クアルトリクス・シンポジウム（日本心理学会第85回大会） 五十嵐祐（名古屋大学） 2021年9月3日

1. ⼼理学研究における
Qualtricsの活用
五十嵐 祐
名古屋大学
【クアルトリクス・シンポジウム】「小さなシグナル」に耳を澄ます：
クラウド型ソフトウェアが拓く、新たな時代の学⽣・研究体験創造
2021年9月3日 日本⼼理学会第85回大会（オンライン） 1

2. 概要
• 第1部：基礎編
• ⼼理学研究におけるオンラインサービス活⽤の現状
• 第2部：応⽤編
• JavaScriptの活⽤、外部サービスとの連携
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3. 第1部：基礎編
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4. コロナ禍におけるオンライン授業、
リモートワークの普及
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• 世界的なデジタル化の波

5. オンラインでの⼼理学研究
• インターフェースのデジタル化
• スマートフォンやパソコンによる回答：利
便性の大幅な向上
• オンライン実験プラットフォーム
（jsPsych, lab.js, oTreeなど）の活⽤：
実験室実験の進化形
• アンケートプラットフォーム（Qualtrics
(Core XM), Googleフォームなど）の活⽤：
質問紙調査の進化形
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6. 多くのアンケートプラットフォーム
• Alchemer
• Askia
• Conjointly
• Decipher
• LimeSurvey
• Optimal Workshop
• Qualtrics
• Quboxel
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• QuestionPro/Survey Analytics
• Sawtooth
• SurveyMonkey
• TypeForm
• UserZoom
• Voxco
• Zoho
出典（Lucid）：https://support.lucidhq.com/s/article/Compatible-Survey-Platform-Implementation-Guides

7. Why Qualtrics?
• メリット1：安全性
• データ保護への十分な備え
• メリット2：安定性
• 大規模サンプルの回答負荷に耐えうるサーバ設計
• メリット3：利便性
• 使いやすいユーザーインターフェース、複雑な設計も可能、サポートも充実
• デメリット：導入コスト
• ⼼理学研究で利⽤可能なのは有料プランのみ
• 五十嵐研究室（名古屋大学）では、メリットとコストのトレードオ
フ、他サービスとの比較でQualtricsを選択 7

8. Qualtricsの公式サポートページ
（日本語）
• アンケートの作成法はほぼ網羅されている
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https://www.qualtrics.com/jp/support/research-core/getting-started/learn-research-core/

9. Qualtrics非公式マニュアル（2014年〜）
• 五十嵐研究室で運⽤
• 大学院⽣および教員で作成
• ⼼理学研究でQualtricsを利⽤する際
のノウハウをまとめたサイト
• アンケートの作成法の紹介だけでな
く、アンケートの構成、特に研究倫
理に関する項⽬（名古屋大学で⼼理
学研究を実施する際に最低限必要な
内容）をアンケートに必ず含めるこ
とを強調
• フェイスシート、同意確認、デブリー
フィング、データ利⽤の可否
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https://tasukuigarashi.github.io/qualtrics_japanese/

10. Qualtrics (Core XM) の主な機能（デモ）
• 分岐ロジックによるアンケート内容の制御
• ループ機能によるアンケート内容の制御
• 回答内容に基づくインタラクティブなコンテンツ⽣成
• 音声や動画の呈示
…他にも豊富な機能
https://nagoyapsychology.qualtrics.com/jfe/form/SV_2gg2lwUi4vK7okm
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11. 分岐ロジック：選択肢で回答項目が変化
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12. ループ：同じ設問で表⽰内容のみ変更
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13. インタラクティブなコンテンツ生成：
⼊力値をパイプで渡す
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14. 音声や動画の呈⽰
https://www.youtube.com/watch?v=YX121r1LrtI
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15. オンラインでの⼼理学研究（２）
• オンラインでの参加者（サンプル）の募集
• 参加者登録システム（SONAなど）の利⽤：大学内でのサン
プルの募集や研究スケジュール管理が容易に
• クラウドソーシングサービス、ネットリサーチ会社を通じた
⼀般サンプルからのデータ収集：迅速・低コスト
• MTurk、Prolificなどの海外サービスの利⽤：他⽂化圏での
データ収集が容易に
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16. 16
五十嵐祐 (2018). 機械仕掛けのトルコ人，人間仕掛けのクラウドソーシング ⼼理学ワールド, 82, 23-24.
https://psych.or.jp/publication/world082/pw08/

17. 17

18. Qualtricsのアンケート＋ネットリサーチ会
社のモニターによるオンライン調査
18
https://www.qualtrics.com/jp/support/research-core/common-use-cases/panel-company-integration/

19. 19
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=191574&file_id=1&file_no=1
白木優馬・五十嵐祐 (2018). クラウドソーシングを利⽤したアンケートデータ収集のノウハウと課題 デジタルプラクティス, 9 (4), 874-885.

20. 第2部：応用編
20

21. JavaScriptや外部サービスの活用
• 基礎編の内容は、Qualtricsの基本機能＋簡単なHTMLで実装可
能
• ただし、研究実施時には細かいチューニングが必要
• オンライン調査・実験の利点をフルに活かすには、JavaScript
によるフロントエンド、バックエンドの拡張が効果的
• 外部サービスを利⽤することで、参加者間の相互作⽤を含む⾼
度な実験も実施可能
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22. フロントエンドの拡張
• ウィスコンシンカード分類課題
• GitHubで公開されているスクリプト
（https://github.com/bellonet/wcst-html）を実装
• 対人選択課題
• オリジナルの実装（平島太郎⽒と共同）
• 参加者への回答のフィードバック
• Highcharts（https://www.highcharts.com/）を使⽤
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23. ウィスコンシンカード分類課題
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24. 対人選択課題
24
平島 太郎・五十嵐 祐 (2016, 9月18日). Do ambivalence promote formation of ambivalent social networks? The effect of attitude ambivalence
on social selection. 日本社会⼼理学会第57回大会, 兵庫 (関⻄学院大学)

25. 参加者への回答のフィードバック
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26. バックエンドの拡張
• TaskMaster (Permut, Fisher, &
Oppenheimer, 2019)
• 回答者がアンケートのタブに
フォーカスして作業しているかど
うかをモニターし、注意の低下を
検出
• アンケートに短いJavaScriptを追
記し、埋め込みデータを設定する
だけで利⽤可能
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Permut, S., Fisher, M., & Oppenheimer, D. M. (2019). TaskMaster: A Tool for Determining When Subjects Are on Task. Advances in Methods
and Practices in Psychological Science, 2(2), 188–196. https://doi.org/10.1177/2515245919838479

27. 外部サービスとの連携
• SMARTRIQS (Molnar, 2019)
• 複数名での相互作⽤を含む実
験が実施可能
• 外部のPHPサーバを経由して
やり取り
• チュートリアルやテンプレー
ト（チャット、経済ゲームな
ど）あり
• 回答状況をリアルタイムで確
認可能
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Figure from Molnar, A. (2019). SMARTRIQS: A Simple Method Allowing Real-Time Respondent Interaction in Qualtrics Surveys. Journal of
Behavioral and Experimental Finance, 22, 161–169. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2019.03.005

28. SMARTRIQSのデモ
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29. データ分析
• 基本的にはCSVファイルをダウンロードし、qualtRicsパッケー
ジを⽤いてRで処理
• APIが利⽤できる場合は、サーバから直接データをインポート可能
• dplyrパッケージと組み合わせて利⽤するのがよい
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# パッケージのインストール（以下は最初の1回のみ実⾏すればよい）
install.packages("qualtRics")
# パッケージの読み込み
library(qualtRics)
# Qualtricsのデータを読み込む
dat <- read_survey("filename.csv")
dat
https://github.com/ropensci/qualtRics

30. 今後への期待
• サーバレスポンスの向上
• 特にアンケート内の画像表示
（キャッシュの利⽤）
• 日本語コミュニティの拡大
• 英語圏ではQualtrics Community
(https://community.qualtrics.com/)で
の情報交換が活発に⾏われている
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31. Special thanks to
• 平島太郎（愛知淑徳大学）
• JavaScriptプログラミングのサポート
• 唐沢穣（名古屋大学）
• Qualtricsの学内マネジメント
• 白木優馬（京都橘大学）
• 玉井颯⼀（⾼知工科大学）
• 加藤仁（北陸学院大学）
• 寺嶌裕登（名古屋大学）
• 佐名龍太（名古屋大学）
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• 陳佳玉（名古屋大学）
• 古橋健悟（名古屋大学）
• 佐藤有紀
• 鈴木伸哉
• 樽井この美
• 桑原風音