知識・概念研究のための方法論的検討(III) : 同一被験者集団に対するカテゴリー内容の分析

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(1)知識･概念研究のための方法論的検討(Ⅲ) 同一被験者集団に対するカテゴリー内容の分析井上. A. 裕光*･平出. 彦仁**. Examination. Methodological. Approach. Enowledge/Concept to. -告ow the. Categories. Hiromitsu. Content. the. anlyze. of the. INOUE*. StJ班MA In the. our. assumption. the. the. results,. well,. but. there. called.. certain Ⅶ'bile try. them. in. reseal･ch. Subjects-. same. HIRAIDE**. RY a. vas. new. methods. ”. and. determine. to. approach. whether. is good. theory. KNOWLEDGE/CONCEPT. ”. instrumentalvariables. our. by. their. since limits. do. imposed. major. identify. followlng. Many. their instrumental.factors. and. level by. COnCern. can. various herein. confounding. such. be. variables. varied external will. be. can. structures,. conceptual. "context-dependency”. the to. in various. used. described. only. Hmanipulable”. must. the. in using. or. have. not.. varied. researcher.. Previous. with. in. used. Methodological1y, with. (1987 ; 1988). papers. previous. of. (ⅠⅠⅠ). Hikohito. and. Study. the. on. by. the. actual. variables. and. じ. に. might. ordinary. data. formally. have. prpblems. that. internal. or. be?xplained. not. be. decision. been. labeled of people. constraints. analysis. strategies,. incorporate. さきに報告した我々の先行研究(平出･井上;. め. 1987)では,日常に用いられているカテ. ゴ1)一に内包されるとする概念を使用し,特定の集団内部において同一カテゴリ｢に属している概念('4カテゴリー中,上位下位それぞれ3概念)を用いて,一対比較法による岡 -カテゴリー内での尺度化を行った. of *東京都立大学心理学教室(Dept･ of Psychology) **心理学教室(Dept･. Psychology,. Tokyo. Metropolitanロniv･). we. (measure). research.. は. a.

(2) 178. 井上. 裕光･-平出. 彦仁. また,井上･平出(1988)では,その被験老集団について,特定のカテゴリーに属するとされる概念と異なるカテゴ1)一間の概念とを用いて,さらに異カテゴリー間での一対比較による尺度化を行った｡カテゴリー内での結果とも比較して,異なるカテゴリー概念間に｢らしさ+という観点を用いて一対比較による判断の過程を分析したo これらの研究の目的ほ,従来いわゆる知識構造と呼ばれるものを構成概念としてではなくあたかも確固たる存在として扱っていたことへの検討であった｡これは通常の研究や実験における常套手段である,近似化や単純化という前提条件の設定に対する検討でもあった｡. 人間の精神活動といわれるものは,現実の世界でほ多様な形態を取っており,そのままでは状態記述すら不可能である｡このような厳しい条件のもとでモデルを設定する場合, 従来から二つの方法があった｡｢第一は,最適化ということほそのままにしながらも,単純化を大いに進めることによって,最適値が(単純化された世界で!)計算できるようにすることである｡第二は,適当な計算コストで十分納得のいく決定ができるよう,満足化モデルをつくることである｡最適化することを諦めることに､よって,現実世界の豊富な諸特性をモデルの中に保持することができる｡言い換えれば意志決定者は,単純化された世界に対し最適解を見いだすか,あるいはいっそう現実的な世界に対して満足解を見いだす. か,いずれかによって自分自身を純得させることができ声.+(Simon, モソ;. A･H･:. 1978,サイ. 1987)｡. これほ線型計画法などのOR分野で, ｢最適解か満足解か+として知られている問題である｡明らかにこの条件ほ現実の現象と実験設定･俊説設定との間でトレードオフすることを示トており,研究者の視点に根ざすものである｡心理学の立場で言えは,人間理解の視点を指すものであり,知識研究･概念研究の立場に対しても同様である｡現実の人間の精神活動をどのように定式化して研究の′{ラダイム､に載せるのかということなのである｡人間の活動のミクロな限定されたパラダイムでほ数理心理学的な手段が有効である｡記述可能な状態関数として線型方程式を立てることができ,それによってさまざまな統計的手法が適用可能となる｡しかし,こと知識･概念研究でほ,この線型性があまりにも安易に適用されてきた｡そして,それは計算機科学の急速な発展がもたらした知見が,あたかも人間にそのまま適用可能であるかのごとき錯覚から生じた誤謬であった｡いわゆる｢知識のネットワーク+と称される構造は,木(TREE)構造とも異なっており,再帰的な(recursive)結合を許すものである｡この再帰的な構造を一般的な現象に当てはめて数学的に記述することの困難さほ,単純な回帰分析モデル･単純な因子分析モデ. ルなどの線型関数による記述に対して,構造方程式といぅ∵般的な記述関数を用いる研究 ; 1983a, 1983b) が木型計算機の計算能力の増大の結果や?と進展を見せ始めたこと(Long でわかるとおりである｡概念的に構造を記述す亭ことと数学的虹構造を記述する羊ととの本質的な相違は, ｢独立+の用語の混乱ではっきりと示されている｡ (こうした構造方程式につての概要が心理学研究における重要性とともに清水;. 1989に紹介されている｡). カテゴリー研究でもこうした安易なモデル設定に対し-{検討が加えられている(Murphy & Medin;. 1985)｡また,理論化の問題としてもconceptual. coherence. (その理論がわれ.

(3) 179. 知識･概念研究のための方法論的検討(i). われの豊富な日常経験に照らしても,明解な説明力を持ち明確な説得力を持って一貫して良 Wattenmaker;. いるか)という基準を使って検討されている(Medin. 1987).. こうした検討ほ研究に対する根本的な見直しを要求する｡今までのカテゴ1)一研究で紘,どちらかと言えば,目の前にある現象をある一定の基準で切り取ってきて,それを記. 述することで事足りた｡その際,多くがなんらかの操作的変数(道具的変数;伝説構成体) を利用して記述していた｡ところがこうした研究の結果からは百人の研究者がいると百通. りの説明の方法が得られるという,蓄積に足るものとは呼べないものとなり,複数の操作的変数の氾濫で用語の統一さえままならないo. この理由はそれぞれの操作的変数が個々の. 研究状況に依存しており,一般的な考察の対象になり得ないということセあった. 方法論的な問題として考えるなら,使っている換作的な変数それ自身が酸味な存在であり,記述することはできても説明になっていないということなのである(たとえば,操作的変数を測度とする研究の十分性に対する懐疑が,類似性Similarityを始めとして論じ & Medin; 1985)｡数学的な表現をこ照らしていうなら,必要条件のられている(Murphy. みが強調されており,,その十分性がおろそかになってしまっているのである｡これまでの報告ほ方法論的検討という表題の示すとおり,これまで漠然として考えられてきた前提を問い直すものである.平出･井上(1987)でほ同一被験者集団に対する多角的な分析の必要性を示しており,井上･平出(1988)でも,操作的な変数を測度とするアプローチはあえて取らずに,個人差を許した上で集団内での共通成分を抽出する方向を模索し,典型性の-表現たる共通成分を得た｡. 本研究ではさらに,従来の′1ラダイムを利用しつつ,以前と同様に操作的な変数を用いないアプローチを,安定性の観点から試みる｡広くは｢共通被扱者法(common. subjects. method)+と呼ばれる手法に従うものである｡方. 法. 被験老:短期大学の女子学生140名｡講義室の集団調査である｡3週間のインタパルをおいて2回の調査を行った｡. 材. 料:人見(1984).井上(1984)で用いたカテゴリー毎の概念調査を用いたoカテゴリーとしてほ, ｢果物+･｢気象現象+･｢乗物+･｢衣類+･｢鳥+･｢病気+･｢花+･｢家具+･｢昆虫+･｢スポーツ+の10カテゴリーであり,課題としては以下のとおりであるo. 第1調査 1). Free. Listing. (1分間でできるだけ多くの概念を各カテゴリー毎に書き出す) ｢一番-らしくないもの+杏,書き出したものに対してチェ. 2) ｢一番-らしいもの+･ックする｡. 第2調査 1)カテゴリーの定義づけ課題(カテゴリーを与えて3分間で定義を書かせる) ｢一番-らしくないもの+の具体例をそれぞれ上げる｡ 2) ｢一番-らしいもの+ ･.

(4) 井上. 180. 裕光∴平出. 彦仁. この調査では同一の調査を用いており,ランダマイズしていない(]r匠序効果の検討および調査の順序効果についての検討はいずれ行うつもりである)0 分析方法:調査に用いたカテゴリーは10種であるが,そのうちこれまでの研究と比較のために,. ｢スポーツ+･｢鳥+･｢衣類+･｢家具+という4カテゴリーについての分析を行. った｡. 翻度としては,産出した頻度数,. ｢一番-らしいもの+･. ｢一番-らしくないもの+それ. ぞれの出現頗位,インタパル後の｢一番-らしいもの+･｢一番-らしくないもの+との一致を取り上げた(一致の基準ほ同一の表現であるかどうかによる.今回め判定は第1回目の表現が基準になっている)｡また,集団の分割が可能かどうか,頻度･出現順位と一致という二つの測度について,カテゴ1) -内部で相関係数による主成分分析を行った.さらに,カテ立リー間で｢一番-らしいもの+･r一番-らしくないもの+それぞれに,､同じく. 主成分分析を行った(つまり,カテゴ1)-という属性を除外し,結果に対しての十分条件として用いることになる)｡ Table. 1.測度とした統計量の一覧. スポーツ鳥表現家具 #ま 12.411.3･12.67.7. 平均 dE串偏差･. 2.42.62.51.9. ■.中央値点#億. 12.311.312.77.5 ll.012.0･13.07.0. g8型位置■ 平均. 3.53.82.82.2. 壌準備差. 2.9-3.03.ll.9. 2.42.81.41.4. 中央値非典型位せ. 8.87.49.0.5.6. 平均標準偏差. 3.73.43.42.5. 9.17.59.4.5.4. ･中央値典型一致書. 0.55_0.■400.32■0.71. 平均様準備差. 0.500.490.470.45. 中央値. 0.250.370.240.80. 井典型一致♯二平均. 0.270.160.230.21. 標準偏差. 0.450.370.420.41. 中央値. 0.180.100.150.14. 書1回目･2回目のr一番-らしいJものが一致した場合r典型一敦J l回目･. 2′回目のr一書-らしくない+ものが-致した場合r非典型一致J. とモれぞれ表妃しており,一致を1不一致を0と得点化している..

(5) 知識･概念研究のための方法論的検討(Ⅱ). 181. なお,分析は二つの調査について共通な被験者のみを対象とし,また無回答な含むものを除いたため,最終的な分析対象ほ112名にとどまった｡結果. と考察 lに示すものである｡さらに,. まず,測度としたものにつての基本的な統計量がTable 2回にわたる調査で｢一番-らしいもの+. ･. ｢一番-らしくないもの+の一致･不一致につ. いてカテゴリー毎にクロス集計してまとめたのがTable2である0 Table. lについて,個々のデータに対応があり,かつ変数間の関係が不明であるため,. 分散分析等の検定は行わない(行うとすれば,多変量塑のデータ構造であるため,多変量分散分析であるが,明らかに頻度と概念の出現順位とは内包関係にあるので,このままでほ適用できない｡さらに多変量正規分布の佐定の適用はすこし無理があるだろう｡通常各測度毎に検定を行いそれらをまとめて全体の結論を出すことが行われるが,こうした同 dataを分析するには検定それぞれの確率計算が狂って紘,時分布をなすデータCOnjoint くるため,過度な一般化を引き起こすことがある)｡債向だけ見てみると,頻度に関してはカテゴリー｢家具+を除いてほぼ同じ水準数の概念が産出されている｡また,分析としてみてもそれほどひどい偏りほなく,それぞれまとまっている｡ Table. 2･典型･非典型の一致についてのクT2ス集計細●. 鳥典型一致. -ヴ典型一致. スホ●ヅ. 鳥. -. 非典型一致. 不一致. 不⊥致. 一致. Chi. square=. 非典型J一敦. 一致. 32. 18. 50. 50. 12. 62. 82. 30. 112. 3.9104. *. ( DF=1). Chi. ｢致. 不一致. 56. ll. 67. 一致. 38. ■7. 45. 94. ′18. Bquar･e=. 衣類典型-敦. 0.0148. 112. DF=】. a.8.(. ). 家具典型一党. ##. 家具. 非典型一致. 不一致. 19. 76. 29. 7. 36. 86. 26. 0.4230. n.忠.(. 一致. Bquare=. 非典型一致. 一致. 57. 不∼敦. Chi. 不一致. *. 5%. 不⊥敦. 一致. 112. DF=1. ). Chi8quare=3.8659. 不一致. -･_敬. 29. 3. 32. 59. 21. 80. 88. 24. 112. *. ( DF=1).

(6) 井上. 182. Table. 彦仁. 裕光･平出. 3.相関係数によるそれぞれの固有値の一覧 Ⅰ!IlnlV. スポーツ. 1.2971.O600.9770.665. 鳥. 1.2161.OO80.9520.824. 1ilOll.0350.9520.913. ･衣頼. 1.4061.0200.8640.711. 家具. ⅠIlⅢ1VVⅥⅦⅦ. 典型. 1.4921.3431.1371.0530.9320.7990.7440.498. 非典型. I.3511.2751.2251.0060.9290.7950.7350.683. for. (･). SinEl●. D&t&,. (＋). for. Dt)plle■tlon. --◆--Jt-＋----◆----I--A-◆----I----◆----＋----＋----＋----◆--. 8.00. J l l l l. I. l. 2.00. i.ll. 1 I l l .Ol. ◆. l l l J. *. I-. '. '. '＋. A. ＋＋. '. ●●●＋｡● ＋. ･＋. さ■*事. ●●. I. I. l. ･. *. 8書書*. ･. I. -I.00. 1. I I I l [ I I I. I. -2.Dl. 1 暮 I l I J I l I. -3.11. 1. 1. l. *･. ･l･･. I I. ( 1 I l [. --＋----◆1----I----◆--I-I----◆---1＋----＋----＋-I--＋----＋--. -3.10. .00 AXIS. Fig.. 1.カテゴ1)-. 3.ll 1. ｢鳥+による被験者の付置(第1･第2固有値).

(7) 1畠3. 知詠･概念研究のための方法論的検討(Ⅱ). 典型･非典型の位置に関してはかなりの′ミラツキが見られるが,総じて非典型として出現するものが下位に来ている.一致については,あまりにも偏りが大きいため何ともいえない｡また,このことほTable2をみてもカテゴリー内での僚向があまり明解でないことで明らかである.. 4つのクロス集計表について,カイニ乗検定の結果57oの水準で有意. に関連があるとするものは,カテゴリー｢スポーツ+と｢家具+であった｡これは典型･非典型それぞれと,一致しているもの.不一致であるものとの関連があることを示してい. る.カテゴリー｢家具+について,ともに一致している被験者が多いともいえるが,.この場合基数となる概念産出数の水準が低いのであるから,断定できるものでほない｡また,. 4つのカテゴリーにわたって,すべての判断が一致していた被験者は一人もいな. い｡典型のみの判断が4カテゴリーで一致していた被扱者は6名,非典型の判断が4カテゴリーを通じて一致していた被験者はいなかった. この一致の度合とはある意味で概念産出における安定性を示すものと考えられる｡課題に依存する概念産出である場合には,明解な安定性と言えないかも知れないが,今回の課題状態でほ,まず自由に産出させ,そして3週間のインタパルをおいて,定義を書かせた後にその定義に基づいて具体例を上げさせるというものであった｡従って,最初の概念産出でほ自由に連想していたとしても,. 2回目の産出でほ自分の定義に縛られるということ. にな畠.この条件下で一致しているということほ第1回目の段階での判断と2回目での判断が結果的に一致したということを示すもので,なんらかゐ関連を示していると考えてよ -. I.00. -. T. -. >----＋-. -. 1 4さA壁. 1. 1. 1 1. 1 1. 1. 1. I. I. I l. I. 1. I l I l 1. 1. 1. l l. ◆----. I I t 暮 1 1 1. -1.00. -. 1. れ型. t. -. -. I. -. l. -. -. -. -. -. -. -I-◆. 1 1 1 I l l l. 1. t. I I I I. 1. I. l. 1. l. l l l l l l 暮 1 1 I l 1 1 1 l. ●. 非典型出現. 位t. 1. 暮 l. I. l I----◆-. ーl.00. .0 AXIS. 2.カテゴt)T. 一致. ●. I.,----＋-. A型出現位t. -. 1 1 1 t 1 1 1 1 t 1 1 1 1 1 l. l. 1. --◆一ー. Fig.. ▼. 一致. 1. I 0.00. ■. -ーー●----●-. 1. ーーー＋----＋----●----◆. -＋--. l. 1.ll. I. ｢鳥+甘こよる変数の付置(第1･第2固有値).

(8) 184. 井上. 裕光･平出. 彦仁. い｡. そこで,典型･非典型の出現順位に注目し,頻度に内包されることを重みとして分母で使って,それぞれ出現慣位を個人毎に産出したoそして,典型の一致･不一致と非典型の. ｢致･不一致とをダミー変数として同時分析のための主成分分析を行ったo従って,主成分分析に投入したデータほ, (個人)×(典型出現位置･典型一致･非典型出現位置･非典型一致の4変数)が4カテゴリー,さらに, (個人)×(全カテゴ.)-の出現位置･一致の 8変数)を典型･非典型それぞれ2タイプである｡典型･非典型の結果ほ明解ではなかった｡カテゴリー毎の結果について,集団分割として考えたとき分離が可能であったと判断できるもののみ表示する｡なお,相関係数から産出した固有値ほいずれの結果でも明確な減少率を見せていない(Table. 3)oFig･1ほカテゴリー｢鳥+における第1固有値と第3固有値とによる被験老の付置であ. Fig.2ほそのる｡固有値自体の大きさよりも,第2固有値が集団分割の軸となっている｡変数側の付置である.変数側からは第2固有値が(非典型一致) (典型一致､･典型出現位. 置) (非典型出現位置)の3成分から構成されていることがわかる｡また,. Fig･3はカテゴリ-. ｢衣類+における第1固有値と第3固有値との被験者の付置. であるが,この二つの固有値の関連で集団が分割されていることが読み取れる｡ここでも Fig. 第1固有値という固有値それ自体の大きさは集団分割には寄与していない｡なお, ほその変数側の付置である｡この付置からほ(非典型一致) (.). tor. Sinfle. Data,. (典型一致･典型出現位置) (＋). tor. Duplication. --1＋----＋----＋----＋----＋----＋----＋----＋-_. 3.00. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1 1 1 1 1 I. A. I. 王. l. I. I. 1. I. $. 1 1.10. 3. ｡●●. 暮 1. ●● '. ＋. I. ●. ]. **. I. Jk書. O.00. ●書. l. ■●. l. I. l. I ◆. I. ■. 1. '. ＋. l -1.11. ●. ●. ●. 1. I I. ●. ●. ●●. 1 1. ｡● ●. I 1. ●. 1 1 I I 1 1 1 ] I. ●. 1. -2.Ol. I 暮 l. -3.11. ) l l l. --I. I----◆. ◆-I--I----◆----◆. ー3･ll AZIS. I. .M. Fig･･3･カテゴリー｢衣類+匠･よる被験者の付置(第･1. 3.10. ･さ第3･固有値). 4.

(9) 185. 知識･概念研究のための方法論的検討(Ⅱ). -_＋----＋-I--＋----＋----＋----＋1---＋----＋----＋----＋-I--＋1-. 1.00. ). l. I. I. I. (. [. [. l. 1 I. 1. I. l. 1 l l 1. 暮. I I. 典型出現位甘. I. 1 I. ･. l. l. 典型一致. l. 1. 非丸型出現位荘. I. I. '. I. I. I l. I. l. I. I. ■]. l. I. (. l. l. I. l. I. l.10. ＋---I------I-I---I---------＋-----Ill---I--..-￣￣I-I----＋. l 'l. l. -1.”. I. l. l. (. l. l. I. l. I. l l 1. ( 1. 1. I [. (. l. l. (. l. ). l. 暮 l. I. I. l. [. I. I. I. l. l. I. l [. /. l. 1. #弗型一致. -f＋----＋---1＋---1＋----＋----＋--I-＋----＋----＋----＋--･--＋--. -1.00. Fig.. 4.カテゴ.)-. .01 AX‥S. 1.0￠ 1. ｢衣類+匠.よる変数の付置(第1･第3固有値). (非典型出現位置)というカテゴリー｢鳥+同様の構成変数が読み取れる｡しかし,主成分上からは明確な合成得点は得られないo国子分析流に回転の技法を利用すれば同様の結果を得るだろう｡判断が2回の調査を通じて一致している被験者との関係であるが,この付置に対しては明解な集団を形成していない.鳥の7名についてほ上部の疎な集団に入るものであり,衣類の7名については判断が典型･非典型とも一致している被験者が中央の集団にすべて含まれていただけである(3集団を形成していることを説明するもので時ない)｡また,この7名の重複もない｡以上から,測度としての問題ほあるものの,集団分割に寄与する傾向が明らかとなったo. ここで強調したいのほ,いわゆる｢被臨書一尺度間交互作用+と呼ばれるものがやは. り存在しているらしいことである｡そのため,通常ならカテゴリー間での分析の結果から,なんらかの傾向が見られるものであるが,それが得られないでいる｡この測度で分割できているのだが,それがカテゴリーを超えて論じるだけの基準になっていないのである｡. 今回の調査における課題設定の問題が残っているため,順序効果を含めた検討が必要である｡また,今回得られたカテゴリー毎の頻度表を利用したパラダイムの検討を通して, さら紅多角的な問題を扱えるような個人差を考慮した方法論の適用が考えられる..

(10) 186. 井上. 裕光･平出ノ彦仁 RefereAces. 平出彦仁･井上裕光, 1987･知識･概念研究のための方法論的検討(工),横浜国立大学教育紀要, 第27集, pp.87-150. 人見栄一, 1984･概念構卦こ関する研究,横浜国立大学大学院教育研究科修士論文. 井上裕光, 1984･概念構造研究-のアプローチ,横浜国立大学教育学部卒業論文. 井上裕光･平出彦仁, 1988･知識･概念研究のための方法論的検討(Ⅱ),横浜国立大学教育紀要, 第28集, pp. 87-98. Long,. J･ S･ 1983a･ tive. Long,. J･ S･ 1983b･ tive. Murphy,. in the. &. chological Medin, D･ L･ & archeology･ development. Medin,. Structure. D･L･ vol.. 1985･. :. U･. EcologlCal. W･. Models, The. Sage. (QASS), Role. of. Paper. University 07-033,. Beverly. University 07-034,. Theories. Paper. Beverly. Quantita-. sries Hills, CA. on. series Hills, CA. on. in Conceptual. :. :. Sage.. QuantitaSage.. Coherence,. Psy-. 2891316.. D･. 1987･. (ed･) Emory and. Sage. (QASS),. Science. 92, 3, pp.. Wattenmaker Neisser,. Science. Social. in中o. Rem'eu),. Analysis,. Social. Covariance. Applications G･L･. Factor. Conjirmatory. Applications. Category. theories, and cohesiveness, cognitive in Cognition 1, Concepts and conceptual factors in categorization･ Cambridge Univer-. Symposia. intellectual. 畠ity Press.. 清水和秋, 1989･検証的因子分析, 巻,第2号, pp.6ト86. Simon･. H･ A･. 1978･ Rational. Simon,. E･A･. 19871. The. LISRELそしてRAMの概要,関西大学社会学哉紀要,第20. Decision. Science. Making. in. Business. of the Ariijicial, 2nd. ･青原英樹訳, 1987,システムの科学,. ed･,. Organizations, MIT. ′i-ソナルメディア). Press･. Nobel. Foundation.. (サイモ-/ :稲葉元書.

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