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目で心を読むテストと情動知能

On 11月 14, 2021 by admin

はじめに

心の理論（ToM）は、他人の思考や感情を認識し、その行動を予測しそれに従って行動する能力のことである。 ToMの欠損は、自閉症、社会不安、うつ病、双極性障害など様々な臨床症状で発見されている。 ToMの測定には、さまざまなアプローチを採用したものがあります。 例えば、Strange Stories課題やFaux Pas課題のように明示的な言語推論を測定するものもあれば、より暗黙的な社会分析を伴うものもあり、後者の例として、成人のToM測定に広く用いられている「目で心を読む」テスト（Eyes Test）がある。 7077>

情緒的知能（EI）は、知覚、促進、理解、管理という複雑さを増す4つの枝からなる能力である。 感情を正確に知覚し、評価し、表現する能力、思考を促進するときに感情にアクセスするおよび/または感情を生成する能力、感情と感情的知識を理解する能力、感情を調節して感情と知的成長を促進する能力」と定義されている。 メイヤー・サロベイ・カルーソー式情緒的知能テスト（MSCEIT）は、この階層モデルを評価するための主要な尺度である。 このテストは、感情問題の正答・誤答を通して、客観的にEIを測定するものである。 MSCEITは良好な心理測定特性を示し、パフォーマンス測定によるEI能力の評価のための最も確立されたツールであるが、ある種の限界から免れることができないことに注意することが重要である 。 例えば、Fioriらは、EIスコアが高い個人を区別することができないため、EIに欠陥のある参加者にこのツールがより適している可能性があると観察している。 Olderbackらは、MSCEITの感情を知覚する項目は、他の感情知覚能力テストとは異なる動作をするようだと提案している。

アイズテストを用いた研究に基づいて、EIとアイズテストを関連づけることは、このアイズテストの特徴をより理解し、より複雑な感情能力と関連するかどうかを確認するのに役立つだろう。 例えば，事象関連電位を用いた場合にも，Eyes Testと感情知覚能力の間に中程度の相関があることを見出した研究がある。 他の研究では、Eye Testのパフォーマンスと特定のEIブランチとの関係を評価することに焦点が当てられている。 例えば、MailleferらはEIの理解力の項目とEyes Testの得点との間に有意な正の相関を観察したが、Ferguson & Austinは理解力と管理力のいずれの項目にも有意な結果を見いださなかったという。 これらの結果に加え、Warrierらは、Eyes Testは感情理解能力に典型的な言語的要素を示す可能性があり、さらに検討する価値があると提案した。 さらに、この関係をEyes Testの項目の複雑さ（簡単なものと難しいもの）の関数として調べることに興味を持ちました。 これらの項目を難易度別に分析する目的は、最も難しい項目がより複雑な情動能力の使用を伴うかどうかを探ることであった。 この研究成果により、感情の理解や管理といった、感情の知覚よりもむしろ複雑な感情能力とEyes Testの関連性をより深く理解することができるようになります。 最後に、先行研究においてEIとEyes Testの成績に女性に有利な性差があることから、性別がこれら2つの構成要素の関係において調整因子として作用するかについても検討した

以上のことから、本研究では2つの新しい方法でこれらの問題に取り組んだ。 第一に、EIの全モデルを包含するMSCEITを測定器として取り入れたため、Eyesテストの得点とEIブランチの関係をより深く理解することができたことである。 第二に、Eyes Testの項目を難易度別に検討することにより、両者の関係をより深く分析できる可能性がある。 参加者

異なる大学およびスペインコミュニティのサンプルから8740人がこの研究に参加することに自発的に同意した。 サンプルは、大学、ソーシャルネットワーク、オンラインプラットフォームでの広告によって募集された。 参加者への報酬として、参加者の感情的知性の能力を記述したレポートが提供された。 サンプルは男性182名、女性692名からなり、平均年齢は22.44歳（s.d.=4.52：年齢範囲：18歳から60歳）であった。 マラガ大学の研究倫理委員会は、プロジェクトPSI2017-84170-Rの一環として、研究プロトコルを承認した（14-2019-H）。 参加者はインフォームドコンセントを行い、ヘルシンキ宣言.

2.2 に従って評価された。 材料

2.2.1. 目で心を読む」テスト

このテストには、感情状態を描いた男女の目の写真36枚が含まれている。 各写真について、参加者は4つの可能な感情から1つを選び、その目を最もよく表す感情状態を選ぶよう求められた。 本研究では、被験者の成績は、正解数を全試行数（36枚の写真）で割った値として算出された。 本研究では、スペイン語版のEyes Testを使用した。 本研究のサンプルに対する内部整合性は許容範囲内であった（順序Cronbachのα=0.67）

2.2.2. メイヤー-サロベー-カルーソー式感情知能テスト

このテストは、メイヤーとサロベーの理論に従って、知覚、促進、理解、感情管理の4つの枝に分けられた141項目からなるパフォーマンスベースのEI能力測定器である。 本研究では、良好な内的整合性（Cronbach’s α = 0.95）を示すスペイン語版を用いてEI能力を測定した。 本研究では、MSCEITの総得点の内部整合性は良好であり（Cronbachのα=0.86）、MSCEITの枝については、疑問と良好の間にあった（MSCEITのperceivingのCronbachのα=0.84；MSCEITのfacilitatingのCronbachのα=0.61；MSCEITのmanagingのCronbachのα=0.77）＜7077＞＜4870＞2.3. 統計解析

まず、Eyes Testの成績とMSCEITの得点について、男女差とともに記述統計量を算出した。 次に、本研究に含まれる各変数の間に有意な関係があるかどうかを検定するために、ピアソンの相関を実施した。 第三に、性別の影響をより深く探るために、MSCEIT得点とEyes Testの成績の関係において、性別を調整因子とする一連のモデレーション分析を行った。 変数は平均値中心であった。 第四に、ステップワイズ回帰分析を行い、Eyes Testのパフォーマンスを最もよく説明するMSCEITの枝のセットを同定した。 また、本研究の目的を達成するために、最も簡単な項目の50％（Eyes Test easy items）と最も難しい項目の50％（Eyes Test difficult items）でEyes Testの成績の指標を算出することにした。 循環分析を避けるため、各指標に含まれる項目は、スペイン語版の質問票を検証したFernández-Abascalら.1によるオリジナルの研究に従って選択されたものである。 t検定の結果、今回のサンプルでは、易しい項目群と難しい項目群の間に有意差があることが確認された（t873 = 27.74, p < 0.0001, Cohenのd = 0.94）。 また、両指標について、ピアソン相関、モデレーション分析、ステップワイズ回帰を行った。 分析はSPSS 24 software (IBM corp., USA) とSPSS PROCESS macro 3.4 .

Results

研究に含まれる変数の記述統計は表1に示す通りであった。 性差を分析した結果、MSCEITトータル、MSCEITファシリテーティング、MSCEITマネジメント、アイズテストトータル、アイズテストイージーの項目において、平均して女性は男性よりも有意に高いスコアを獲得していることがわかった。 ピアソンの相関から、MSCEIT全体とMSCEITの4つのブランチは、アイズテスト課題のパフォーマンスと正の相関を示した（合計点、易しい項目と難しい項目の両方；すべてp < 0.05；表2）。 モデレーション分析では、MSCEIT（合計点、枝）とアイズテストの成績（合計点、易しい項目、難しい項目；すべてp＜791＞0.05；各モデルの推定値は電子補足資料、表S1に報告）のモデレーターとしての性別の有意な効果は明らかにされなかった＜7077＞＜4888＞＜8000＞＜1822＞＜4888＞＜6127＞表1． 全体標本と男女別標本の記述統計量（平均値と標準偏差（s.d.））、MSCEITとアイズテストの得点に関する男女間のt検定（t値とCohenのd）。

グローバルサンプル 男性 女性 t コーエンズd mean s.d

グローバルサンプル

女性

グローバルサンプル

男性 女性 女性

平均

平均 mean s.d. MSCEIT total 108.D.D. mean mean S.D. s.D.

MSCEIT total

mean 7.78 106.64 8.22 108.93 7.59 3.56** 0.28 MSCEIT 知覚 106.15 10.25 105.54 10.0 10.72 106.31 12.12 0.90

0.07 MSCEIT facilitating 103.12 106.31 106.31

0.02

106.31

106.310.0237

9.04 101.50 9.13 103.86 8.96 3.16** 0.26 MSCEIT 理解度 109.44 7.94

108.96

8.0 8.58 109.57 7.76 0.92

0.07 MSCEIT managing 108.86

0.34

11.12 104.82 12.27 109.27 10.61 4.87** 0.39 アイズテスト合計 0.74 0.09 0.73 0.09 0.8

0.9。74

0.09 2.24* 0.11 アイズテスト簡単項目 0.81 0.11 0.78 0.10 0.81 0.11 4.20** 0.29 視力検査難易度項目 0.67 0.12 0.68 0.12 0.12

0.67

0.12 0.38 0.08

回帰分析に関しては、まず、すべての予測因子について多重共線性の仮定を満たしていることが確認された（すべての分散インフレーション係数≦1.23、許容誤差≧0.95）。 Eyes Testの総合成績を従属変数としたステップワイズ重回帰分析の結果、最も適合するモデル（説明変数の11.8%）は、理解（β = 0.28, t870 = 8.71, p < 0.001）, 知覚（β = 0.09, t870 = 2.91, p < 0.01）, 管理（β = 0.08, t870 = 2.50, p < 0.05 ）枝を含むことが判明した。 Eyes Testの簡単な項目と難しい項目の区別については、Eyes Testの簡単な項目に対するステップワイズ回帰分析により、モデル（10.このモデルは、理解（β=0.26, t870=7.88, p < 0.001）、知覚（β=0.12, t870=3.60, p < 0.001）、管理（β=0.07, t870=2.13, p < 0.05）部分を含んでおり、説明分散は10.6%であった。 Eyes Testの難しい項目の回帰分析では、理解の枝のみが含まれていた（β = 0.21, t872 = 6.31, p < 0.001; 4.4% of explained variance）。 7077>

考察

本研究は、EIブランチとの関係を分析することにより、Eyes Testのパフォーマンスの基礎となる感情プロセスの理解において一歩前進することを目的とするものであった。 特に、Eyes Testが感情の知覚能力だけでなく、感情の理解・管理能力などのより複雑な能力と関連している可能性を探った。 さらに、最も簡単な項目と最も難しい項目で得られたスコアを別々に分析することによって、前者の複雑さのレベルに応じて、EisテストのパフォーマンスとEIブランチの関係を探った。 最後に、性別がEIとEyesテストの成績の関係における調整因子であるかどうかを検討した。

Eyesテストの総合成績の結果、3つのEI枝、すなわち理解、知覚、感情の管理が最適なモデルに含まれることが判明した。 その結果、「感情を理解する」「感情を知覚する」「感情を管理する」という3つのEIブランチが最適なモデルに含まれることがわかった。 7077>

また、アイズテストの最も簡単な項目と最も難しい項目に関連するEIブランチを明らかにするために、追加の分析が行われた。 この点に関して、これらのステップワイズ回帰分析で最も興味深い結果が得られた。 最も簡単な項目については、以前の同じ3つのブランチ（理解、知覚、管理）がアイズテストの成績と関連していたが、複雑な項目については、理解ブランチのみがアイズテストの成績と関連していた。

これらの結果を総合すると、アイズテストは感情認識テスト以上のものになり得ることが明らかになった。 実際、「理解」の項目は、Eyes Testの成績と最も強く関連する変数であった。 興味深いことに、問題が簡単な場合には、感情を理解し管理する能力とともに、感情認識能力がプロセスに参加し、一方、問題が難しくなると、正解を決定するために、感情を理解するなど、より複雑な感情能力の採用が必要になるようである。 このことは、Warrierらの提唱する、瞳のテストが精神状態語彙を含む言語的要素で構成されているという指摘と一致する。 この精神的語彙は、個人の感情的語彙を含む理解枝の定義の一部である。 これらの結果は、Eyes Testの成績の基礎となるプロセスのより良い理解に向けて貢献するが、回帰モデルに含まれるMSCEITブランチは、この成績の分散のわずかな割合しか説明しないことを考慮することが重要である。 したがって、その他の個人差もEyes Testの成績を説明することができる。 MSCEITとEyes Testの得点が流動的知能と結晶化知能に関連する先行研究の結果を考慮すると、今後の研究では、このテストの成績の基礎となるプロセスをより完全に統合するために、認知的知能の測定値を含めるべきである＜7077＞＜6127＞これらの結果に加えて、対象変数の性差も分析された。 これまでの知見と一致し、女性は男性よりもEIとアイズテストで高い得点を得た。 そこで、EIとEyes Testの成績に性差があるかどうかを検討したところ、EIとEyes Testの成績に性差があった。 その結果、性別はMSCEITとEyes Testの成績の関係を修飾しなかった。 しかし、本研究の限界として、参加者の79％が女性であり、サンプルの性別がアンバランスであることに留意することが重要である。 最後に、MSCEITとアイズテストに関連するいくつかの限界に対処するために、今後の研究では、他の手段を用いて本研究結果を再現することを試みることが興味深いと思われる。 例えば、Olderbakらによって提案されたEyes Testの短形式解は、より高い内部一貫性を持つことが示されている。

結論

結論として、Eyes Testは精神状態を理解するスキルを評価するToM指標として使用できると思われた。 これらの結果は、アイズテストの性質やEI能力との関係に関する議論に光を当てるのに役立つが、今後は因果関係のある方法論や追加のEI測定機器を用いて、これらの結論を補強する研究を行うべきである。

倫理

マラガ大学の研究倫理委員会は、プロジェクト PSI2017-84170-R の一環として研究プロトコル (14-2019-H) を承認した。 参加者はインフォームドコンセントを行い、ヘルシンキ宣言に則って評価を行いました。

データアクセシビリティ

本記事を裏付けるデータセットは電子補足資料の一部としてアップロードされています。

著者の貢献

A.M.R。 A.M.R.は、構想および設計、データの分析および解釈、重要な知的コンテンツに関する重要な改訂、出版されるバージョンの最終承認に大きく貢献し、研究のいかなる部分の正確性や完全性に関する疑問も適切に調査および解決されるよう、研究のあらゆる側面について説明責任を持つことに同意した。 M.J.G.C.は、構想および設計、データの取得と解釈、論文の下書き、出版されるバージョンの最終承認に実質的に貢献し、研究のいかなる部分の正確性または完全性に関連する疑問が適切に調査および解決されることを保証し、研究のすべての側面について説明責任を果たすことに同意した。 R.C.は、構想、設計、データの解釈に実質的に貢献し、重要な知的内容について批判的に改訂し、出版されるバージョンの最終承認を受け、研究のいかなる部分の正確性または完全性に関連する疑問が適切に調査および解決されることを保証し、研究のすべての側面について説明責任を果たすことに同意した。 R.G.L.は、構想、設計、データの解釈に実質的に貢献し、重要な知的内容について批判的に改訂し、出版されるバージョンの最終承認を受け、研究のいかなる部分の正確性または完全性に関する疑問が適切に調査および解決されることを保証し、研究のすべての側面について説明責任を果たすことに同意した。 S.B.C.は、データの解釈に実質的に貢献し、重要な知的内容について批判的に改訂し、出版されるバージョンの最終承認を受け、仕事の正確性または完全性に関連する疑問が適切に調査および解決されることを保証し、仕事のすべての側面について説明責任を果たすことに同意した。 P.F.B.は、構想、デザイン、データの解釈に実質的に貢献し、重要な知的内容について批判的に改訂し、出版されるバージョンの最終承認を受け、研究のいずれかの部分の正確性または完全性に関連する疑問が適切に調査および解決されることを保証し、研究のすべての側面について説明責任を果たすことに同意した。

競合利益

競合利益がないことを宣言する。

資金調達

この研究は、スペイン経済産業競争力省（プロジェクト：PSI2017-84170-R to P.F.B.), Junta de Andalucía（プロジェクト: UMA18-FEDERJA-137をA.M.Rに、project: UMA18-FEDERJA-114 to P.F.B and R.C.）、スペイン教育省（FPU grant FPU15/05179 to R.G.L. ）によって提供された。 S.B.C.はこの研究期間中、Autism Research Trust、Wellcome Trust、Templeton World Charitable Foundation、ケンブリッジのNIHR Biomedical Research Centreから資金援助を受けていた。 S.B.C.は、Innovative Medicines Initiative 2 Joint Undertaking（JU）から、助成金契約番号777394の助成を受けた。 J.U.は、欧州連合の研究革新プログラム「Horizon 2020」とEFPIA、AUTISM SPEAKS、Autistica、SFARIから支援を受けています。 本研究は、Innovation and Development Agency of Andalusia（助成金番号：SEJ-07325）の助成を受けています。

脚注

電子補足資料はhttps://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.5113671.