文化的合意理論

文化的コンセンサス理論は、情報プーリング^[1]（集約、データ融合）へのアプローチであり、文化的な信念、つまり個人のグループによってある程度共有されている信念の測定と評価のフレームワークをサポートします。文化的コンセンサスモデルは、個人からの回答を集約して、（1）一連の関連する質問に対する文化的に適切な回答（回答が不明な場合）と（2）それらの質問に答える個人の能力（文化的コンセンサス）を推定します。この理論は、人々の間で十分な合意があり、単一の回答セットが存在すると想定できる場合に適用できます。個人のペア間の合意を使用して、個人の文化的コンピテンシーを推定します。回答は、個人の回答をその能力によって重み付けし、次に回答を組み合わせることで推定されます。

理論

文化的コンセンサス理論は、文化的信念は人々の間で学習され共有されており、世界と社会が何であるかについての共通の理解があると仮定しています。^[2]文化の情報量は一人の個人が習得するには多すぎるため、個人は文化的知識の異なるサブセットを知っており、文化的コンピテンシーも異なります。文化的信念とは、文化のメンバーの大多数が抱く信念です。同じトピックに関する一連の質問が与えられた場合、回答に関する共有された文化的信念または規範は、文化のメンバーのサンプル全体で回答を集計することによって推定できます。合意が絶対に近い場合、回答の推定は簡単です。文化的コンセンサス理論が取り組む問題は、回答にある程度の異質性がある場合に信念をどのように推定するかです。一般に、文化的コンセンサス理論は、回答が十分に均質で単一の共有回答セットを推定できるかどうかを判断し、次に質問に答える際の回答と個人の文化的コンピテンシーを推定するためのフレームワークを提供します。この理論は、研究者にとって事前に未知の質問に対する「文化的に正しい」回答や、項目反応効果（知識レベル、反応バイアス、項目の難易度など）を推定するために設計されている。^[3]

文化的コンセンサスモデルは、コンセンサスを作成したり、コンセンサスが存在する理由を説明したりはしません。単に、可能性のあるコンセンサスの発見と説明を容易にするだけです。コンセンサス理論を使用するには、回答において評価者間の高度な合意が存在する必要があります。高い合意がある場合にのみ、回答を集計してグループの信念を推定することが意味を持ちます。評価者間の合意が偶然よりも大きいかどうかを評価する統計的手法 (二項検定、フリードマン検定、またはケンドールの一致係数) はありますが、これらの手法では「真の」回答の最良推定値が得られず、評価者の能力も推定されません。文化的コンセンサス理論では、被験者間の合意から能力を推定できます。その後、集計前に個々の回答を能力別に「重み付け」することで回答が推定されます。

回答の集約における非常に重要な特徴は、集約に含まれる各個人の回答よりも、個人の回答を統合したもののほうが正確であるということです。心理学における信頼性理論（具体的には、信頼性係数とスピアマン・ブラウン予測式）は、統合される単位の数と単位間の一致レベルから、集約された回答の正確性または妥当性を数学的に推定します。この場合、集約された回答の正確性は、被験者の数と、すべての被験者ペア（質問全体）間の平均ピアソン相関係数から計算できます。

使用法

文化的コンセンサス理論を使用するには、少なくとも次の 3 つの仮定を満たす必要があります。

回答者には一連の質問がなされなければなりません。質問はすべて同じトピックで、同じ難易度でなければなりません。この仮定は項目の同質性^[4]に関するもので、項目は知識の1つのトピックまたは領域のみを表し、能力は項目間で一貫している必要があることを意味します。そのため、ある質問のサブセットで良い成績を収めた人は、別の質問のサブセットでも良い成績を収めるはずです。質問に対する回答は、知識テストや態度尺度の場合のように修正、再コード化、変換、または反映されません。これは、元の回答を使用して文化的に正しい回答を推定することが目的だからです。
各情報提供者は、他のすべての情報提供者とは独立して回答を提供する必要があります。つまり、回答はグループではなく個人によって提供され、他の人と相談することなく提供される必要があります。コンセンサスモデルはグループインタビューには適していません。
文化的コンセンサスモデルは、質問に対する回答が 1 セットしかない場合にのみ適用できます。つまり、回答者間の回答には高いレベルの一貫性 (合意) がなければなりません。これを共通の真実と呼ぶ人もいます。^[5]回答の集約は、基礎となるデータに合理的な一貫性がない限り、有効な推定値にはなりません。コンセンサス理論を適用する最初のステップは、回答者間の合意度が高いかどうかを確認することです (たとえば、存在する回答パターンが 1 つだけであることを確認する)。

モデル

文化的コンセンサス理論には、正式なモデルと非公式なモデルが含まれます。実際には、これらのモデルは、個人が文化的信念を報告する程度を含む、文化的信念を推定するためによく使用されます。^[5]正式な文化的コンセンサスモデルは、質問に答えるための意思決定プロセスをモデル化します。^[6]^[7] このバージョンは、カテゴリ型の応答、つまり多肢選択型の質問（二値的な真/偽またははい/いいえの応答を含む）と自由形式の質問（各質問に対して1つの単語または短いフレーズで応答する）への応答に限定されています。このバージョンのモデルには、満たさなければならない一連の追加仮定、つまり応答バイアスがないという仮定があります。^[6]^[8] 正式なモデルは、信号検出理論および潜在クラス分析に直接類似しています。モデルの非公式バージョンは、一連の分析手順として利用可能であり、より少ない仮定で同様の情報を取得します。^[9] 非公式モデルは、人々に対する因子分析（ローテーションなし）に類似しているため、Q因子分析（Q方法論など）と類似しています。モデルの非公式バージョンは、区間推定とランク付けされた応答データに対応できます。どちらのアプローチも、文化的に正しい回答の推定値と、報告された情報の正確さにおける個人差の推定値を提供します。

データ分析に使用される正式なバージョンの特定の方法の1つは数学モデルであり、これは経験的変数がモデルのパラメータにどのように適合するかを説明する一連の論理公理と派生命題および仮定である。^[5]一方、非公式モデルでは信頼性分析を使用する。^[10]

能力

文化的適応力は、被験者のペア間の回答の類似性から推定されます。これは、回答者のペア間の一致が、それぞれの能力の関数であるためです。正式なモデルでは、類似性は、一致する回答が発生する確率（一致法^[6] ）または特定の回答の組み合わせが発生する確率（共分散法^{[7] ）です。単純な一致または共分散の尺度は、推測と肯定的な回答の割合についてそれぞれ補正されます。非公式モデルでは、類似性は}ピアソン相関係数^[9]を使用して計算されます。

次に、すべての被験者ペア間の一致係数のマトリックスを最小残差因数分解法 (回転なしの主軸因数分解) で因数分解し、主対角線上の未知の能力値を解きます。(非公式モデルでは、最大尤度因子分析アルゴリズムが推奨されますが、主軸因数分解も使用できます。) 解が文化的コンセンサス基準 (存在する因子が 1 つだけである) を満たしているかどうかを判断するために、適合度ルールが使用されます。第 1 固有値と第 2固有値の比率が大きく、その後の値が小さく、第 1 因子負荷がすべて正の場合、データには単一の因子または単一の応答パターンのみが含まれていると想定されます。

個人

個々の能力値を使用して、回答に重み付けし、文化的に正しい回答を推定します。正式なモデルでは、回答のパターンと個々の能力スコアから、各回答の信頼レベル (ベイズ調整確率) が取得されます。非公式なモデルでは、線形モデルを使用して、回答にも重み付けが行われます。相関行列を因数分解すると、推定された回答が因子スコアの最初のセットとして表示されます。また、因子スコアは通常、標準化された変数 (平均 0) として提供されますが、元のデータ収集単位に変換して戻すことができることに注意してください。

分析

分析方法として使用する場合、文化的コンセンサス理論は、観察された知識の変動が文化的なものかどうかを判断すること、各個人が持つ文化的能力を測定すること、そして文化的に正しい知識を判断することを可能にします。^[4]

文化的コンセンサス分析は、ソフトウェアアプリケーションで実行できます。正式なコンセンサスモデルは、現在、ソフトウェアパッケージ ANTHROPAC または UCINET でのみ使用できます。非公式モデルの分析手順は、ほとんどの統計パッケージで使用できます。非公式モデルは、回転せずに欠けている対角線を解決する最小残差 (主軸因数分解) アルゴリズムメソッドを要求する因子分析手順内で実行できます。因子分析をコンセンサスアプリケーションに使用する場合、~~データを転置して、質問が分析の単位 (データマトリックスの行) になり、人が変数 ~~ (データマトリックスの列) になるようにする必要があります。

文化的コンセンサスの利点は、必要なサンプルサイズ情報が利用可能であることと、必要なサンプルサイズが非常に大きくなくてもよいことです。コンセンサス分析におけるサンプルサイズの決定は、他の種類の分析と同様です。つまり、変動性が低い場合、検出力は高く、小さなサンプルで十分です。ここで、変動性は、被験者間の一致（能力）です。正式なモデルの場合、サンプルサイズは、一致レベル（たとえば、平均能力レベルが低いと想定して .50）、正しく分類される項目の割合（高いレベルを想定して .95）、および高い信頼性（.999）から推定できます。最小サンプルサイズは 29（サブグループあたり）が必要です。[1,5] 能力レベルが高く、精度と信頼性のレベルが低い場合は、より小さなサンプルサイズが必要です。同様に、サンプルサイズは、信頼性理論とSpearman–Brown 予言式（項目ではなく人に適用）を使用して推定できます。比較的低いレベルの合意（人々間の平均相関は0.25、平均的な能力は0.50に匹敵）と高いレベルの妥当性（推定回答と真の回答の相関は0.95）を実現するためには、研究には最低30人の被験者のサンプルサイズが必要となる。^[11]

要約すると、文化的コンセンサス理論は、文化的信念を推定するためのフレームワークを提供します。正式なモデルは、質問への回答方法に関する意思決定プロセスモデルに基づいています (能力、回答の偏り、推測のパラメーターを使用)。このモデルは公理から始まり、数学的証明を使用して一連の質問に対する能力と回答の推定値に到達します。非公式モデルは、同様の情報を提供する一連の統計手順です。一連の関連する質問が与えられた場合、人々が報告した回答間の一致を使用して、文化的能力を推定します。文化的能力とは、個人がグループの信念をどれだけ知っているか、または共有しているかです。個人の能力の抽出は単一因子解を持つことに依存するため、第 1 固有値と第 2 固有値の比率 (> 3:1) は、応答パターンに単一因子が存在するという適合度指標として機能します。文化的に正しい回答は、個人の応答に重み付けして組み合わせることによって推定されます。

参考文献

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外部リンク

アントロパック
ユーシーネット

[1] William H. Batchelder (2009 年 4 月)。「文化的合意理論: ソーシャルネットワークにおけるつながりに関する専門家の判断の集約」。Michael J. Young、John Salerno、Huan Liu (編)。ソーシャルコンピューティングと行動モデリング。ボストン、マサチューセッツ州: Springer-Verlag。pp. 1–9。doi :10.1007/978-1-4419-0056-2_5。ISBN 978-1-4419-0056-2。

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[10] Vaccaro, Ismael; Smith, Eric Alden; Aswani, Shankar (2010).環境社会科学: 方法と研究デザインケンブリッジ: ケンブリッジ大学出版局。p. 114。ISBN 9780521110846。

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