副局長は2020年度中国ゲーム産業年会で 「現在、国家レベルの実名検証システムは基本的に完成しており、来年6月1日までに、すべてのオンラインゲームを全て接続しなければならない。」と述べた。
馮士新氏は、依存防止はゲーム業界の社会的責任であり、ゲーム管理の最優先事項であると指摘する。新たに改訂された『未成年者保護法』では、ゲーム依存への明確な対応が打ち出された。
規制当局は、ゲームにおける未成年者保護のための対策を継続的に推進してきた。今年3月、国家出版出版局は「未成年者のオンラインゲーム中毒防止に関する通知」を発出し、ゲームメーカーに対し、オンラインゲームのアカウントに実名制を導入し、未成年者がオンラインゲームを利用する時間を厳しく管理することで、未成年者のゲーム依存を防止するよう求めている。
通知によると、3月15日からゲームメーカーはバージョン番号を宣言する際に、実名登録システム、期間管理、決済管理、ゲストモードなどの設定基準を記載することが求められている。
この通知に基づき、3月15日よりゲーム・メーカーは、実名登録制、時間制、有料制、ビジターモードなどの設定基準を記載することが求められている。メーカーは実名登録、未成年者のゲームタイムアウト、未成年者の使いすぎに関連するプロンプト画面のスクリーンショットを撮影し、依存防止システムが稼働する前に効果的に内容を審査できないという保証を提出する必要があります。メーカーはゲーム依存防止システムのレビューのプロセスと結論を示さなけれけばならない。
上記の通知によると、国家出版出版局は、ゲームメーカーに対し、プレイヤーの実名認証を完了し、開発が完了したら宣伝部の実名認証システムとドッキングし、インタフェースの規格をきちんと作ることを要求している。
企業側でもトップ企業の中には、未成年者保護に積極的に対応し、対策をアップグレードしているところもある。
テンセントは今年6月から、実名未成年者の「限られた遊び、限られた充電、門限」を理由に未成年者であると疑われるユーザーをスクリーニングするための顔認証技術の適用を拡大し、具体的には「親のID情報を使って監督を迂回する子供」の問題に対処している。10月21日以降、テンセントは顔認証認証プロセスを再び最適化しており、ユーザーが顔認証認証が発動すると、システムが自動的に音声アナウンスと画面のプロンプトを出して、本人認証がプロセスを通知するようになった。
業界の年次総会では、党委員会書記であり、三七相互エンターテイメントグループ上級副社長である楊潤氏も、未成年者のネットワークの安全性を守ることはゲーム企業の責任の一つであると述べた。
「ゲーム企業にとって、未成年者のためのネットワーク安全保護は、主に長期的なゲーム依存を防ぐことだ。ゲームをする側からすれば、遊ぶことは人間の本性であり、必要なことであるが、"健康的であること "と "適度であること"が必要だ。規定に基づいて未成年者のゲームの時間帯や時間、料金の支払いなどの依存防止システムを厳格に制御するほか、三七互エンターテイメントグループ科技にも保護者プロジェクトがあり、保護者と連携して未成年者の健全な成長を守るための保護者後見事業も実施している。
この秋から、中国でゲームしようと思ったら実名登録が必要になります。
中国共産党中央宣伝部のFeng Shixin氏が先日、健全なゲームのあり方について語りました。いわく、ゲームをするには実名登録が必要で、そのための実名認証システムを9月から導入すると。認証システムはIDと照らし合わせて実名かどうかを確認。中国のゲーム大手TencentやNetEaseは、すでに独自の認証システムを採用しているそうですが、今回これを国レベルに引き揚げた形。
ブルームバーグは5日、テンセントが自社のすべてのゲームに年齢認証システムを導入する予定であることを報じた。導入するシステムは、同社が提供する人気モバイルゲーム『Honor of Kings』(中国表記『王者栄耀』)に昨年7月から導入されているものと同じ内容で、プレイヤーの年齢ごとにプレイ時間が制限される。12歳未満のプレイヤーのプレイ時間は1日1時間に制限され、12歳から18歳までは1日2時間に制限される。なお、プレイヤーの照合には、中国公安のデータベースが活用される。
これにより、12歳以下のプレイヤーは毎日1時間しかプレイできず(同時に、21時~翌日8時まではプレイできない)、12歳以上の未成年(18歳未満)に関しては毎日2時間までにゲームプレイを制限した。
山根信二さんのTwitter経由で知った情報(https://twitter.com/shinjiyamane/status/1359845316296470529)。
オックスフォード大学がレディング大学、ダラム大学、香港教育大学と共同で行った研究で「デジタル・デトックス」を行いソーシャルメディアを控えても個人の幸福度が上がらないことが分かった。一般的には「デジタル・デトックス」は有効だという意見が多いが、逆の結果が出た形である。
英国、米国、香港の大学生ボランティアの間で行われたフィールド実験からのデータに基づいた研究である。研究は、ソーシャル・メディアを使用した日と使用しなかった日で、研究参加者の幸福度とソーシャル・メディアの禁欲の効果に関する5つの仮説をテストした。
研究者の予想とは逆に、ソーシャルメディアを避けても、高い肯定的感、低いネガティブな感情、高い自尊心や満足度といった、個人的な幸福を表現する結果が出なかった。
アンドリュー・プシュビルスキー教授(オックスフォードインターネット研究所)は「オンラインでのコミュニケーションを一時的に止める効果に関して、先行研究は一致した結果がでていない。私たちの研究では、ソーシャル・メディアからの距離をとることの心理的効果と、「デジタルデトックス」に費やされた時間が他のことに使われるかどうかをテストすることで、先行研究の抱えていた問題を改善して研究を行った。私たちの期待に反して、データは、ソーシャルメディアを控えることが自動的に人々の幸福を向上させたり、より充実した社会的生活を送ることにつながるわけではないことが分かった。」
研究ではソーシャル・メディアを一時的にやめた人がソーシャル・メディアの代わりにどのようなコミュニケーションをとるかを調査している。参加者は、ソーシャル・メディアをやめた日は対面・音声・Eメールを含めコミュニケーションすべてが低調になった。デジタル・デトックスによって充実した社会生活が送れることを期待されていたが、逆の結果になった。
レディング大学の共著者であるネッタ・ワインシュタイン教授は「ソーシャル・メディアの使用を控えるかどうかの決定には個人的な動機が大きな役割を果たす可能性がある。デトックスを行うかどうかを選択するという個人の自律性に焦点を当てた研究が必要なのではないか」と指摘している。
ワインシュタインの指摘が正しいように思う。デジタル・デトックスが有効だと信じ、やる気まんまんであれば、その日の予定も意欲的に立てて、充実した一日にすることができるはずである。デジタル・デトックスが有効だと言ってきた人は、だいたいこういうタイプの人だろう。
逆に、いやいやながらデジタル・デトックスをする羽目になった人は、楽しくないはずである。
誰もがデジタル・デトックスを望んでいないのであれば、ソーシャル・メディアの副作用のようなものはこの方法で解決するのは困難である。それよりも、SNSは常に身近にあるものだ割り切って、行動療法系のテクニックを利用した心理教育をした方が、適切な利用ができるようにした方が現実的なように思う。
山根さんのTwitterでこの情報は1か月前くらいには知っていたのだが、『スマホ脳』の著者アンデシュ・ハンセンがスウェーデンテレビ(SVT)でデジタル・デトックスをやっていたので、やはり重要な研究だと思い翻訳をした。
ドキュメンタリーはスウェーデン語だが、自動翻訳で日本語の字幕がつけられるので、みることができる。
僕にはこの番組は面白くないお笑い番組みたいに見えたが、日本でも本気にしてやっている人もいるし、ノーメディアデーといった取り組みを実践している自治体も出てきている。 スピリチュアル系との親和性も高いらしい。
講習会とかをすればチャリンチャリンなので、この嗅覚はさすがだと思った。
こちらの本の1.4.1 ベイズ推定の説明から。
1.4.1 Bayes estimator
ベイズ推定では、未知の真のモデルパラメータはランダム(不確実)と考えられ、データは固定されている。
従来の頻度論的アプローチと比較して、以下のような多くの利点がある(Lee and Song 2004; Yuan and MacKinnon 2009; Asparouhov and Muthén 2010c; Muthén 2010; Muthén and Asparouhov 2012a; Kaplan and Depaoli2012)
- ベイズ推定では、事前情報と新しいデータを組み合わせて、研究者の信念や過去の発見に基づいて現在のモデルに情報を与えることができる。
- ベイズ推定は、漸近的仮定に頼ることなく、小標本において優れた性能を発揮する。
- 頻度主義推定がパラメータを定数として扱うのに対し、ベイズ推定はパラメータを変数として扱い、パラメータシミュレーションの事後分布は、マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)連鎖からランダムな抽出を繰り返し行うことによって構築される。このように、パラメータ推定の不確実性が考慮され、より現実的な予測が得られる(Asparouhov and Muthén 2010c)。
- ベイズ推定は、従来のアプローチでは推定できなかった、より複雑な構造(例えば、すべての交差因子負荷や誤差共分散に対する厳密なゼロ制約をCFAの近似ゼロに置き換える)でSEMを検査することを可能にする。
- 完全情報推定法であり、MARを仮定した最適な方法で、利用可能なすべてのデータを使用してモデリングを行う。
- ベイズ推定におけるシミュレーションされた欠損値は、Rubinの方法(1987)を用いて同時に分析できる欠損値の複数の入力(MI)に対して行われるので、欠損値の入力における不確実性を扱うことができる(Schafer 1997; Asparouhov and Muthén2010b)。ベイズ法からインプットされた因子スコアは、潜在変数の妥当値と呼ばれる。さらなる分析のために妥当な値を使用することで、従来の頻度主義的な分析のアプローチ(構成項目の総スコア、推定因子スコア、潜在クラスメンバーシップなど)と比較して、より正確なパラメータ推定値を得ることができる(Asparouhov and Muthén 2010d)。
- ベイズ推定は、連続結果とカテゴリカル結果の両方のモデル化に容易に使用できる。
- 不適切な解(負の残差分散のような「境界外」の推定値など)は、ベイズ推定では、不適切な解にゼロの確率を割り当てる事前分布を選択することで回避することができる。さらに、ベイズ推定では、動的構造方程式モデル(DSEM)のように、MLアプローチが実用的ではない新しいモデルを使用することができる(Asparouhov et al.2018)。しかし、ベイズ推定のための適切な事前分布を選択するには、スキルと経験が必要である。
ベイズ推定の利点をだいたい網羅できている記述ではないかと思う。
下記は雑談。
社会学は推定量そのものにあまり興味を持たない。例えば、気象学では、降水確率など推定量そのものが非常に大きな意味を持つが、社会学は、変数が有意になったか否かに興味を持つ。社会学者が推定量に興味がないわけではないが、実際のところ、やはり、有意になったか否かが重要だ。
そういう事情から、社会学では、ベイズ推定の利点はないのではないかと、ここ何年かは考えていた。しかし、最近、実際に分析でベイズ推定を使ってみたところ、どうもその考えが間違っているのではないかと思うようになった。
上記2の標本サイズに影響を受けない推定というのも魅力的だが、7のカテゴリカルな推定が実は肝なのではないかと感じている。もちろん頻度主義にもカテゴリカルな変数の推定方法があるので、わざわざベイズ推定を使う意味が無いようにも思えるし、実際、そう考えてきたのだが、分析をいくつかしてみると、精度がベイズ推定の方が高い印象を持った。
ベイズ主義と頻度主義は一概に比べられるものでもなく、標本サイズなど諸条件も関係していて、違いがあったとしても、ベイズ推定がカテゴリカルデータに強いという理由から来ているのかはわからない。標準誤差のようなわかりやすい指標で比べられないわけでもない。結局のところ分析をしてみた印象にとどまるので、今後、分析するときにベイズ推定もしてみて、使い道を探っていきたいとは思っている。