日本心理学会第86回大会のチュートリアル企画「心理ネットワークアプローチ入門：横断データ解析を中心に」用に作成したスライド資料です (5つある資料の1個目)。 心理ネットワークアプローチについて知るとともに，横断データ解析の実施手続きを学べる内容となっています。心理学や精神医学だけではなく，社会科学の様々な領域で生かせる手法ですので，ぜひ目を通してみてください！

1. 樫原 潤 (東洋大学)
心理ネットワークアプローチとはなにか？
概要と解析のバリエーションを知ろう！
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2. 自己紹介
◼ 樫原 潤 (1988年生)
◼ 臨床心理学研究に従事：
「うつ病の多様性」が関心のコア
• うつ病の潜在的スティグマとその解消
策の検討 (Kashihara & Sakamoto, 2018)
• 「新型うつ」の偏見についての実態
調査 (Kashihara et al., 2019)
• ネットワーク解析による心理療法の
テーラーメイド化
(樫原, 2019; 樫原・伊藤, 2022)
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3. 私と心理ネットワークアプローチ
◼ 2015年3月，国際学会で運命の出会い
• Denny Borsboom (アムステルダム大) の講演
◼ 2018年，一念発起してレビュー論文執筆開始
◼ 2020年，科研費「学術変革領域研究B」で
「ネットワーク班」の研究代表者に
https://dennyborsboom.
com/
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4. この動画でお話しすること
◼ 心理ネットワークアプローチの概要と意義
• 臨床心理学で，「個別性」「複雑性」を捉える
アプローチとして台頭
• 臨床以外の心理学研究にも拡大
◼ 心理ネットワーク解析のバリエーション
• 横断データの解析
• 介入研究 (事前・事後) データの解析
• 縦断データの解析
◼ 心理ネットワーク解析をはじめるその前に…
• チェックポイントや学習リソースの紹介
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5. 心理ネットワークアプローチの
概要と意義
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6. いきなり：ネットワークの実例
PTSDの女性患者359名から収集した
横断的データ (リッカート式質問紙
でPTSDの各種症状を測定)
1つ1つの円 (ノード) が「個別症状」
を表す
ノード間をつなぐ線分 (エッジ) の
太さは，「個別症状同士の関連性の
強さ (この場合は，偏相関係数)」を
表す
※ Epskamp et al. (2018)
をもとに作図
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7. 各ノードの「中心性指標」を計算
※ Epskamp et al. (2018)
をもとに作図
各ノード (個別症状) について，3種類の
「中心性指標」を算出できる
・Strength: 他症状への直接的な影響力
・Closeness: 他症状との距離的な近さ
・Betweeness: 症状間を媒介する機能
3番 (神経過敏もしくは動揺しやすさ) と
17番 (動揺するような考えやイメージの
想起) は，3指標とも大きな値
⇒症状ネットワークの中核症状とわかる
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8. 潜在変数モデル (因子分析) との対比
心理ネットワークモデルと数学的には等
価 (Bringmann & Eronen, 2018)
潜在変数モデルは，「情報の縮約」を目
的とするもの
⇒「認知行動療法で，うつ病の重症度
がこの程度低下した」という概括的
な議論に役立つ
心理ネットワークは，症状間の複雑な相
互作用関係をデータで捉えるためのもの
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9. 心理ネットワークアプローチの意義①
◼ 精神病理 (異常心理学) 研究のスタンスの見直し
• 「疾患が原因で諸症状が生じる」と考えるのが
潜在変数モデル
• 「精神疾患＝複数の精神症状が絡み合ったシステムの
全体」と捉えるのが，心理ネットワーク理論
◼ 現場の臨床実践との親和性が認められる
• 現場で「うつ病という概念に直接アタックする」こと
はない
• 症状や困り感が維持されるパターンを，1人1人丁寧に
整理し，介入の糸口を見出していく
• 現場でのテーラーメイド治療をデータの力で補助する
ものといえる
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10. 心理ネットワークアプローチの意義②
◼ 臨床以外の研究でも，「複雑系」という視点での
見直しが進んでいる
• 態度 (Cramer et al., 2012)
• パーソナリティ (Dalege et al., 2016)
• アタッチメント (McWilliams & Fried, 2019)
• 潜在的認知 (Dalege & van der Maas, 2020)
◼ 「人の心＝複雑系」という人間観は，心理学で
幅広く通用するのかも
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11. 心理ネットワーク解析の
バリエーション
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12. 横断データの解析例
※ Epskamp et al. (2018)
をもとに作図
※先ほど紹介したものと同じなので，
概要は割愛
特定の患者・クライエント群にあり
がちな症状連鎖パターンがわかる
⇒ケース・フォーミュレーションを
行う際の参照枠になる
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13. 介入研究データの解析例
※ Bekhuis et al. (2018)
より引用
うつ病患者186名が対象の介入研究
のデータ
黒い四角のノードは「心理療法単独
vs 薬物療法との混合療法」を表す
ダミー変数
「混合療法が，どの個別症状に，
どの程度効いたか」を表す
⇒各種介入の作用機序の解明が一歩
進む
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14. 縦断データの解析例
大学生80名から，経験サン
プリング法でデータ収集
同時性ネットワーク (左)と
経時的ネットワーク (右)を
推定
「時点の影響を統制した上
での，変数同士の関連」と
「時点をまたいだ影響性」
が一度にわかる！
※ Borsboom et al. (2021)
より引用
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15. 心理ネットワーク解析を
はじめるその前に…
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16. ネットワーク解析は，やればできる！
◼ データを，特定の数理モデルに投入するだけ！
◼ 超優良なテキストが出ている！
◼ 「ネットワーク班」が，様々な日本語資料を蓄積
している！
Isvoranu et al. (2022)
翻訳中！
(2024年刊行？)
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17. やってみよう！のその前に…
◼ 「自分の問い」が「ネットワークアプローチに
適しているか」の点検を！
• 概念間の関連を見るだけなら，SEMの方が良いかも？
• わざわざ「構成要素同士の複雑な相互作用」を検討
する必然性はある？
◼ 理論とセットで解析を考えよう！
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18. ネットワークやるぞ！と決めたら…
◼ 存分に楽しんでください！
• やればできる！(2度目)
◼ ぜひ，独りではなく，一緒にがんばりましょう！
• Slackで“Psych Networks Japan”コミュニティを運営中
• 「とりあえずつながる」ことから始めましょう
https://note.com/junkashihara/n/n71752ea65086
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19. 文献
Bekhuis, E., Schoevers, R., de Boer, M., Peen, J., Dekker, J., Van, H., & Boschloo,
L. (2018). Symptom-specific effects of psychotherapy versus combined therapy
in the treatment of mild to moderate depression: A network approach.
Psychotherapy and Psychosomatics, 87, 121–123. https://doi.org/10.1159/000486793
Borsboom, D., Deserno, M. K., Rhemtulla, M., Epskamp, S., Fried, E. I., McNally,
R. J., ... & Waldorp, L. J. (2021). Network analysis of multivariate data in
psychological science. Nature Reviews Methods Primers, 1, 58.
https://doi.org/10.1038/s43586-021-00055-w
Bringmann, L. F., & Eronen, M. I. (2018). Don’t blame the model: Reconsidering
the network approach to psychopathology. Psychological Review, 125(4),
606–615. https://doi.org/10.1037/rev0000108
Cramer, A. O. J., Van der Sluis, S., Noordhof, A., Wichers, M., Geschwind, N.,
Aggen, S. H., ... Borsboom, D. (2012). Dimensions of normal personality as
networks in search of equilibrium: You can’t like parties if you don’t like people.
European Journal of Personality, 26, 414–431.
https://doi.org/10.1017/S003329171100211X
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20. 文献
Dalege, J., Borsboom, D., van Harreveld, F., van den Berg, H., Conner, M., & van
der Maas, H. L. J. (2016). Toward a formalized account of attitudes: The Causal
Attitude Network (CAN) model. Psychological Review, 123, 2–22.
https://doi.org/10.1037/a0039802
Dalege, J., & van der Maas, H. L. J. (2020). Accurate by being noisy: A formal
network model of implicit measures of attitudes. Social Cognition, 38, S26–S41.
https://doi.org/10.1521/soco.2020.38.supp.s26
Epskamp, S., Borsboom, D., & Fried, E. I. (2018). Estimating psychological
networks and their accuracy: A tutorial paper. Behavior Research Methods,
50(1), 195–212. https://doi.org/10.3758/s13428-017-0862-1
Isvoranu, A. M., Epskamp, S., Waldorp, L., & Borsboom, D. (Eds.). (2022).
Network psychometrics with R: A guide for behavioral and social scientists.
Oxfordshire, UK: Routledge.
樫原 潤 (2019). 精神病理ネットワークの応用可能性―うつ病治療のテイラー化を
促進するために― 心理学評論, 62(2), 143–165. https://doi.org/10.24602/sjpr.62.2_143
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21. 文献
樫原 潤 (2021). 理論構築の観点から紐解く心理ネットワークアプローチの活用上
の留意点―松本論文へのリプライ― 心理学評論, 64(2), 204–223.
樫原 潤・伊藤 正哉 (2022). 心理ネットワークアプローチがもたらす「臨床革命」
―認知行動療法の文脈に基づく展望― 認知行動療法研究, 48(1), 35–45.
https://doi.org/10.24468/jjbct.20-015
Kashihara, J., & Sakamoto, S. (2018). Reducing implicit stigmatizing beliefs and
attitudes toward depression by promoting counterstereotypic exemplars. Basic
and Applied Social Psychology, 40(2), 87–103.
https://doi.org/10.1080/01973533.2018.1441714
Kashihara, J., Yamakawa, I., Kameyama, A., Muranaka, M., Taku, K., & Sakamoto,
S. (2019). Perceptions of traditional and modern types of depression: A cross-
cultural vignette survey comparing Japanese and American undergraduate
students. Psychiatry and Clinical Neurosciences, 73(8), 441–447.
https://doi.org/10.1111/pcn.12838
McWilliams, L. A., & Fried, E. I. (2019). Reconceptualizing adult attachment
relationships: A network perspective. Personal Relationships, 26, 21–41.
https://doi.org/10.1111/pere.12263 21/22

22. Enjoy the
Psychological Network Approach!
※本動画は，科研費課題 (21H05068) の一環として収録・公開さ
れています。
※本発表について，開示すべき利益相反関連事項はありません。
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