経験サンプリング法とmobile sensingに関する書籍を執筆中なので，サーベイした最近の研究について備忘録としてメモをしていきます。

• Place, S., Blanch-Hartigan, D., Rubin, C., Gorrostieta, C., Mead, C., Kane, J., Marx, B. P., Feast, J., Deckersbach, T., Pentland, A. S., Nierenberg, A., & Azarbayejani, A. (2017). Behavioral Indicators on a Mobile Sensing Platform Predict Clinically Validated Psychiatric Symptoms of Mood and Anxiety Disorders. Journal of Medical Internet Research, 19, e75.
  • スマホで測定したセンサーデータから抑うつとPTSDの症状を予測可能
  • 測定したセンサーデータは，以下のものの合成値：どれだけ電話をかけたか，テキストメッセージ数，移動距離，声の大きさの分散，会話の速度，声の質

• Harari, G. M., Gosling, S. D., Wang, R., Chen, F., Chen, Z., & Campbell, A. T. (2017). Patterns of behavior change in students over an academic term: A preliminary study of activity and sociability behaviors using smartphone sensing methods. Computers in Human Behavior, 67, 129-138.
  • 48人の大学生をStudentLifeという作ったアプリで10週間追跡
  • 日々の活動量（加速度系センサーで測定）と社会性（マイクセンサーで測定）がどう変動するかを解明

• Stachl, C., Hilbert, S., Au, J.-Q., Buschek, D., De Luca, A., Bischl, B., Hussmann, H., Bühner, M., & Wrzus, C. (2017). Personality Traits Predict Smartphone Usage. European Journal of Personality, 31, 701-722.
  • 137名が参加。90分間の尺度回答⇒60日間のmobile sensing。
  • 尺度で測定したパーソナリティ特性は，その後60日間のスマホの利用ログ（communication, photography, gaming, transportation and entertainment）を予測した。
    • 外向性が高い⇒電話頻度が多い・よく写真アプリを使う
    • 協調性が高い⇒交通系アプリの利用頻度が高い（自分から相手先に出向きやすい）
    • 誠実性が高い⇒ゲームアプリをあまり利用しない
    • 開放性と神経症傾向⇒結びつくスマホ使用履歴は特になし

[最終更新日　2018/05/18]

2018年度の研究発表予定について随時情報の掲載を行います。

◆日本社会心理学会第59回大会（2018/8/28-8/29，追手門学院大学）

・伊藤言.　図形の動きに意図を見いだす人は著名人・ブランドのファンになりやすい―エージェンシー探知傾向と人（著名人）・物（ブランド）に対するファン性の関連の検討 [JSSP2018発表原稿].（口頭発表予定）

◆日本心理学会第82回大会（2018/9/25-9/27，東北大学）

・伊藤言.　他者に理解されたという感覚を促進するには？――2者間ペアデザインによる，解釈レベルの観点からの検討―― [JPA2018発表原稿].（ポスター発表予定）

[Last Update: 2018/05/02]

・心理学ワールド　クラウドソーシング特集　『日本の研究者がクラウドソーシングを使いこなすには』関連資料

・日本社会心理学会　春の方法論セミナー (2018)　経験サンプリングのレクチャーの関連資料

・日本心理学会 (2017) 明日からできる経験サンプリング法ー効率的なデータ収集と洗練した解析で移ろう心を描き出すーの関連資料

[最終更新日　2018/08/24：PsyToolkitとInquisit Webの項目に追記]

「心理学ワールド」82号の小特集「クラウドソーシング─心理学データの新しい姿」における拙稿，『日本の研究者がクラウドソーシングを使いこなすには』において紹介したサービスやサイトなどへのリンクを，拙稿における紹介順序で以下にまとめておきます。よろしければご利用ください。

伊藤言 (2018). 日本の研究者がクラウドソーシングを使いこなすには, 心理学ワールド, 82, 27-28.

◆Amazon Mechanical Turk

表示言語を英語に設定しないと，タスクを発注することができないのでご注意ください。なお，タスクを発注するには，AWS（Amazon Web Service）のアカウント作成が必要です。

◆ランサーズ

日本のクラウドソーシング・サービス大手です。

◆クラウドワークス

日本のクラウドソーシング・サービス大手です。

◆PACO

経験サンプリング法を実施できるフリーのアプリです。PACOについては日本社会心理学会春の方法論セミナー（2018）において詳細な説明を行いましたので，よろしければ併せてご覧ください。

◆PsyToolKit

心理学ワールドの記事で紹介したPsyToolKit以外にも、jsPsychとscriptingRTもしばしば反応時間を測定するような認知的な心理学オンライン実験で用いられます（そのほかにpsiturkのようなサービスもあります）。なお、認知的な実験課題をWeb上で実施する上では、Stewart et al. (TiCS, 2017) の一読もおすすめします。認知的なWeb実験を実施するに当たってのより詳細なtipsについては、Woods et al. (2015)のtutorial reviewもご一読ください。

◆Inquisit Web

PsyToolKitなどはブラウザ上でそのまま動く心理学実験を作成するためのものです（javascriptやHTML5を利用）。それに対し、Inquisit Webはプラグインのインストールを参加者に求め、ブラウザとは無関係にプラグインを動作させて心理学実験を立ち上げます。

ブラウザ型の心理学実験よりもRTの測定精度はInquisit Webの方が高いでしょうが、しかしms単位の測定誤差はあまり気にする必要もないという議論もあります（サンプル数を増やせば測定誤差の影響を小さくできるのと、参加者内デザインの場合は測定誤差は全条件に等しくバイアスをかけるので意味を持たないから；Stewart et al. (TiCS, 2017) を参照）

◆Pythonを利用したWeb実験

いくつかのサービスをまずは参照されると良いでしょう。

・Expyriment: 認知心理学・神経科学用の無料のライブラリ

・oTree: 社会科学の研究者向けのライブラリ

・PyEPL

・PsychoPy

◆Googleフォーム

・もっとも代表的な無料のオンライン調査作成サイト

◆Qualtrics

・有料だが高機能なオンライン調査作成サイト。大学など研究機関単位でライセンス契約をしている場合が多いので，利用可能かまずはご確認されることをお勧めします。

◆SurveyMonkey

◆FastAsk

◆アンとケイト

◆CroｗdFlower

現在はFigureEightという名称に変更されているようです。

◆TurkPrime

◆Prolific

◆Waterloo大学のクラウドソーシングを用いた研究を行う際のガイドライン

・ホームページにおける総合的な解説

・倫理的なガイドラインに関する解説

◆その他，クラウドソーシングを実践する際に役立つサイト等

実践 Amazon Mechanical Turk（長谷川彩子さん）

[最終更新日　2017/1101]

2017年度の研究発表予定について随時情報の掲載を行います。

◆日本心理学会第81回大会（2017/9/20-9/22，久留米シティプラザ）

・伊藤言・高野陽太郎.　ファンは「神」を信仰しているか？ファン心理の構造とその心理学的基盤 [発表原稿].（ポスター発表予定）

・伊藤言. シンポジウム「明日からできる経験サンプリング法 -効率的なデータ収集と深化した解析で移ろう心を描き出す-」における話題提供予定

Abstract: スマートフォンアプリを作成するために必要な知識や経験を持たない研究者が，アプリを用いた経験サンプリング法を明日開始するための方法論を紹介する。発表者の研究事例を踏まえた上で，英語圏で提供されている経験サンプリング研究を支援するためのサービスについての概観を行い，研究の「大変さ」がアプリ利用でいかに低減されるかを論じる。またスマホのセンサーを用いた行動データの取得で拡がる研究の可能性も紹介する。

・伊藤言. シンポジウム「DVをどう防ぐことができるか-リスク因子の解明と変容に向けて」における話題提供予定

Abstract: 親密な関係においてDVのエスカレートを防ぐには，普段の相互作用の中で交際相手から受けるネガティブな行為を即座に検知し，その行為が持つインパクトを適切に評価した上で対処することが有効である。これらの実現にはいかなる心理学的な条件が必要だろうか？交際中の若者74名を対象に実施した経験サンプリング調査の結果に基づき，交際相手の行為が持つインパクトの評価プロセスに影響する認知・特性・対人的条件を示す。

◆日本グループ・ダイナミックス学会第64回大会（2017/9/30-10/01，東京大学）

・伊藤言・橋本侑樹・中川武治・高野陽太郎.　なぜあなたと私は政治的態度が異なるのか？―5つの道徳基盤から特定のトピックに対する日本人の政治的態度を予測する. [発表原稿] 　口頭（ロングスピーチ）発表予定

・鈴木啓太・伊藤言.　Context Collapseに対する気遣い・葛藤

◆日本社会心理学会第58回大会（2017/10/28-10/29，広島大学）

・相馬敏彦・伊藤言.　相手からのネガティブな行為がポジティブにみえるとき1) -親密な関係におけるコミットメント・デバイスとしての行為解釈- [発表原稿].（口頭発表予定）

◆日本応用心理学会公開シンポジウム（2017/11/18，帝塚山大学）

・「暴力的な絆はなぜ生じるのか――DVの予防に向けて」における話題提供

発表タイトル：「いやなことをいやだと感じるための心理学」

「関係の永続を願う気持ち」や「運命の出会いを信じる気持ち」といった抽象的な考えや信念が，相互作用のインパクト評価に及ぼす影響について，経験サンプリング法を用いて検証した結果を報告する。

◆12th Biennial Conference of the Asian Association of Social Psychology (2017/08/26-08/28, Auckland, New Zealand)

Soma, T., & Ito, G. (2017). Does “believing in fate” overlook the dangerous behavior of a lover? (accepted)

◆資料

話題提供の際のスライド

◆関連リンク

・Paco

・awareframework

・PIEL

・ExperienceSampler

・Pacoの参加者マニュアルのサンプル

iPhone利用者用

–https://goo.gl/7DvFQc

Android利用者用

–https://goo.gl/9xD1V4

◆References

Aharony, N., Pan, W., Ip, C., Khayal, I., & Pentland, A. (2011). Social fMRI: Investigating and shaping social mechanisms in the real world. Pervasive and Mobile Computing, 7, 643-659.

Andrews, S., Ellis, D. A., Shaw, H., & Piwek, L. (2015). Beyond Self-Report: Tools to Compare Estimated and Real-World Smartphone Use. PLoS One, 10, e0139004.

Asselbergs, J., Ruwaard, J., Ejdys, M., Schrader, N., Sijbrandij, M., & Riper, H. (2016). Mobile Phone-Based Unobtrusive Ecological Momentary Assessment of Day-to-Day Mood: An Explorative Study. Journal of Medical Internet Research, 18, e72.

Ferreira, D., Kostakos, V., & Dey, A. K. (2015). AWARE: Mobile Context Instrumentation Framework. Frontiers in ICT, 2.

Harari, G. M., Lane, N. D., Wang, R., Crosier, B. S., Campbell, A. T., & Gosling, S. D. (2016). Using Smartphones to Collect Behavioral Data in Psychological Science. Perspectives on Psychological Science, 11, 838-854.

Ö, Y., Liu, C. H., Sheng, Z., Leung, V. C. M., Moreno, W., & Leung, K. K. (2016). Context-Awareness for Mobile Sensing: A Survey and Future Directions. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 18, 68-93.

Pejovic, V., Lathia, N., Mascolo, C., & Musolesi, M. (2016). Mobile-Based Experience Sampling for Behaviour Research. In M. Tkalčič, B. De Carolis, M. de Gemmis, A. Odić & A. Košir (Eds.), Emotions and Personality in Personalized Services: Models, Evaluation and Applications (pp. 141-161). Cham: Springer International Publishing.

Rauthmann, J. F., Gallardo-Pujol, D., Guillaume, E. M., Todd, E., Nave, C. S., Sherman, R. A., Ziegler, M., Jones, A. B., & Funder, D. C. (2014). The Situational Eight DIAMONDS: A taxonomy of major dimensions of situation characteristics. Journal of Personality and Social Psychology, 107, 677-718.

Rauthmann, J. F., Sherman, R. A., & Funder, D. C. (2015). Principles of Situation Research: Towards a Better Understanding of Psychological Situations. European Journal of Personality, 29, 363-381.

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Wang, R., Harari, G., Hao, P., Zhou, X., & Campbell, A. T. (2015). SmartGPA: how smartphones can assess and predict academic performance of college students. In  Proceedings of the 2015 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (pp. 295-306). Osaka, Japan: ACM.