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精神の自足主義「名言の心理学

2012-04-25 | 名言の心理学
慶喜の行動は慶喜自身がつねに支持し、
自分ひとりが支持しているだけで
慶喜はもう自足しているようであった。
ーーー
精神の自足主義をひとは美化して剛情と言い、
(慶喜を)剛情公とよんでいる。
(司馬遼太郎「最後の将軍」より)
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@

才に溺れた最後の将軍なのかもしれない。
才の豊かさは、必ずしもよいことばかりではない。
周りはすべて自分より劣る
したがって、
周りの意見に耳を傾けない
結果としてとんでもない方向へ組織を導いてしまう。
むしろ、愚鈍なリーダーにも活路がある。
反面教師的な機能
周りの自発性を引き出す機能
慶喜が才に溺れて破れ
朝廷の愚鈍さが薩長の力を引き出したのかも<<素人維新論でした

注意管理不全とヒューマンエラー(保存用)

2012-04-25 | ヒューマンエラー
00/3/2 海保  心理学ワールド原稿 2000年7月号
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注意管理不全とヒューマンエラー
 海保博之 (筑波大学心理学系)
---注意というのは両刃の剣みたいなものである。一方では、同時に進行する多くの事象の中から、関心のある一群の事象を追跡することができる----しかし、他方、注意は現に起こっている事象のすべてを見逃さずに覚えておく能力を制限している---(リンゼイ/ノーマンより)
●はじめに
 注意には、自分でコントロールできる部分と、自分ではコントロールできない部分とがある。その隙をねらうかのようにして、注意不全は、人にエラーをさせ、時には事故を起こさせる。
 本稿では、エラー低減のための、注意の内的(自己)管理力および外的管理力を高める方策について考えてみる。
●注意特性から人を分類してみる
 注意には、持続性と1点集中性という特性がある。一定時間、所定の仕事に一定量の注意を注ぎ続けるのが持続性、一つのことに利用可能な注意量のすべてを注ぐのが一点集中性である。
 注意のこの特性に着目して、図1に示すような、人を類型化する図式を作ってみたことがある。タイプ判別のためのチェック項目も作ってみたが---「工作が好き」「ゲームが好き」など---、2つの軸ごとに、「あなたは、一点集中するほうか、それとも、あちこちと注意を拡散させるほうか」「あなたは、注意が長く続くほうか、それとも、続かないほうか」と個別に聞いてタイプ分けすることもできる。図中の数字は、そのような聞き方をしたときの、大学生50名のタイプ別の人数割合である。ちなみに、筆者は、気配り型である。
<<<<図1が入る>>>>
 注意とヒューマンエラーを考えるときにも、この類型は役立ちそうである。たとえば、
 ・真剣勝負型の人は、一つのことにのめり   込ん でしまい視野狭窄(きょうさく)   を  起こしが ち。思い込みエラーを   しがち。
 ・一発勝負型の人は、リスク管理がへた。   つま らない(と思った)仕事ではたる   みによるミ スをおかしがち。
 ・気配り型の人は、その時々の状況に左右   され て見逃しやうっかりミスをしがち。
 ・じっくり型の人は、即応性に欠けるので、   緊 急事態への対応が遅れがち。
 自分を知り自分なりの対応を考えること---これが注意の自己管理---は、エラーを減らすには必須である。このタイプ分けは、その一助になると思っている。
●注意管理システムを作り込む
 注意はすぐれて内的な認知資源ではあるが、ヒューマンエラーとの関係を考えるとき、注意を個人の中だけに閉じ込めて考えてしまうと、話がうさんくさくなる---とは言ってもあとでこの話をすることになるのだが---。事故が起こると、当時者の「たるみによる」うっかりミスが原因との報道がしばしばなされ、それで誰しもが納得して事は治まってしまうようなことになりがちでる。しかし、これでは、次の事故防止につながる有効な対策は生み出されないままになってしまう。注意管理をもっと「場」の中でも考えてみる必要がある。
 たとえば、前項で注意特性に着目した類型を紹介してみたが、作業をチームとして行なうようなケースでは、注意特性のタイプという点から人を作業内容に合わせて割り付ける。
 細部の詳細にわたる面倒な仕事には真剣勝負型の人を、仕事の段取りや時間管理には気配り型の人を、長時間の監視業務にはじっくり型の人を、故障診断には一発勝負型の人を割り当てるというように。
 あるいは、注意特性のタイプを考慮したメンバー構成にすることもありうる。
 さらには、作業の進行過程で、メンバーの注意状態に目を配り適切な指示や作業管理をする人を用意するといったようなこともある。
 このような、いわば、チームという「場」の中にチーム全体の注意管理を最適化するための仕掛けを組み込むことで、個人による注意の自己管理の不全を補うわけである。
●注意管理を支援する情報環境を作り込む
 もう一つの「場」は情報環境である。
 原子力発電所のオペレータ室を見学したことがある。部屋全体が情報で溢れかえっている。したがって、その情報すべてに誰もがいつも注意しているわけではない。しかし、注意を向けられていない情報が不要でないことは言うまでもない。必要なときには注意を向けてもらわなければならない。そこで、オペーレータの注意管理を支援するさまざまな仕掛けが必要となる。
 たとえば、音である。
 情報環境は、目での取り込みが主である。しかし、視覚での注意範囲はごく限られている。そこで、音を使う。時には、警告音による注意喚起、さらには、人工音声による情報内容の強制的な?伝達である。
 視覚に訴える情報環境でも、大事な情報は目立つように中心においたり、変化を知らせるためにちらつかせたり(blinking)といったことによって、注意喚起をはかっているのは周知の通りである。
<<<イラスト2をここに>>>
 情報環境に過度に注意管理支援の仕掛けを組み込むとうるさがられたり、慣れられてしまったりで、喚起機能を果たさなくなってしまう。「適度さ」についての案配に難しいところはある。
●注意の自己管理を最適化する
 再び、話しが注意の自己管理に戻る。注意は、ある程度までは、自己管理できる。集中しようと思えば集中することができる。注意力が落ちてきたら、「がんばって」注意力を高めることができる。注意にはこうした能動的な側面があるので、注意の自己管理の話が出てくることになるし、事故が起こると、自己管理不全が個人の過失責任として法律的な罪にも問われることになる。かくして、注意の自己管理力の向上が求められることになる。
 とはいっても、そのための有効な方策がそれほどあるわけではない。また限界もある。この点の認識をしっかり持たないと、「安易な」精神論か「カルト的な」自己鍛錬の話しになってしまう危険性がある。
 さて、ごく当たり前の方策の一つは、注意の特性についての知識を豊富にすることである。たとえば、「易しい課題をするときより難しい課題をするときのほうが、注意レベルは低めにする(ヤーキーズ・ドドソンの法則)」ということを知っていれば、そうした場に遭遇すればそれなりの対策を自ら工夫することができる。特定の場に固有の体験的な知識もあるし、心理学の研究から得られた普遍的な知識もある。心理学者の啓蒙的な活動が求められるところである。
 これに関連してさらに、こうした知識を実践できる形にする方策も身につける必要がある。知識は使えてこそ有効性を発揮する。そのためには、一定の訓練プログラムで教育を受けるのが一番であるが---とはいっても、注意管理に特化したプログラムの存在は寡聞にして知らないのだが---、誰もがいつでもそんな機会をもてるわけではない。日常の場で意識的な試みをすることで、知識を手続き化していくしかない。
 そのときのポイントは、今自分の注意状態がどのようになっているかをきちんととらえること(モニタリングすること)、そして、それに応じた注意資源のコントロールをすることである。
 たとえば、スピード負荷がかかっていて、「あわてている」ので---これがモニタリング--必要な要素動作を省略してしまう恐れがある。指差呼称をしながらやっていこう---これがコントロール---となればエラーも減るはずである。なお、ここで、省略エラーや指差呼称が、前述した知識になる。知識の有無、そしてそのタイミングよい運用がいかに大事かがわかる。
 筆者の場合は、車の運転時にこうしたことを心がけている。あるいは、定期講読している車の雑誌に載っている危険予知課題は必ず挑戦し、知識の活性化に務めている。
●指差呼称を使う
 注意の自己管理の最適化の決定打とも言ってもよいものが実は一つある。指差呼称である。指で指して自分のするべきことを口に出して確認する行為である。いろいろの作業現場で導入されて効果をあげている。
 注意のような内的過程は、自分の内部だけで管理するには限界がある。限界を越えると、管理不全が発生する。そこで、指を動かす行為や呼称という形で外部にだし(外化し)、注意管理をより完全なものにしようというわけである。
 なお、指差呼称には、確認以外にも、チームで仕事をしているときには情報の共有にも役立つ。仲間が今何に注意を向けているかがわかるからである。
 さらに、行為の意識化にも役立つ。慣れた行為は自動的に実行されるが、時には、ある要素行為がうっかり飛ばされてしまったり(省略エラ-)、別の類似した行為をしてしまったりする(実行エラー)ことがある。それを防ぐために一つ一つの要素行為を意識化させる契機として指差呼称を使う。
●注意の心理工学の領域を作る
 安全工学という分野がある。安全をもっぱら機械・システムにいかに技術として組み込むかを研究している。たとえば、
 ・多層防護  故障や事故が起こってもそ   れが拡大にないように幾層にも障壁を設け  る
 ・フェールセーフ(fail-safe) 故障して   もそ れを補完するものを用意しておく
 これにならって、注意の心理工学とというべき研究領域があってもよいと思っている。
 よく知られているフール・プルーフ(fool-proof)という仕掛け。大事なことをするときにはそれなりの心理的・行動的なコストが必要になるようにする仕掛けである。押しながら回さないといけないガス栓、安全装置をはずさないと打てない銃などに作り込まれている。
 こうした仕掛けが考案されたのは、人の注意と行動の信頼性の低さを工学的な技術で対処しようとしたところから生まれた。これが、注意の心理工学の一つの研究分野である。前述した情報環境の設計のところで述べたようなことも、これに入る。人の注意特性に配慮したインタフェース設計である。
 注意の心理工学のもう一つの分野は、注意の自己管理の技術化である。危なっかしい話しになりがちではあるが、「場」を限定すれば、「合理的な」技術になりうるものがありうるはずである。たとえば、集中力を高める、あるいは逆にリラックスするための各種技術は、スポーツ訓練の場で生み出され実践され効果をあげている。生理現象を援用した技術は、とりわけ有望な技術になっていくように思う。安全第一が要求される「場」でも、注意管理の技術を蓄積している。それらの有効性を実証することと理論化することとが当面の課題であろう。最終的には、注意管理を教え訓練するための教育プログラムを開発することになる。
●おわりに
 「注意1秒、怪我一生」というように、一瞬の注意管理不全がエラーや事故につながってしまう。注意に限らないが、一瞬をコントロールするのは、至難の技である。そこが一般の人の関心を引きつけるところであるし、研究者の挑戦心を刺激する。
●引用文献と参考文献
Lindsay,P.H. & Norman,D.A.1977 「情報処理 心理学入門ll注意と記憶」 サイエンス社
海保・田辺 1996 「ワードマップ・ヒュー  マンエラー---誤りからみる人と社会の深  層」 新曜社
海保博之 1998 「人はなぜ誤るのか---ヒュ  ーマンエラーの光と影」 福村出版
海保博之 1987 「パワーアップ集中術」   日本実業出版社


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心理統計(保存用)

2012-04-25 | 認知心理学
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14.代表的な心理統計法  海保博之
●心理統計の枠組
心理統計は、記述統計と推測統計とに分かれる。記述統計は、集められたデータに基づいて、そのデータを発生させた集団や個の特性を記述することをねらいとする。
推測統計は、データを発生された集団(標本)が抽出された元になる集団(母集団)の特性を、一定の仮定と約束事に従って、推測することをねらいとする。推測統計のイメージは、図1のように示すことができる。







図1 統計的推論の枠組み

ここで、統計量とは、標本の分布の特性(平均や分散など)にかかわる数値指標である。仮想的に、そうした統計量を無限に採取したときに得られる分布が標本分布である。標本から得られた一個の数値指標が、この標本分布のどこに位置するかを調べることによって、母集団についての一般化された結論を出そうするのが、推測統計である。

●代表的な心理統計法
1)平均と標準偏差——記述統計
たくさんのデータを小数個のカテゴリーにまとめあげることによって、度数分布が得られる。度数分布の特性を数値的に表現するものとして、代表値と散布度とがある。代表値は、分布を代表する値、散布度は、代表値のまわりにデータがどれくらいちらばっているかを示す値である。平均xと標準偏差SDは、一番よく使われる代表値と散布度の指標である。Nをデータ数とすると、
x=

SD=

2)相関係数——記述統計
1つの対象(人)から、たとえば、身長と体重と足のサイズというように、複数のデータを取ることがある。その時、2つのデータの間に、全体としてどれくらいの関連があるかを知りたいときに、ピアソンの相関係数rが計算される。相関計数がプラスで高いほど、一方の値が大きくなれば他方の値も大きくなる傾向が強くあることになる。

r=

3)因子分析——記述統計
相関を計算できる特性が10個以上になることがごく普通にある。たとえば、子どもの学業成績と健康診断と意識調査を一緒にするような場合である。10個あれば、45対の相関が計算できる。これを行列の形にしたものが相関行列と呼ばれる。
この相関行列の中から、特性間の類似性の構造を探り出す手法の一つとして因子分析がある。そして、特性間の類似性の基盤にある潜在因子を推定することによって、複雑に関係する特性間の本質的な関係が見えてくる。
3)母散の推定値——統計的推定
標本分散は前述の標準偏差を2乗したものである。母分散は、Nの代わりに、(N—1)で平均平方を割ったものである。これが、標本から推定された母集団の散らばりの推定値、母分散になる。
ちなみに、母平均と母比率は、標本平均、標本比率と同じになる。
これは、統計的推定の中でも、点推定と呼ばれる。推定には、もうひとつ、区間推定がある。内閣支持率が45%というのは点推定、45%支持率は、信頼度95%(または99%)で、43%から47%の間にある、が区間推定になる。
4)t−検定、F−検定——統計的検定
 たとえば、治療的な介入をした群と介入しない群との間に、統計的に有意な差があるかどうかを判定したい、というような時に、2つの平均値、分散を使って次のような統計量を計算し、それが、理論的に計算されている値よりも大きければ(棄却域に落ちれば)、「統計的に有意」という一般的な結論を出す。

t=

F=

5)分散分析——統計的検定
3個以上の平均値間の差が統計的に有意かどうかを知りたい時に使うのが分散分析である。t−検定を繰りかえす方法もありうるが、これ以上の分析ができるので、分散分析のほうが望ましい。
分散分析の原理は、複数個要因の平均値間の差の散らばりが、個体差など、偶然の散らばりより大きいかを判定するところにある。
分散分析の長所は、2つある。一つは、複数個の特性(要因)を同時に取り上げて差を分析できることである。たとえば、ある心理療法の効果を病歴の長短も考慮に入れて分析する、といったことができる。
もうひとつの長所は、交互作用効果の分析ができることである。ある心理療法の効果が病歴の長さによって違うかどうかを知ることができる。
6)ノンパラメトリック検定——統計的検定
以上述べた推定は、すべて標本分布に依存した検定であった。そこでは、前提を満たすための厳しい制約条件があった。とりわけ、標本数は、少なくとも20個以上が確保されなければならなかった。
ノンパラメトリック検定は、10個以下くらいの少数個のデータだけからも一般的な結論が引き出せるような工夫をした検定である。