JPS5840683A - 種々の要素および構成概念間の相互関係をマツピングするための解析的方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は解析的方法に係シ、多くの分野、例えば心理学
、考古学、犯罪字、実業などにおいて、臨床的観察およ
び盲動観察、フィールド°発見もしくは極性に関連する
かつその関数としての研知結果などを分類し、かつ数値
評価するために利用される。

本発明は、また例メば％殊な診断研究に使用される物別
なディソタルデータプロセッサーなどのプログラムでき
る意志決定装置にも関する。

格子マツチング法は要素の観察可能な％性に従って、臀
素を分類する手段として長い間利用されている。ｆｌｉ
λげ考古学的発掘中ＶＣ％足の場所で発掘され友遺跡は
一つの格子・４′ターンもしくに村列上に入れることが
でき、これは椎々の極性、汐・１えは色、材質、形態な
どをコーディネートするために、発覚された境目により
表示される６種々の項目間の極性の＠紋は、単一の−ａ
器片もしく６船定の骨格素片の種々の分散片を４柘に集
める際に有用である。

また、格子法は犯罪学的研健からの解法の先口などの抽
象的概念の解析に応用され、かつ医学研窒の分野におけ
る臨床的１ｖ！間の類似性の用足において応用されてい
る。

該格子法はまた、意志決足法においてネ１」用し得るオ
プションを組分は並びに分類する際に最も有用であるこ
とがわかっている。

心理学的かつ精神医学的実験？逃してヒトの挙動全分析
する際に、臨床的ｉｌ！察および冥地観察の解釈は、特
殊な情況に置かれた数人の蝕験者の間では、ヒトの作用
の無限の多様性に照らして、蚊も困離な仕事である。Ｇ
ｅｏｒｇｅ＾１ｅｘａｎｄｅｒ　ＫＥＬＬＹは、彼の著
智「個人的構成概念の心理学「ｐｓｙｃ＋ｏＬｏＧｖ　
ＯＦ　ＰＥＲ５０ＮＡＬ　Ｃ０Ｎ５ＴＲＬＪＣＴＳ　Ｊ
（ｔ９！；！；”）の中で以下のように水製している。

細ち、テスト費票としての「構取歇念」の使用は、ある
被験者の知的作用の構造を規駕するために、好きおよび
嫌い、類似および相違などといつ、た付動の部分から出
発する。この方法は分析結来闇まｆｃは解答同志の闇の
すべての関係ＶＣついて十分な図表が描き得た揚台にの
み正しい。従来の格子法による結果の処理では最も強力
なもしくは最も明白な関係が見出されるにすぎない。最
も艮〈訓練されたヒトの精神の能力を越えた水準にまで
、データの一層十分な精査を行うことが、足置的に一層
微妙な相関々係を評価し、かつ、すべての関係の秩序立
った組分けを導くために、必要である。

本発明は解析法を提供することを目的とし、該方法は従
来の格子−マツチング法の結果から、反復相関々係操作
によシ、株々の要素聞もしくは概念間のすべての相互関
係をマツピングするための、プログラムし得るデータ処
理ｋｉｌｌを利用する。

本発明の王な目的に、研究者、臨床医、教育者、並びに
意志決定者が、 ヒトの経験の構造をマツピングし； 個々のまたは集団のグロセス情＠奮理解し；正確な見解
から問題の帰結を子側し： 個人間のもしくは、集団間の衝突と帰結を規定し；個々
人もしくは集団を１紳し：もしくは個人もしくは集団の
挙動全予測する、 たシフの弁速力・つ信頼性める方法手段を提供すること
である。

本発明の他の目的に、？累もしくに構故概念の間の独特
な関連情報を提供することであり、Ｅｆ要禦もしくは楢
成歓念は標準的記述、相関々係法もしくに因数法からは
導き得ないものである。

本発明の更に別の目的は被験者の理解からのおよび被験
者自身のし話における、被験者のｌｌ！：１Ｉ１１′？
ｒ＃断者が理解することを可能とすることである。

本発明の更に他の目的に、被験者に殆ど外的構！？ｒと
らえさせることのない解析手段であって、被験者に診断
者もしくは意志決足省が何を意図しているかを推測する
ことを要求するというよりも、むしろ被＃ｌＩＪ者がま
さに個人的な経験の構成を表埃することを可能とする解
析手段を提供することでおる。

かかる解析手段の部品としての、ｉ！ｋｌ」１限の＃ｌ
＋　ｉｌによシ設置しかつ作動することができ、谷＆　
ｙｃ運搬することができる、ポータプルデータ処理装置
を提供することも本発明の目的でりる。

１！ｔｔＦの並びＫｍの目的は、り下に述べる方法およ
び装置Ｉにより連取され、該方法並びに装置に好ましい
ｍｓにより詳細に述べられる。

本発明は人類の努力の極めて広範囲な分野において種々
の応用を有している。従って、ここに１叡される好まし
い態様は多くの可能な実施のうちのただ一例を示すにす
ぎず、本発明の教示に従って当業者に多くの可能な実施
態様ケ工夫することができよう。

さて添付図を参照すれば、本発明の固有の部分であるデ
ータ操作の一例は、被験者の種々の菖族＊放真との関係
にｐＡする被験者の認識を図表化しようとする、現象学
的方法ＶＣ関る教科書に記載されているだろう。このよ
うに用足するとすれば、このデータ操作に後に記載され
るであろう解析的方、法に組入れられよう。臨床医の調
食の目１ａを満たすために、臨床医により被験者から批
判的に引出された要素および鳩性本しくは＃Ｉ成概念を
使用して、第７図に示すような格子を構り’ｔシ、これ
に基いて被験者自身の家族１１成員ばかりでなく被験看
自身の被験者自前による評価並びに仮の「理想的自己」
が配録される。あらゆる属性に関する対比か、被験者に
よる各属性名の意味の伝達管補助するために与えられる
。個人間の経験の研梵における要素として「自己」およ
び「理想的自己」なる用語の使用は結果の強度並びに子
側件に寄与することがわかっている。要素もしくに属性
に、臨床的会見中に、適当であると思われる場合には追
加し得る。

第１の解析的段階は６対の要素間の類似指樟會ＮＬ足す
ることからなり、皺指標は対＊Ｘが共通の属性を分は会
う頻度数または共通の輌性會分は合わないｓｆ数として
定義される。プロットさｒｔた決定としての類似指標の
例を第一図に示したか、これに「自己」と「理想的自己
」という９業閣の類似指標會確定している。

第λの、最も重要な段階はすべての＃４似指徐【行列上
ＶＣｆロットすることでめシ、この行列ニ第Ｊ図に示し
たように、すべての要素を両ＭｌＢとして載せである。

第３の、最も重要な段階においては、各タリ関の相関指
ＩＩ！を、如似指欅から各々の要素に対し、他のすべて
の壷累との関係で計算し、第４図に示したようなｆｒた
な行列に配録する。各列間の相関指ｌＩｉは−ｌ〜十／
の数値で示さｎる。結局、タリ蘭相関指１１ｊＯ，９の
「母」／「自己ＪＢ？および「自己」／「母」＾６は、
第３図の＾タリおよびＢ夕りに含まれる相対的データ間
の崩似性の程度に相当し、これは他の列間の＠世性の度
＠に関連している。

手続きのこの段階でＩ１Ｍ祭し得るように、最低の列間
相関指棒ｔｌｆｆＢ８およびＥ６においてみられ、要素
「自己」および「母」間の大きな−ｉｉ！異を示してい
る。他方、最大の相関度が景木「自己」と「受入れる人
」との間で、＾ｌおよびＧ７においてみられる。

要素間の関係のｆ曾を史に一別するために、第４操作段
階において、最も高ＩｒＬに相関する要素、即ち「自己
」と「受入ｎる人」、が−籟にされ、かつ８７図の行列
は細小されて、第Ｓ図に示きれるような群をもたらす。

この点において、ｆｒ次な列間相関指憚がＷ　Ｓ　ｍｌ
のｆ−一に基いて計算され、第ｑ岬に示したプロセスに
従って新たなに白小行列としてプロットされる。母集団
分類プロセスを、ただ２つの９！素のみが列間相関指標
行列中に残されるようになるまで続ける。

次いで、結果を第６図に示されたような集団グラフにマ
ツピングする。このような集団グラフがら、−床置学者
はどの程度の被験者の格子が命題または使用できる仮説
を満たすかを決ずすることができる。過去の経験では、
少なくとも／３５７素の格子が妥当性ある満足な結果ｔ
−得るために使用されるべきであることを示している。

本発明はグログラムできるデータ処理装、＊１使用する
ことによって最もよ〈実施することができる。墨寮、か
かる装置の迅速性とｎ度とを利用しなければ、本明細書
に開示のプロセスの意図する解析は、長時間の計算を経
た後においてのみ虐成し伜るにすぎない。結局、本発明
に普通のデータプロセッサーのプログラムを含み、臨床
データを集取し、かつ必要な相関解析を竹う際にプロセ
スｔ−Ｃ）ｆベレータの援助を必要とする。

第７＾図のブロック図は本発明′ｔ−実施するために水
管さｎたハードウェアーシステムの構成を示している。

このシステム１ｊｃａｌ目ｏｒｎｌａ　Ｃｏｍｐｕｔ＠
ｒ　５ｙｓｔ＠ｍｓＯず５ｕｎｎｙｖａＬｅ　（Ｃａｌ
ｌずｏｒｎｌａ）により製作されたモデル−ざ１ｏ−ｚ
ざＯなどのマイクロプロセッサ（ＣＰ　Ｕ）ｌ　Ｏｔ−
含み、これにマスストレージディスク制御装ｍ１ｌｌｉ
、ＲＡＭメモリー装置１２、キーメート制御装＃ｌＢ、
ビデオ表示制御装置１４およびプリンターもしくはグロ
ッター制御装置１５を含み、Ｃａｌ目ｏｒｎｌａ　Ｃｏ
ｍｐｕｔｅｒ　５ｙｓｔ＠ｍｓによす刊行すれたオペレ
ータマニュアルシリーズ第ｇ’ｙｏｏｏに記載されてい
るようになっている。

蝿辺モジュールは＃ｉ極４１１管（ｃ　ＲＴ）ｌ　６と
キーが−ト（にＢ）ｌ　７との組合せ（これにモデルｕ
Ｍ、２ｏｏ＾として１ｓｆｌｎｌｔ・Ｉｎｃ、、により
製作されている）、ディスクメモリーモジュール１８、
例えばＢａ５ｆｏｆ　Ｎ＠＊ｐｏｒｔ　Ｂｅａｃｈ　（
Ｃａｌ目□ｒｎｌａ）にょシ製造されているモデル６１
０６およびＥｐｓｏｎ　Ｖこより製作さされる。該リス
トは標準的なりＡＳ　Ｉｃ　言語で書かれている。この
プログラムリストに木切ｌ１ｔｌＩ書において本発明の
参考文献とする。同様なプログラムは、当業者であれば
他の任意の使用し得るコンピューター言語で容易に実施
し得るものであると理解すべきである。

このプログラムリストそれ自体は本発明の好ましい具体
例を開示している。命令のりストｔｆｆコンピュータの
分野における当業者であれば明確に理解される。にもか
かわらす、各節の簡単な１ｔｔｑｔ以下に配す。

指令１ｏｉｏ〜Ｉ！；６０に種々のノやラメータケ？義
するために使用される。ＣＲＴ１６およびライングリン
ター１９に表示されるべき表題卸ち亀＃Ｉは指令コ００
０〜ｔｏ、ｔ’ｏｏに規定される。

装置の使用中における、オペレータに対ｊる一般的指令
は指令／／、ＱＱＱ−／コ、コ３θにある。

要素並びにその属性全人カするに必妙なルーチンは指令
１２．３００−Ａｊ、０００により規定される。

指令１００〜ｌコ０ｎ１９な相関々係のルックアップリ
ストを設定する。このリストは相関マツプをプリントア
ウトする際に使用され、高ｌの相関々係を強調する。指
令／　７．０００〜／７，０７０に従って、該ルックア
ップリストの初めのＳつの久方（即ち相関ｒｘｏ、りｓ
ダｓまたはそれ以上のもの）の範囲内にはいる任意の相
関々係が実線でプリントアウト上に表示され、一方間隔
を有するドツトがより低度の相関々係に対応するライン
を形成する際に使用さｎる。

指令ｂｏｏｓ−ざθダＯはオペレーター作成データを与
え、該データはマスメモリー装＊１８のディスクファイ
ルに記憶され、相関指標の計算に備えて類似指標行列を
作るために作動し得るレジスタで読み取られる。処置の
各段階１に経た後、オベレ　ｐにＣＲＴ１６のトレース
を作動きせることにより、データ會プリントアウトする
自由を壱する。要素、属性または榊ｆｆ値念、類似指標
行列リ、相関行列等のリストは予備的な本しくは将米の
分析のために印刷されたものとして保存し得る。

列間相関指標は指令ｉｉ、ｉｔｏ〜ｉ３．ｏ３゜により
規定さｎた方法で計算される。

本発明の好ましい態様において、Ｎ個の要素に対する類
似指標行列の二つの列＾およびＢＬ７）ｒｖＩの列間相
関指＄ＣＯＲを導くために使用される相関アルゴリズム
は以下の如くである。

ＮΣ’ＡＳ−ΣＨＡ・ΣＭＢ １　　　　　　　　１　　　　　ま ただしＣＯＲ□ａＸ　　はａ似指標行列の任意のλつの
列間において見出される最大列間相関指標である。

本発明は類似指樟中に載せられた。ｌｌＩ累に対応する
種々の列間の札間指憚を計算するための、他の製のアル
ゴリズムを使用することを排除するものではない。

一似指悌ヤｆ列（マツチ行列）および相関性タリの印刷
は指令ｉｔ１．ｏｏｏ〜Ｓコ、０３θによって調節され
る。要素母集団分拳ルーチン、結果のプリントアウトお
よび最終的プロフィールマツプは指令！；３．０００〜
！ｑ、９”／９Ｖ’ｔおい−Ｃ規定すれる。データ処理
の７０−ｌ￥ｌ第７Ｂ図に示しである。

プログラムの応用を更に説明するために、簡潔かつ完全
な臨床的分析の実竹中に得らｆＬるプリントアウトの兄
全な表示に第ｇ　−／　／　ｋｌに与えられている０要
素並びにその属性もしくに１１４敗概念が第ざ＾図に示
さｎている。第ｇ８図は要素と禍成概念とを結合した解
答行列のコンピュータによるプリントアウトを示す、コ
ンピュータにより形成されるプリンドア９ト中には現わ
れないＷＪＩＡ飴か点線で示されている。母集団の分類
前にみられるようなマツチ（痢似指榛）行列および列間
相関打列に第９＾お工び第９Ｂ図に示されている。

ダ一段階母集団分類プロセスか第１Ｏ＾〜ＩＯＨ図のダ
組のマツチおよび相関行列中に示烙ｎている。最終的な
結果およびＪＩ！素プロフィールマツプが第１１＾およ
び＠／／Ｂ図１に示されている。

サンプル解析中に行われる集団分ｔｉ４拳序に以下の通
りである。まず、要素ｌと８（こｎら＃″ｒＩｐ、９Ｂ
図の第１相関行列において列間相関指標。、９管示す）
が−緒に集められる。従って、第１Ｑ＾および第１ＯＢ
図に与えられた行列に會素集団／　／　３　ｆ＋＋、要
素２（２１，４（３’ｓ　’５　（４１および６（５１
に対し適用される。

次に要素４と６４′ｒ第１ＯＢ図におイテ０．９１７な
る列間相関指伸として示されているが、これらは−緒に
される。かくして、＃！ｌθＣおよび第１ｏｏｏ行列カ
集団’　／　３　ｉｌ１％賛＊　２　ｆ２＋、集団４’
　／　ｂ　（３１およびｌｌＩ素Ｔｏ＋４１に通用され
る。

集団／／３および１１が次に、番地ｌの下に、１［／θ
Ｅおよび第１θＦ図の行列中に結付される。

最後の母集団分＃ｌに集団４／ｌと要素５との結付でめ
り、これは番地２の下に第１ｏＧおよび第１ＯＨに結付
される。

第１１八図の表は行列全印刷する時に使用される発生番
地のコンピュータに、要素を関連付ける際に有用である
。

上述の実施例は本発明の方法並びに装置の単なる例示で
あるものと理解すべきでおる。実際に汀。

信頼性ある結果を得るために、一層多数の４）素のサン
プル並びに！！４成似念を使用すべきである。

本発明の好ましい態様を開示したが、他の態様も実施す
ることができ、本発明の精神並びＩＬ％杵艙求の範囲の
範囲を逸脱することなしに変更ケ加　　−えることが可
能である。

【図面の簡単な説明】

第１図にいくつかの要素とその配分された属性との間の
相互−関係を示す図やあり、 ｖｇ２図は一つの４に嵩量の類似性指榛を計算する方法
管示す図であり、 第３図は第１図に示した要素に対する榊似指欅行列であ
り、 第ｑ図は第３図におけるデータから１濃さｎた列間相関
性タリであり、 第Ｓ図は２つの最も関係深い賛木を分類するととにより
得られた、縮小類０ソ指椋行列であり、ｍＡＡｌ１Ｊｊ
！累間の相関分布を示すマツ！であり１第７Ａレノは本
発明を実施する際に使用する、データ処理装診のブロッ
ク図であり、 側７Ｂ図はデータ処理の一般的なフロー図であり、 ｔｌＡｇ、９．１０およびｌ１図は典型的な笑際の応用
中にデータ処理装置により得られたデータを掲載した図
である。 ａ＋　　　　　　　　　　’。 Ｌ１′１　ｒ＋　　　ｏ　　ｏ　ｏ　　　ｏ　　　ｏ　
ｏ　　　ｏ　　　ｏ　　ｏ　。 Ｏロ　　　―　　Ｎ　Ｉ′１′１　　　ｏ　　　ロ　−
００Ｍ１ＦＯＱ　　　　（）　　　Ｏ０＋−Ｉ　　　　
Ｎ　ＩＮ　　　　１／ｌ　　　　Ｑ　　　Ｏ０ψ　ψ　
　　ψ　　ψ　１　　　ψ　　　ψ　ψ　　　ψ　　　
トｒ−ｈ５６１００　　ＩＦ　　ＬＳＯＵｎＣＥ（Ｉ）
＜）ＩＰ＋９９　　ＴＨＥＮ　　５６２００５６１１０
　ＩＦ　ＬＤＥＳＴ（１）＜１００　ＴＨＥＮ　５６０
１０５６１２０　ＩＦ　ＬＦＲＯＭ（ＬＤＥＳＴ（Ｉｌ
−９９）　Ｔ）ＩＥＮ　５６０１０Ｏψ −〇 Ｑ　　　　　　　ｌｊ ５７５１０　　ＬＧＴＨツしＰＰＯ５（Ｉ）−ＬＰＲＯ
Ｍン°１ 累　　：＾　　冨　　；；；　　譜　；；；　　ス弔１
０Ｃ図 ７ツチ行列 第１０Ｅ図 ７１ソチ行列 早１０Ｇ図 ７ツ予勃列 単１００図 相聞３１列 第１０Ｅ図 斗目閉全１列 第１０Ｈ図 相関わ列

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 （１１思考処理、朝練的構造化もしくは意志決定処理、
   ＃１織的構造化もしくは意志決定の目的に利用される、
   臨床的に縦積されたデータの分析のための、多数の要素
   間の相互関係の程度ヲこれらの分配された属性の関数と
   してマツピングする方法であって、 （・）任意のコつの要素からなる６対に対して、類似化
   １１１４Ｍ會、Ｍ２１＊の要素間の関係および一連の属
   性の各々の関数としてｔｒ、ｍシ、（ｂ）　　該訓似指
   標値を、前記コ檀の要素の各々とすべての他のｌｋ１素
   間の種々の類似指樟偵の関数として、相関指椰籠に変え
   、 （Ｃ）　　要素の相対的相関指健値の関鉛として、要素
   を蛛返し群にまとめ、かつμ畦の各々に対して拳似指榔
   葎および相ｐＡ指欅餉ｒ１他の要素の各々もしくはそれ
   らの群に関して、計算し、 （ｄ）　　該要素およびその群をその相関指伸イーの関
   数で表示する、 ことを含む、前記マツピング方法。 （２！　　前記段＃（ｂ）が （＠）ｍ々の類似指碑櫃を、λつの座碑軸上の査地とし
   て記されｆｃｇ素を有する一次元行列にプロットし、 （ｔ）＃相関指標Ｉ［Ｉを、前記コ稀の要素に対応する
   行列の列間の関係の関数として計算する、段階を含む、
   特許請求の範囲第（１１墳記載の方法。 （３１前記段階（Ｃ）が 最大の相関指標ＩＩをＭする４ｊ素の対を群にまとめる 段階管含む、咎許艙求の範囲第０１または（２１項ｉ１
   ＋：叡の方法。□ （４１前記相関ｎ＊ｍｃが以下のアルゴリズムＶこ従っ
   て導かれる、％ｆ）請求の範囲第（１１〜（３１墳のい
   ずれかｌ墳に記載の方法。 ＮΣ’ＡＳ−Σ８＾・Σ２Ｂ １　　　　　１　　　　　ま ただし、ＮＶｓ行列の番地の数であり、＾および　Ｂｉ
   コ　タリ番地を表１し。 （５；＠記群形成が単一の璧嵩対吃しくにその群の対と
   なるまで続けられる、特許請求の範囲第（４１項記載の
   方法。 （６１思考処理、ｌ＆ｆＩｗｔ的構造化もしくＦｓ意志
   次足の目的に対して（ｔ’用される、臨床的に集積され
   たデータの分析のための、多数の要素間の相互関係の程
   度をｌｆ豐素の配分され友属性の関数としてマツピング
   する方法であって、 （ａ）　　一つの座標軸の各々に配された要３ｋを有す
   る二次元行列として、任意の一つの景誰か共通の極性を
   分は曾うような対の出＃ｔｓ度に対応する類似指榛厘を
   プロットし、 （ｂ）　　該行列の叫定の項目に対して、ｌｆ項目の位
   Ｗ′″ｆ′る行およびタリを示す、一つの夫々の菅素閣
   の列間相関指柳を１簀し、これをレコつの夫々の畳累に
   より示される類似指ｍ餌を有する２つの列間の関連の強
   さの阪）数として表し、（Ｃ）　　共通の行および列の
   組合せにおける項目の最も高度に相関した対の各々管−
   報に集め、かつ夫々の類似指標値を平均イることにより
   、行列を縮少させ、 （ｄ）　　段階（ｂ）に従って、該縮少された行列の項
   目間の列聞相関指棒ｉ算出し、 （・）　段＃　（Ｃ）および（ｄ）を繰返して、行タリ
   中ＫＮされる項数金−打、２列とし、 （ｆ）　　該要素およびその集団を、夫々の列闇相関指
   榛の関数として表示する、 段階を含む、上記マツピング方法。 ＋７１　６２を表示する段階が、 該要素およびその集団を、夫々の列間相関ルーのＰＡ数
   として群に分ける段階、および＃Ｊｊｋ業およびその訃
   音１これらの間の種々の相関の度付に対応するラインで
   結合する段階管台む、％軒ｎ求の範囲第ｉ６＋墳記載の
   方法。 （８１グログラムし得るデータ処理装にケ中いて実施Ｔ
   る、特許請求の範囲第（６１＠虻叡の方法。 （９）　　前記＃ｅ１Ｍ＃が、前記要素並びに属性會遺
   ぶ際に、オＲレータ會繰返し酵４ｆるためのプログラム
   ルーチン管含む、特許請求の範囲第（８１項記載の方法
   。 Ｈ前虻装賓が＃素およびその群ルアの相互開会の１壺な
   ＃台を示すためのプログラムルーチンを含む、特許請求
   の範囲第（８）項記載の方法。 ｔＪＩｌ　　列間相関指善Ｃが以下のアルゴリズムに従
   って６′を算さｎる、特許請求の範囲第１６＋項記載の
   方法。 ＮΣＮＡＢ−Σ１＾・ΣＭｓ １　　　　　１　　　　　ま ただし、Ｎは要素の数でめり、＾およびＢは前記−稽の
   列の内容である。