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よしたかちゃわんや
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1 The Components of Daily Uplifts for University Students: Students feel happier with direct communication than with social networking Asako HONDA Abstract collecting descriptions of positive events in their daily lives. 206 participants gave a weekly description about events within the last 24 hours or the last few days that have caused a happy feeling, they then continued reporting these experiences for 15 weeks. The freely described data of each investigation was analyzed by text mining with the KH Coder software. The results showed that an increase in the frequency of the terms of friends, and meet, delicious, and meal, and sleep, and that there were robust co-occurrence relations between those terms. The results also showed that an increase in the frequency of the terms of reports, and those terms when an exam time approaches. A high frequency of friends and meal was observed in all the components of daily uplifts for university students are comprised of the interpersonal relations with friends and the physiological needs for eating and sleeping, and that students feel happy with direct communication more than social networking. Keywords: daily uplifts, free description, text mining 103

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4 東京成徳大学研究紀要人文学部応用心理学部第 23 号 2016 大学生を対象とした先行研究を考慮すると日常的なポジティブイベントとして友人などの対人関係に関する内容が得られると予想される方法調査対象者と調査期間首都圏にある 2 つの私立大学に在学する大学生 206 名男性 135 名女性 71 名平均年齢 19.2 ± 1.3 歳 2 年生 157 名3 年生 43 名4 年生 6 名を対象として2013 年 4 月から 7 月に調査を実施した調査手続き調査実施者が担当する 3 つの講義科目のそれぞれにおいて講義の最後に毎回実施するリアクションペーパーに 24 時間以内あるいはこの数日で happy だったできごとという項目を設けて自由記述を求めた第 1 回目の講義から第 15 回目の講義まで合計 15 回の調査を実施した本研究は調査実施者が指導する卒業研究の一部であることデータは統計的処理をするため個人は特定されないことを伝えたうえで調査を行った分析方法テキストマイニング用の無償のソフトウェアである KH Coder 樋口, 2004, 2012 を用いた KH Coder １では内容分析 content analysis に基づきテキストマイニングの技術を用いた自由記述の計量テキスト分析を実施できる具体的にはKH Coder によって抽出語リストと頻出語リストを得てどのような語句が多く出現していたのかを検討したその後共起関係からの探索として多変量解析によって一緒に出現することの多いグループや同じ語句を含む文書のグループをまとめてデータ中に含まれるコンセプトを検討したさらにコーディング処理によってたとえば親母父お母さんお父さん兄姉弟妹などの語句は家族というコンセプトを表すことからこれらの語句をまとめて家族と数え上げた本研究では第 1 回目調査から第 15 回目調査まで全対象者および性別の自由記述データについて調査回ごとにテキストマイニングを行い共起関係からの探索として出現した語句のクラスター分析を行い類似性の指標である Jaccard 係数を用いて共起ネットワークを求めた樋口, 2004, 2012 共起ネットワークによってある特定の語句が他のどの語句と同時に用いられているかを図示することができる出現頻度の高い語句について Ƶ 2 検定を行い出現数を比較した性別調査回別の出現数を求めた後性別の出現数についてスピアマンの順位相関係数を求めた結果全対象者第 1 回目調査のクラスター分析と共起ネットワークの結果を図 1 に示したクラスター分析の結果より学校始まる久しぶり会えるまた友達行くおいしい食べる 106

5 大学生の日常的なポジティブイベントの構成要素大学生はSNSよりも直接的なコミュニケーションに幸せを感じるさらに試合勝つなどがクラスターを形成した共起ネットワークでは出現頻度の高い語句が大きな円で描かれ共起関係の強い語句は太い線で結ばれる本研究では Jaccard 係数 0.2 以上の共起関係に着目したしたがって友達アルバイト食べる行くなどの出現頻度が高いといえるまた友達行く学校始まる久々会う試合勝つケーキ食べるなどの関連が強いことが明らかとなった同様に第 2 回目から第 7 回目調査の結果から友達行く会うおいしい食べるたくさん寝るアルバイトなどの語句の出現頻度が高く共起関係も強かった上記の結果に加えて第 8 回目と第 9 回目調査の結果ではサッカー日本代表勝つなどの語句の出現頻度が高く共起関係も強かった第 10 回目から第 12 回目調査の結果もまた第 2 回目から第 7 回目調査の結果と同様であった第 13 回目から第 15 回目調査の結果では友達行く会うおいしい食べる寝るなどの語句に加えてレポート終わるテスト勉強などの語句が出現しこれらの語句の共起関係が強かった第 15 回目調査のクラスター分析と共起ネットワークの結果を図 2 に示したクラスター分析の結果から夏休み予定海友達遊ぶまたレポートゼミ終わるさらにテスト勉強などの語句がクラスターを形成した共起ネットワークの結果から友達飲む行く遊ぶレポート終わるテスト勉強などの語句の共起関係が強かった表 1 に各調査における各語句の出現数と代表値を示したこれらの語句はコーディング処理済みであるためたとえば友達は友達友人先輩後輩などの語句を含み食事は食事ごちそうごはん食べる飲む酒ケーキスイーツカフェなどの語句を含む平均出現数が 2.0 回以上の 11 の語句について Ƶ 2 検定を行った結果出現数の偏りは有意であり Ƶ 2 10 = 61.7, p <.01 友達と食事の出現数が多かった性別性別および調査回別にクラスター分析を行い共起ネットワークを求めたその結果全対象者について分析した場合とほぼ同様の結果が得られたすなわち男女ともに全 15 回の調査を通して友達行く会う食べるなどの出現頻度が高くこれらの語句の共起関係も強かったまた寝るアルバイトなどの出現頻度も高かった定期試験が近づいてきた第 13 回目から第 15 回目調査ではレポートテストゼミ終わる勉強などの語句がクラスターを形成しこれらの語句の共起喚起が強かった男性において第 8 回目と第 9 回目調査の結果からサッカー日本代表出場決定などの語句の出現頻度が高く共起関係も強かった女性において食事に関する語句の内容がランチカフェケーキパンアイスクリームおいしい食べるなど具体的かつ詳細であった表 2 と表 3 に各調査における各語句の性別の出現数を示したスピアマンの順位相関係数を求めた結果 Ư =. 822 であった p <.01 したがって出現頻度の高い語句の順位には男女間で高い相関があること友達と食事の出現数が男女ともに最も高く次いでアルバイトや部活の出現数も高いことが明らかとなった 107

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7 大学生の日常的なポジティブイベントの構成要素大学生はSNSよりも直接的なコミュニケーションに幸せを感じる表2 各調査における各語句の出現数と代表値男性 ᅇ ィ ᖹᆒ 㐩㣗䜰䝹䝞䜲䝖㒊ά ᐷ䜛㐟䜆 ຮᙉ 䛴 ᐙ᪘ 䛝䜛 Ꮫ 䝨䝑䝖 ᦠᖏ ఇ䜐 ᛶ 㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻿㻰㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚表3 各調査における各語句の出現数と代表値女性 ᅇ ィ ᖹᆒ 㐩㣗䜰䝹䝞䜲䝖㒊ά ᐷ䜛㐟䜆 ຮᙉ 䛴 ᐙ᪘ 䛝䜛 Ꮫ 䝨䝑䝖 ᦠᖏ ఇ䜐 ᛶ 㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻿㻰㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚㻚考察本研究では大学生を対象として週 1 回の日常的なポジティブイベントの自由記述を 15 週間に渡って収集することにより日常的なポジティブイベントの構成要素の解明とそれらの変容を検討した本研究の結果全 15 回の調査を通して友達行く会うおいしい食べるたくさん寝るアルバイトなどの出現頻度が高くこれらの語句の共起関係も強かった性別の分析の結果から出現頻度の高い語句の順位には男女間で高い相関が認められた全対象者について第 1 回目調査の結果から学校始まる友達久しぶり会える行くおいしい食べるアルバイトなどの出現頻度が高かった春休みを終えて新年度が始まった時期の調査であることから授業が始まり久しぶりに友達に会った友達と出かけたおいしいものを食べたなどがポジティブなイベントであったと考えられる第 2 回目調査以降の結果もまた友達行く会うおいしい食べるたくさん寝るアルバイトなどの語句の出現頻度が高く共起関係も強かったしたがって友達と会う出かける食事に行く睡眠アルバイトなどが大学生の日常的なポジティブイベントであると考えられるさらに学期末の定期試験が近づいてくるとレポート終わるテスト勉強などの語句が出現しこれらの語句の共起関係が強かった特に講義の最終回である第 15 回目調査の結果から夏休み予 109

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9 Boniwell, I. (2012). Positive psychology in a nutshell: The science of happiness. Milton Keynes: Open University Press. Fredrickson, B. L. (2001). The role of positive emotions in positive psychology: The broaden-and-build theory of positive emotions. American Psychologist, 56, Fredrickson, B. L. (2009). Positivity. London : Oneworld Publications. Fredrickson, B. L., & Levenson, R. W. (1998). Positive emotions speed recovery from the cardiovascular sequelae of negative emotions. Cognition and Emotion, 12, (2004). 2 19, (2012). pp Holmes, T. H., & Rahe, R. H. (1967). The social readjustment rating scale. Journal of Psychosomatic Research, 11, (2011). DUS, 44, 111

10 Kanner, A. D., Coyne, J. C., Schaefer, C., & Lazarus, R. C. (1981). Comparison of two modes of stress measurement: Daily hassles and uplifts versus major life events. Journal of Behavior Medicine, 4, (2002)., 26, Lazarus, R. S. (1984). Puzzles in the study of daily hassles. Journal of Behavior Medicine, 7, (2014). 25 < Seligman, M. E. P. (1990). Learned optimism. New York: Alfred a. knopf. Seligman, M. E. P. (2011). Flourish. London : Nicholas Brealey Publishing. Seligman, M. E. P., & Csikszentmihalyi, M. (2000). Positive psychology: An introduction. American Psychologist, 55, Seligman, M. E. P., Steen, T. A., Park, N., & Peterson, C. (2005). Positive psychology progress: Empirical validation of interventions. American Psychologist, 60, (2013)., 36, (1999)., 47,

272 11) 12) 1 Barrera 13) 1fl social embeddedness 2fl perceived support 3fl enacted support 3 14) 15) 3 2fl 13) 16;17) 1 14;15;18 21) 2 22;23) 4 24;25

Vol. 13 No. 2 2003 271 281 I Λ1 Λ2 I 162 II 286 3 4 1 > 2 3 1) 13 11 36 1 275 1 7 21 2;3) 17 4 6) 7;8) 9) 10) Λ1 Λ2 701-0193 288 271 272 11) 12) 1 Barrera 13) 1fl social embeddedness 2fl perceived support