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論文「ラッセルの円環モデル」の日本語訳

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芝浦工業大学完成工学大倉典子名誉教授のサポートを受けながら全文を日本語訳したので、その内容について綴っていきたい。
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付記 ~芝浦工業大学名誉教授大倉典子先生のコメントから~

付記 ~芝浦工業大学名誉教授大倉典子先生のコメントから~

この画期的な検証は、長きにわたって埋もれたままでした。

実は、欧米において「感情」はあまり高い関心を引く話題ではありませんでした。欧米の考え方の基本は「何でも論理的に説明することができる」、つまりロゴス優位(ないしロゴスとパトスを別物として扱う)だったからです。欧米がパトスの重要性に気づいてから変化が起きました。(アジアでは昔からロゴスとパトスが不分離)

そうして感情への関心が高まっただけ

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総合考察

総合考察

これまで、感情経験に関する内省的な自己報告データの結果と、たとえば感情名の類似性に関する判断データの結果との間で一般に受け入れられている区別を維持してきました。自己報告データの分析は、一般に構造を明らかにすると考えられています判断データの分析は、一般に単に意味構造をもたらすと考えられ、実際の経験の構造を明らかにすることはできないと考えられます。したがって、両方のタイプのデータが非常に同じ構造をもた

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本論:タイトルなし(考察のつづき)

本論:タイトルなし(考察のつづき)

図1、2、3、および4の表現が因子分析構造と異なる4番目の理由は、後者が追加情報を含むことです。図2では、感情用語の位置は概念的な重複を反映しています。意味が重複しているため、「幸せ」は「喜々とした」に近い。「幸せ」は概念的に異なるため、「眠い」とほぼ直交します。自己報告データの因子分析研究では、相関係数はこの程度の概念的な重複を測定します。「幸せ」をチェックした被験者がだいたい「喜々とした」もチ

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考察

考察

現在の結果は、図1に示す感情のcircumplexモデルが、自己報告された感情状態の分散のかなりの割合を占めていることを示しています。circumplexモデルの成功について説明する前に、現在の結果と一般的な同様の結果の両方について、自己報告データの残りの分散をどのように説明するのかを尋ねると役立つ場合があります。
もちろん、この変動の一部は単純に信頼性が低く、測定の不可避なエラーの観点から説明さ

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二次主成分分析

二次主成分分析

図7 自己報告データの5つのコンポーネントの2次主成分

これらの最初の2つの主成分に加えて、単一よりも大きい固有値を持つ3つの追加成分がありましたが、スクリーテスト(*因子数決定法)では2つの成分で明確なエルボー(*前出・・・グラフの折れ曲り)が示され、次の3つの成分を合わせると合計分散の追加の13.1%しか占めませんでした。 (したがって、5成分の解は、合計分散の合計58.9%を占めました)

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Circumplex(円環)としての分析

Circumplex(円環)としての分析

図6自己報告データに基づいた28の感情用語2つの主成分

一般に、データのcircumplexモデルへの適合性は、2つの主成分に対する負荷の関数として変数のプロットを調べることでテストされます(Wiggins、1979)。 28個の相互相関行列(対角線上の一致)から抽出された最初の2つの成分は、総分散の45.8%を占める変数に影響します。これらのデータにおける、前述の快軸と覚醒軸の間の相関関係の

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本論:タイトルなし(実験の結果)

本論:タイトルなし(実験の結果)

図5
快-不快(横軸)および覚醒度(縦軸)の関数としての28の感情用語の回帰の負荷

結果
提案された感情の構造の最初のテストは、28の感情変数をMefrabian and Russell(1974)の快-不快感と覚醒度で定義された2次元空間に配置することによって実行されました。 28個の変数はそれぞれ2つの双極スケールに回帰され、図5は、回帰分析からのベータの重みを座標として使用して、結果の関係

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本論:タイトルなし(仮設検定的なテスト)

本論:タイトルなし(仮設検定的なテスト)

次の研究は、図1で提案されたモデルが、自己報告による影響の構造を表す能力をテストするために実施されました。したがって、分析は探索的というよりも仮説検定と見なされました!

方法
現在の分析に使用されたデータは、感情記述用語の分類に関するJerry S. Wigginsとの共同プロジェクトの一部として収集されました。対象サンプルは、1976〜77、1977〜78、および1978〜1979学年の間にブ

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本論:タイトルなし(核心部分ですね)

本論:タイトルなし(核心部分ですね)

双極感情因子が仮定されると、分散の大部分は2つの因子のみで説明されるように見えます。 2つの要因のさまざまな解釈が提供されていますが、1つの解釈は「快-不快」と「覚醒度」です(Russell、1979年; Russell&Mehrabian、1974年、1977年、Svensson、1978年)さらに、Thayer(1978)の2つの双極的次元は、快と覚醒のほぼ回転した変形、すなわち「興奮–憂鬱」

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本論:自己報告による感情の構造

本論:自己報告による感情の構造

既に述べたように、Nowlisの先駆的な研究(例えば、Nowalls&Nowlis、1956)から始まる自己報告による感情の因子分析研究は、6〜12個の独立した単極因子と結論付けている(例えば、 Borgetta、1961; Clyde、1963; Curran&Cattell、1975; Izard、1972; Lorr、Daston、&Smith、1967; McNair&Lorr、1964;

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本論:スケーリング間の定量的比較

本論:スケーリング間の定量的比較

表3
28の感情用語の3つのスケーリング間の平均冗長性
注意:報告されるすべての値は、p≤.01(N = 28)で有意です。 直接円形スケーリングに使用される座標は、各項の角度のサインとコサインでした。
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図2、3、および4から、3つのスケーリング手法で同等の結果が得られたことがわかります。 この等価性の定量的評価は、スケーリング間の正準相関分析によって得られた「平均冗長(*

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本論:一次元スケーリング

本論:一次元スケーリング

図4
快-不快(横軸)と覚醒度(縦軸)のマトリックスにおける28の感情用語の一次元スケーリング

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これまでの結果から、28の用語は2次元の双極空間に関して定義可能であるように見えます。また、この空間は、2つの直交する次元、「快-不快」、「覚醒度」の観点から定義できるという仮説も立てられました。したがって、これら2つの次元に沿った28用語の単次元スケーリングの結果を図4に示し

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本論:(実査)用語の多次元スケーリング

本論:(実査)用語の多次元スケーリング

図3
28の感情用語の多次元スケーリング
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方法
被験者:被験者は、研究に参加するために謝礼を支払われたブリティッシュコロンビア大学の男女学部生34人でした。以前のスケーリングの結果が「心理学コースで学んだ教材の影響を受ける」という懸念があったため、心理学コースに登録したことがない被験者をこの研究に採用しました。

手順:各被験者は28の感情用語のセット(各用語は個別のカード

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本論:28用語の極座標

本論:28用語の極座標

図2
28の感情用語の、直接循環スケーリング座標
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Ross(1938)の手順を使用して極座標を単純に計算しました。8つの感情カテゴリには、図1に示す理論的な(経験的ではなく)円形の順序に基づいてスケール座標が割り当てられました。 喜び=0度、興奮=45、覚醒=90、苦痛= 135、悲惨= 180、憂鬱= 225、眠気= 270、充足= 315。

28用語の極座標は図2にプ

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