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4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)
横断ネットワーク解析の実例
結果を「伝える」ための小さな工夫
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2. この動画の目的
◼ 横断ネットワーク解析を実例から学ぶ
◼ 「伝える」ための小さな工夫がとても大事
なのだと実感する
※ Epskamp et al. (2018)
をもとに作図 2/21

3. ちょっとしたマウント
◼ 樫原は，心理ネットワークアプローチの論文を
山ほど読んできた！
• 「一工夫すれば，劇的にわかりやすくなるのに…」
という「おしい論文」も山ほど読んできた
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4. 動画で取り上げる題材
◼ Kashihara & Sakamoto (2021)
• データとRのコードをオンライン公開中！
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5. 研究の背景①
◼ うつ病などの精神疾患は，早期の対処が大事
◼ 早期対処を実現するためのMental Health First
Aidトレーニングが，国際的に推進されている
https://mhfa.com.au/
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6. 研究の背景②
◼ 疑問：スキルや知識を鍛えるだけで，本当に援助
に踏み切れるの？心理的障壁は？
• 援助行動の諸理論からは，「援助する / しない」こと
の「利益 / コスト」が影響すると考えられる
◼ Kashihara & Sakamoto (2020) で，「利益 /
コスト」のバリエーションは明らかになった
• うつ病が疑われる友人のビネット (事例文) を提示
• 「その場にいたら何を考えそうか」自由記述を求める
• 自由記述を質的に分類
◼ 今度は量的調査で，ネットワーク構造を解明！
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7. 方法
◼ 大学生297名を対象に，質問紙調査 (横断)
◼ Kashihara & Sakamoto (2020) の自由記述分類
を反映した質問項目群に回答 (7件法)
• 援助する・コスト ：7カテゴリ，12項目
• 援助する・利益 ：6カテゴリ，20項目
• 援助しない・コスト ：7カテゴリ，11項目
• 援助しない・利益 ：6カテゴリ， 8項目
◼ Rの諸パッケージを活用し，横断ネットワークを
推定！
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8. 最終的な結果
◼ 「援助する / しない」×「利益 / コスト」の，
4種類のネットワークを推定
この図に行き着くまで
のTipsを学ぼう！
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9. Tip 1: ノードの数はほどほどに
◼ 「援助する / しない」×「利益 / コスト」の，
全61項目からなるネットワークも推定はできる
◼ ノード数をほどほどに抑えないと，数理的にも
応用的にもまずい
• 推定するパラメタの数が増えれば，精度は落ちる
• 図を見て解釈できるのは，せいぜい20ノード程度？
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10. Tip 2: エッジの配色に注意！
◼ 「正のエッジ＝緑」「負のエッジ＝赤」のまま
論文になっていることも多いが…
• 色覚障害もちには，一番つらい配色
◼ bootnetパッケージで「推定→プロット」すれば，
デフォルトで赤青配色に！
※ qgraphパッケージでも，オプション指定で可能？
Network1 <- estimateNetwork(Data1,
default = "EBICglasso")
plot(Network1, layout = "spring")
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11. Tip 3: ノードのカテゴリを色で表現
◼ 各ノードの変数名は文字で表示されているが，
読み取りは正直しんどい
◼ plot関数のオプションでノードの配色を指定すれ
ば，(一部の人だけでも) 伝わる情報量が増える
Network1 <- estimateNetwork(Data1,
default = "EBICglasso")
plot(Network1, layout = "spring“,
color = c("red", "red", "red", "orange",
"yellow", "yellow", "yellow", "green",
"lightblue", "dodgerblue", "dodgerblue",
"violet"))
※もっとスマートな配色のやり方が
あるはず。。 11/21

12. Tip 4: エッジの太さにも注意！
◼ デフォルトでは，「そのネットワーク内で一番
大きいエッジ」が「太さMax」で表示される
• 複数個のネットワークを比較する際には要注意！
◼ 「エッジの太さの最大値」を指定すれば，視覚的
な比較が容易に！ Max <- max(abs(c(getWmat(Network1),
getWmat(Network2),
getWmat(Network3),
getWmat(Network4))))
plot(Network1, layout = “spring”,
maximum = Max)
plot(Network2, layout = “spring”,
maximum = Max)
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13. Tip 5: 「密度」も解釈しよう！
◼ 多くの論文は，「ネットワークを描画 → 中心性
指標のプロット → 中核ノードの特定」止まり
• 「中心性指標への依存」には警鐘も (Bringmann et al., 2019)
• 情報豊かな図なので，残さず味わってほしい！
◼ ネットワークのサマリーのうち，「密度」の情報
を参照すれば，解釈が豊かに！
summary(Network1)
summary(Network2)
※「有意なエッジの割合」「エッジ
の重みの平均値」が，密度を知る
手掛かりに
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14. 最終的な結果 (再掲)
◼ 「援助する / しない」×「利益 / コスト」の，
4種類のネットワークを推定
「援助する・利益」のネッ
トワーク (B) は，全体的に
エッジが細く，疎な印象
「援助する・コスト」の
ネットワーク (A) が密なと
ころを見るに，「コスト感
を数え始めると，切りがな
くなってしまう」のかも
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15. Tipsまとめ
◼ Tip 1: ノードの数はほどほどに
◼ Tip 2: エッジの配色に注意！
◼ Tip 3: ノードのカテゴリを色で表現
◼ Tip 4: エッジの太さにも注意！
◼ Tip 5: 「密度」も解釈しよう！
※「解析コードをどう書くか」だけでなく，「解析実施前
の判断」や「結果のどこを見るかの判断」も重要
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16. Want More Tips? ①
◼ 横断ネットワーク解析の報告ガイドライン
※アムステルダム大のメンバーの資料を漁れば，
まず間違いない
Isvoranu et al. (2022)
Burger et al. (2022)
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17. Want More Tips? ②
◼ 超優良なテキストが出ている！
※アムステルダム大のメンバーの資料を漁れば，
まず間違いない (2回目)
Isvoranu et al. (2022)
翻訳中！
(2024年刊行？)
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18. 英語の自習がしんどいあなたへ…
◼ 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
Bringmann, L. F., Elmer, T., Epskamp, S., Krause, R. W., Schoch, D., Wichers,
M., ... Snippe, E. (2019). What do centrality measures measure in
psychological networks? Journal of Abnormal Psychology, 128(8), 892–903.
https://doi.org/10.1037/abn0000446
Burger, J., Isvoranu, A.-M., Lunansky, G., Haslbeck, J. M. B., Epskamp, S.,
Hoekstra, R. H. A., Fried, E. I., Borsboom, D., & Blanken, T. F. (2022).
Reporting standards for psychological network analyses in cross-sectional data.
Psychological Methods. Advance online publication.
https://doi.org/10.1037/met0000471
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.
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20. 文献
Kashihara, J., & Sakamoto, S. (2020). Exploring perceived costs and benefits of
first aid for youth with depression: A qualitative study of Japanese
undergraduates. International Journal of Mental Health Systems, 14, 34.
https://doi.org/10.1186/s13033-020-00366-7
Kashihara, J., & Sakamoto, S. (2021). Identifying the central components of
perceived costs and benefits of helping peers with depression: A psychological
network analysis using Japanese undergraduate samples. Japanese
Psychological Research. Advance Online Publication. https://doi.org/10.1111/jpr.12371
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21. 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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