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ProcessBasedTherapy_JABCT2022_Discussion2.pdf

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日本認知・行動療法学会第48回大会の自主企画シンポジウム「Process-Based Therapyとは何か? その概要と発展可能性を議論する」用に作成したスライド資料です (指定討論の2件目)。

企画タイトルが表す通り,「PBTっていったいなんなんだ?」をみんなで考えようというシンポジウムになっています。そうしたシンポの中,小杉考司先生によるこの指定討論では,「心理統計学や複雑系科学の視点からみたPBTへの期待・課題・疑問点」をわかりやすくご指摘いただきました。

PBTについてまだよく知らない人も,ぜひ資料を読んでみてください。PBTを一緒に学び,さらにその先の道を切り拓く仲間が増えることを祈っています!

日本認知・行動療法学会第48回大会の自主企画シンポジウム「Process-Based Therapyとは何か? その概要と発展可能性を議論する」用に作成したスライド資料です (指定討論の2件目)。

企画タイトルが表す通り,「PBTっていったいなんなんだ?」をみんなで考えようというシンポジウムになっています。そうしたシンポの中,小杉考司先生によるこの指定討論では,「心理統計学や複雑系科学の視点からみたPBTへの期待・課題・疑問点」をわかりやすくご指摘いただきました。

PBTについてまだよく知らない人も,ぜひ資料を読んでみてください。PBTを一緒に学び,さらにその先の道を切り拓く仲間が増えることを祈っています!

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ProcessBasedTherapy_JABCT2022_Discussion2.pdf

  1. 1. 指定討論 小杉考司(専修大学) 1 Process-Based Therapyとはなにか? その概要と発展可能性を議論する 日本認知・行動療法学会第48回大会 演題発表に関連し、開示すべきCOI関係にある 企業などはありません。 日本認知・行動療法学会 ;利益相反(COI)開示
  2. 2. システム論の系譜 • 第一世代;ベルタランフィーの動的平衡系 • 第二世代;プリゴジンらの自己組織化系 • 第三世代;マトゥラーナ&ヴァレラの自己創出系 • 第四世代;複雑系 • 第五世代;複合システム・ネットワーク系? 2 河本英夫(1995)「オートポイエーシス」青土社 藤澤等(1997)「複合システムネットワーク論」北大路書房 なつかしい
  3. 3. システム論は「生命」の学 •現象・対象の捉え方,認識論についての考え方であり,何をシステムと みなすか,システムのどのような側面を強調するかの問題 •第一世代;動的平衡系は「入出力がありつつ安定する系」であること。 数学的一般表記できることを示すため,またそれを解くために連立 微分方程式系を選択した •第四世代;複雑系はエージェントの局所相互作用により,全体的特徴 が創発することを強調。現象の後追い的理解に留まりがちなところ が限界か。 3
  4. 4. 樫原さん • 「複雑系」・「ネットワーク」の視点からみるのは古くて新しい問題設定 • それって複雑系?→ノードが「プロセス」「イベントの連なり」として,系全体は何 を表すのか,何が系の特性なのか,介入は系の外にあるのか中にあるのか • ネットワークを「どこから」見るか,「何を」みるか。その観点で利するのは誰か→ メタモデルは理論家のもの?この観点がもたらすものは何についての知になる か。 • システム論と実証データとの相性の悪さは昔からの問題 4
  5. 5. ネットワーク分析の旧名 • 偏相関+ネットワーク的表現はかつて「グラフィカルモ デリング」と呼ばれていた手法 • 線形ならぬ裏線形のアプローチであり,解釈のしやす さと統計ツール(Rパッケージ)の登場,ベイズ推定に よるわかりやすい正則化など,グッと身近になりまし た。今後の発展に期待! 5 宮川雅巳「グラフィカルモデリング」朝倉書店 • GMはカテゴリカルなデータでも利用できるし,ベイジアンネットワークなど 時系列的(条件付き確率で表現)分析も可能。
  6. 6. 6 データサイエンスの世界 線形 非線形 外的基準あり =予測 外的基準なし =分類 SEM GM 回帰分析 パス解析 共分散分析 判別分析 etc… 因子分析 主成分分析 決定木/分類木 ランダム森 ナイーブベイズ ベイジアンネット 階層ニューラルネット クラスター分析 自己組織化マップ サポートベクターマシン 裏線形 数量化 MDS
  7. 7. • シミュレーションという使い方の可能性はとてもいいですね • 統計モデルの多くは多入力多出力(ex.回帰分析,因子分析)で,「それは何なの」という 問いに納得しやすい答えをくれる • 実際の現象は多入力多出力,あるいはパターンをどう解釈するかというかたちなので, 現場で提示できるのは明確で単一の結果ではなく,あり得る可能性の束なのかも。 7 X Y X1 Xn f … X1 Y1 X2 Xn … Y2 Ym … 統計モデルの究極
  8. 8. 竹林さん&国里さん • 経験サンプリングなどでデータは取れるが,「紙とペン」「ボタンぽちぽち」のデータは理 論に資するリッチな情報か? • 複雑なモデリングには元のデータが多くの情報を含んでいる必要がある。「回数が多 い」「量が多い」だけではなく,質的な意味でも豊富なものでなければならない • リッカート法による尺度化は採点原理が社会的態度理論に依拠しており,個人の内部 状態を自身が言語報告する場合は順序・名義尺度の測定モデルを丁寧に数量化する ところから? 8
  9. 9. 竹林さん&国里さん • ベイジアンネットワークなど,時系列(序列)のはいったデータ分析手法の可能性に も言及していただけたら。 • 微分方程式を適用するための前提条件は?微分可能な系であることを仮定すると いうのは妥当か? • データとの親和性を考えると複素差分系(Chino,2003ほか)のほうが適切か もしれない。 • いずれにせよ,理論化・モデル化に必要なデータの質と量についてのお考えがあれ ばお答え下さい。 9 Chino, N. (2003). Complex difference system models for the analysis of asymmetry. In Yanai, H., Okada, A., Shigemasu, K., Kano, Y., & Meulman, J. J. (Eds.), New Developments in Psychometrics (pp. 479-486).
  10. 10. 菅原さん • 具体的な取り組み例,特にデジタルデバイスを積極活用するアプローチは,Cl の心理的抵抗も少ないかな?と。大変面白かったです。 • (重複しますが)測定のときに注意すべきは,その測定で何が見えなくなった かです。デジタルデバイスを介したことによって見えなくなったものはないで しょうか?それを補完するための取り組みや課題について教えてください。 10
  11. 11. モデルと現象 • かつてBUMP OF CHICKENは見えないものを見ようとして望遠鏡を覗き込みま したが,メトリシャンはずーっと行列を覗き込んできました。 • 数学モデルは栄枯盛衰があって,必ずしも正しいもの・適切なものだけが生き残っ ているわけではありません。慣例に従うだけでなく,創造的な活動のために協働し ましょう。 • Chage and ASKAが歌うように,「生命現象」は追いかけて追いかけても掴めない ものばかりです。本当に見つけたいものから目を逸らさず,捉えたと思っても,一つ の見方・側面でしかないことを自覚して研鑽を重ねるしかないように思います。 11

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