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人の性格に合わせた「習慣形成技術」を特定する方法を考えてみた。
今まで、いろんな「習慣形成技術」を試してきたんですが、基本的には続かないわけですよ。
時間をブロックしよう
習慣を小さい行動にしよう
行動を記録しよう
すでに身についてる習慣と、新しく身につけたい習慣を紐付けよう
特定の状況になったら特定の行動をとるのパターンを作ろう
SNSなどで身につけたい習慣を発表しよう
など。ただ、その中でも、自分にはハマった習慣技術もあったんですね。自分の場合は、やりたくない習慣(ゲーム)をやりづらい環境にする、という「環境デザイン」
世の中に出回ってる「こうすれば習慣化できる!」という技術を結構な数試したのに、習慣化できなかったのは自分の弱さ?と思いつつ、その結論に至るのはすごく悲しいので、「人の性格によって合う・合わない習慣技術があって、それがまだ解明されていないのでは?」という仮説を立てました。
そこで、こんなことをやってみようと思います。
人の性格を分類する理論を調べる
最も科学的に支持されているものに絞る
自分の性格分析をする
自分の性格に合いそうな習慣形成技術を検討する
習慣形成技術を自分自身で実験してみる
この記事では、1〜4までをまとめ、「5. 習慣形成技術を自分自身で実験してみる」については、追ってレポートでまとめてみますね。
Chat GPTをフル活用しながら、それぞれまとめてみました。
1. 人の性格を分類する理論を調べる
まず、世の中にある「性格を分析する理論」を洗い出してみます。
ビッグファイブ理論
ストレングスファインダー
MBTI
エニアグラム
16パーソナリティファクターモデル
ディスクプロファイル(DISC)
ケプナー・トリゴー性格診断(KT法)
バリューズ・イン・アクション(VIA)
HEXACOパーソナリティモデル
グレーテッド自己効力感(Grit)
多っ!聞いたことないのもちらほら。
この10個それぞれの特徴をざっくり把握するために、以下の点で情報を整理してみることにしました。
起源
開発者
評価する特性
使用方法/適用分野
強み/利点
弱み/批判点
(ChatGPTが)まとめたものがこちら。
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まとめた情報を見た上で、感想を。
ビッグファイブ理論は聞いたことあったけど、なんとなく一番汎用性が高そう
MBTIもエニアグラムもよく聞くけど、MBTIは経験則!?エニアグラムは神秘主義が起源!?!?
ケプナー・トリゴー性格診断は、他と比較してユニークな診断で、リーダー向けに特化しているようで、これはこれで興味深い
ビッグファイブ理論が汎用性が高いのであれば、それのバージョンアップ版のHEXACOパーソナリティモデルがもしかして最強?
バリューズ・イン・アクションは、ポジティブ心理学をベースにしていて、個人の幸福感に影響を与えるという点は面白い。
グリットも聞いたことがあるけど、努力や持続性を強調しているのは、シンプルだけど特化してる分、利用するシーンが明確なので役に立ちそう
2. 最も科学的に支持されているものに絞る
「性格に合った習慣形成技術」を見つけるためには、性格を特定する理論そのものが確立されているものでないと、本当の意味で「性格に合った」と言えないから、何らかの指標で評価して絞りたいと思います。
学術的な研究によって広く検証され、多くの批判に晒されていれば、そうでない理論と比べれば「確立してる」と言えるはずなので、どれだけ科学的に支持をされているかという観点で比較をしていきます。
代表的な論文はあるか?
その論文はどれほど引用されているか?
批判に対して反論・検証がされているか?
さぁ、以下はまるっとChat GPTにお願いしました。
代表的な論文はあるか?
まず、代表的な論文があるかどうかについてです。ビッグファイブ理論は、Costa and McCrae(1992)によって広く普及した理論で、その信頼性と妥当性は数多くの研究によって確認されています【Costa & McCrae, 1992】。また、HEXACOパーソナリティモデルもAshton and Lee(2007)によって提案され、学術的な支持を得ています【Ashton & Lee, 2007】。一方、MBTIやエニアグラムについては、実務的には広く利用されているものの、科学的な支持は限定的であり、研究の質や量が少ないとされています【Pittenger, 1993】。
どれほど引用されているか?
次に、引用数です。ビッグファイブ理論に関する主要な論文は、多くの研究で引用されており、その影響力の大きさがわかります。たとえば、Goldberg(1990)の論文は、性格研究において広く引用されており、性格理論の基盤となっています【Goldberg, 1990】。一方、MBTIやエニアグラムに関連する論文は、実務的な応用や批判に関連するものが多く、理論そのものが広く学術的に検証されているわけではありません。
批判に対して反論・検証がされているか?
さらに、批判に対する対応も重要な要素です。ビッグファイブ理論は、批判的な論文も多数存在しますが【Block, 1995】、それに対して反論や新たなデータを提供することで、理論がさらに強固になっています【McCrae & Costa, 1999】。これに対して、MBTIやエニアグラムは、批判に対する科学的な反論が十分に行われていないため、批判に弱い部分があるとされています【Hicks, 1984】。
以上のような比較を行った結果、ビッグファイブ理論とHEXACOパーソナリティモデルが、性格・性質に合った習慣形成技術を見つけるための基盤として、最も科学的に支持されていると判断しました。
・・・ですって。
念の為、よく使っている検索AIのGensparkとPerplexityにも尋ねてみました。
Genspark
ビッグファイブ理論とHEXACOパーソナリティモデルが、科学的に最も支持されている性格診断理論です。
Perplexity
現時点で最も科学的に支持されている性格診断理論は、ビッグファイブ理論であると言えます。HEXACOモデルはビッグファイブを拡張したものですが、まだビッグファイブほどの研究蓄積がありません。
「最も科学的に支持されている」という観点だと、どうやら「ビッグファイブ理論」が妥当そうです。
3. 自分の性格分析をする
というわけで、今回は「ビッグファイブ理論」に絞りました。
「ビッグファイブ理論 診断」で検索してみると、いろんな診断テストがありました。
また、これを機にビッグファイブ理論勉強用に買った本の巻末に「ニューカッスル・パーソナリティ評定尺度表」という簡易テストがついていました。
調べてみると、NEO-PI-R、BFI、NEO-FFI、IPIP-NEOなど、いろんな指標があるようなのですが、質問数が少ないもので44、多いもので300!!
その点、ニューカッスル・パーソナリティ評定尺度表は、たった12の質問に答えるだけで良いので、まずはこちらの指標で診断をしてみます。
性格分析ができるChatGPTのプロンプト
・・・ただ、ここで自分だけの診断結果を書いて次の章に行っても、せっかくここまで読んでいただいた方のお役に立たないので、Chat GPTを使えば、簡易的に診断をしてもらえるようなプロンプトを作りました。
以下をコピーして、ChatGPTで質問してみてください。有料・無料で結果が変わる可能性もありますが、簡易的な診断はできます。
これから、ニューカッスル・パーソナリティ評定尺度表(NPA)に基づいた12項目の性格診断テストを行います。それぞれの質問に対して、以下の1から5までのスケールで評価してください。
1 - 全く当てはまらない
2 - あまり当てはまらない
3 - どちらでもない
4 - かなり当てはまる
5 - 非常に当てはまる
質問:
1. 「私は社交的で、他の人と過ごすのが好きだ。」
2. 「私はストレスを感じやすいタイプだ。」
3. 「私は新しいアイデアや経験に対して興味がある。」
4. 「私は他人の感情に対して敏感で、共感することが多い。」
5. 「私は計画的に物事を進めることができる。」
6. 「私は人との交流からエネルギーを得ることが多い。」
7. 「私は不安を感じやすい。」
8. 「私は創造的な活動に惹かれることが多い。」
9. 「他人の意見に対して寛容である。」
10. 「私は目標達成に向けて粘り強く努力する。」
11. 「新しい人と会うのが楽しいと感じる。」
12. 「他人の期待に応えられないと、自分を責めることがある。」
質問形式:
以下のフォーマットに則って、全ての質問を一つの文章で質問するのではなく、一つずつチャット形式で質問を行い、計12回質問をしてください。
1. 「私は社交的で、他の人と過ごすのが好きだ
以下の1-5の質問でお答えください。
1 - 全く当てはまらない
2 - あまり当てはまらない
3 - どちらでもない
4 - かなり当てはまる
5 - 非常に当てはまる
結果の表示形式:
ニューカッスル・パーソナリティ評定尺度表(NPA)に基づいて、以下のフォーマットに則って、スコア、レベル、評価コメントを最終的な結果を表示してください。
ありがとうございます。以下があなたのビッグファイブ性格特性の結果です:
- **外向性**: [スコア] [レベル]
- **神経症傾向**: [スコア] [レベル]
- **開放性**: [スコア] [レベル]
- **協調性**: [スコア] [レベル]
- **誠実性**: [スコア] [レベル]
各特性に関するフィードバック:
- **外向性**: 評価コメント
- **神経症傾向**: 評価コメント
- **開放性**: 評価コメント
- **協調性**: 評価コメント
- **誠実性**: 評価コメント
自分の性格分析結果
さて、自分で答えてみた結果がこちら。
結果:
外向性: 22/30 高め
神経症傾向: 6/20 低め
開放性: 15/15 非常に高い
協調性: 11/15 高め
誠実性: 4/15 低め
各特性に関するフィードバック:
外向性: あなたは非常に社交的で、人との交流からエネルギーを得る傾向があります。新しい人と会うことが楽しみであり、他の人と過ごす時間を大切にするタイプです。
神経症傾向: あなたは比較的ストレスに強く、不安を感じることが少ないようです。冷静で安定した性格を持ち、プレッシャーの下でも落ち着いて対応できるでしょう。
開放性: あなたは非常に高い創造性と新しいアイデアへの興味を持っています。新しい経験や未知の分野に対して積極的に取り組むことができる人です。
協調性: 他人の意見に寛容で、共感力が高いです。他者との協力を重視し、良好な人間関係を築くのが得意です。
誠実性: 計画性や目標達成に向けた粘り強さに関しては、もう少し改善の余地があるかもしれません。状況に応じて、少し計画的に物事を進めることを心がけると良いでしょう。
誠実性が低い。
そう、「計画的に物事を進める」や「粘り強く取り組む」が苦手なので、習慣に対してやる気≒自分の性質で対処するのは、僕の場合は向いてないことが分かります。
また、開放性が高い。
新しいことに取り組むのが好きで、新しいことを始めては飽きてを繰り返すので、そもそもルーティンに対して飽きやすいのが分かります。
こんな性質を持ってる人に「時間をブロックしよう」と言っても、続かないですよね?うん、続かない、続かない。
自分の計画性や忍耐力に頼らず、新しさや刺激を感じる仕掛けのある「習慣形成技術」が良さそう、という仮説が立ちます。
・・・このように、ビッグファイブ理論の結果に基づいて考えれば、個々の性格に合わせた「習慣形成技術」を推測できそうな気がしてきました。
4. 自分の性格に合いそうな習慣形成技術を検討する
この項目の進め方として、以下のプロセスで進めていきます。
科学的に実証されている習慣形成技術を洗い出す
各技術を診断結果に基づいて評価する
最終的に自分に合った習慣形成技術を絞り込む
科学的に実証されている習慣形成技術を洗い出す
まず、以下の6つの習慣形成技術を選びました。次の章で詳細は説明するので、まずは概要だけ。
時間ブロッキング: 予定表に習慣を組み込んで、特定の時間にその行動を行う技術。
小さな行動に分解する: 大きな目標を小さな行動に分解し、無理なく習慣化する技術。
行動の記録: 進捗を記録し、達成感を得るための技術。
状況と行動の結びつけ: 特定の状況やトリガーに対して、特定の行動を自動的に行う技術。
アカウンタビリティ: SNSや友人に習慣形成の進捗を共有し、外部からのプレッシャーを利用する技術。
環境デザイン: 環境を工夫して、習慣が自然に行えるようにする技術。
各技術を診断結果に基づいて評価する
6つの技術を、以下の4つの観点で評価してみます。
実行しやすいか?
続きそうか?
やる気が上がりそうか?
”誠実性”を補完するか?
特に「”誠実性”を補完するか?」は、自分にとっては重要な評価基準になるはずで、「効果がある」と実証されている技術だとしても、個々のやる気や能力がどれほど考慮されているかは分からないので、自分の特徴的な性格である「誠実性の低さ」をカバーできそうかを含めて評価してみます。
さぁ、ChatGPT、よろしくお願いします。
1. 時間ブロッキング
代表的な研究
研究者: Macan, T. H. (1994)
論文: "Time management: Test of a process model." Journal of Applied Psychology, 79(3), 381-391.
研究の概要
この研究では、時間管理技法の効果を検証し、時間ブロッキングが特に生産性の向上やストレス軽減に有効であることが示されています。時間を特定のタスクにブロックすることで、計画的に行動できることが実証されています。
評価
実行しやすいか: 2/5 - 誠実性が低いため、時間を厳格に管理することは難しく、実行が困難。
続きそうか: 2/5 - 長期間にわたって時間をブロックし続けることが難しいため、持続は厳しい。
やる気が上がりそうか: 2/5 - 時間を厳守すること自体にモチベーションを感じにくく、低評価。
誠実性を補完するか: 1/5 - 誠実性を補完する効果はほとんどなく、逆にストレスを感じる可能性が高い。
2. 小さな行動に分解する
代表的な研究
研究者: Fogg, B. J. (2009)
論文: "A behavior model for persuasive design." Proceedings of the 4th International Conference on Persuasive Technology (pp. 1-7).
研究の概要
Foggの行動モデルでは、行動を小さなステップに分解することで、実行しやすくすることが習慣形成に有効であると提唱しています。動機、能力、トリガーが揃ったときに行動が起こりやすく、小さな行動に分解することで、能力を補完し、実行が容易になることが示されています。
評価
実行しやすいか: 4/5 - 小さな行動に分解することで、誠実性が低くても実行がしやすい。
続きそうか: 4/5 - 小さな成功体験を積み重ねることで、習慣の持続が期待できる。
やる気が上がりそうか: 4/5 - 小さな成功体験がモチベーションを維持するのに役立つ。
誠実性を補完するか: 4/5 - 誠実性が低くても、短期間で達成可能な目標設定が補完効果を発揮。
3. 行動の記録
代表的な研究
研究者: Baumeister, R. F., Heatherton, T. F., & Tice, D. M. (1994)
論文: "Losing control: How and why people fail at self-regulation." San Diego: Academic Press.
研究の概要
この研究では、自己規制の重要性が強調されており、行動を記録することで自己監視が強化され、目標達成に向けたモチベーションが維持されることが示されています。進捗を記録することで、行動の継続が促進されることがわかっています。
評価
実行しやすいか: 3/5 - 簡単な記録であれば実行可能だが、誠実性が低いと継続が難しい可能性がある。
続きそうか: 3/5 - 記録を続けることが負担になる可能性があり、持続が難しい。
やる気が上がりそうか: 3/5 - 進捗の可視化がモチベーション維持に寄与するが、記録自体に興味を持ち続けることが課題。
誠実性を補完するか: 2/5 - 誠実性が低いと記録がストレスとなり、補完効果は低い。
4. 状況と行動の結びつけ
代表的な研究
研究者: Duhigg, C. (2012)
論文: "The Power of Habit: Why We Do What We Do in Life and Business." New York: Random House.
研究の概要
Duhiggは、習慣形成の要素として「キュー(トリガー)」「ルーチン」「報酬」のサイクルを提唱しています。特定の状況やトリガーを使って行動を自動化することで、習慣形成が促進されることが示されています。
評価
実行しやすいか: 5/5 - 誠実性が低くても、特定の状況に行動を結びつけることで実行しやすい。
続きそうか: 5/5 - トリガーに依存するため、長期間続けやすい。
やる気が上がりそうか: 4/5 - 行動が自動化されることで、意識的な努力が少なくても続けやすい。
誠実性を補完するか: 5/5 - 自然な行動として習慣を形成するため、誠実性の低さを補完できる。
5. アカウンタビリティ
代表的な研究
研究者: Harkins, S. G., & Petty, R. E. (1982)
論文: "Effects of task difficulty and task uniqueness on social loafing." Journal of Personality and Social Psychology, 43(6), 1214-1229.
研究の概要
この研究では、他者に対する説明責任(アカウンタビリティ)が、個人のモチベーションを高める効果があることが示されています。SNSや友人に進捗を報告することで、習慣維持の外部サポートが得られやすくなります。
評価
実行しやすいか: 4/5 - 他者からのサポートを得ることで、誠実性が低くても実行しやすい。
続きそうか: 4/5 - 他者からのフィードバックが続く限り、習慣維持が期待できる。
やる気が上がりそうか: 5/5 - 他者からの期待がモチベーションを高め、習慣維持に寄与する。
誠実性を補完するか: 4/5 - 外部からの支援が誠実性の低さを補完しやすい。
6. 環境デザイン
代表的な研究
研究者: Thaler, R. H., & Sunstein, C. R. (2008)
論文: "Nudge: Improving decisions about health, wealth, and happiness." New Haven, CT: Yale University Press.
研究の概要
ナッジ理論を通じて、環境デザインが行動に与える影響が強調されています。環境を適切にデザインすることで、行動が自然に促進され、習慣形成が容易になることが示されています。
評価
実行しやすいか: 5/5 - 環境を整えるだけで自然に行動が促されるため、誠実性が低くても実行が容易。
続きそうか: 5/5 - 環境が整っている限り、行動を継続しやすい。
やる気が上がりそうか: 4/5 - 環境が行動を支援するため、モチベーションを保ちやすい。
誠実性を補完するか: 5/5 - 環境を工夫することで、誠実性の低さを補完し、自然に習慣が形成される。
最終的に自分に合った習慣形成技術を絞り込む
環境デザイン
実行可能性: 5/5
持続可能性: 5/5
モチベーション向上効果: 4/5
誠実性補完効果: 5/5
総合評価: 19/20
理由: 環境を整えることで自然に行動が促され、誠実性が低くても無理なく習慣を維持できるため、最も効果的です。
状況と行動の結びつけ
実行可能性: 5/5
持続可能性: 5/5
モチベーション向上効果: 4/5
誠実性補完効果: 5/5
総合評価: 19/20
理由: 行動をトリガーに結びつけることで、意識せずに習慣を続けやすく、誠実性を補完できるため、環境デザインと同様に高い優先度があります。
小さな行動に分解する
実行可能性: 4/5
持続可能性: 4/5
モチベーション向上効果: 4/5
誠実性補完効果: 4/5
総合評価: 16/20
理由: 小さな成功体験を積み重ねることで、誠実性が低くても習慣を維持しやすくなり、モチベーションを保つことが可能です。
・・・と、ここまでChatGPTに出してもらいました。
結論、納得。
例えば、時間ブロッキングは何度も試して、失敗を繰り返してる(にも関わらず何度も試しちゃう謎)
一方で、直近で「ゲームをやめた」のは、環境デザインの効果だったり。
「じゃあ、やってみよう」で、環境デザインや条件と行動の結びつけをやってみるのもいいんですが、それだと過去の自分と変わらない(衝動的にスタートしてすぐやめる)ので、もう少しそれぞれの習慣形成技術について調べてみようと思います。
以下のようなことをインプットしつつ、実際に試してみます。
「習慣形成」における原理原則
行動を変える際の原理原則
身につけたい/やめたい習慣の種類
途中で挫折するパターン
最後に
ChatGPTで、自分の性格スコアを入力した上で、「この特性を持つ人物に適した習慣形成技術を提案してください」とお願いすれば、ある程度マッチした技術をお薦めしてくれそうなので、ぜひやってみてはいかがでしょう?