森 一将

In this study, we explored the effect of personality on the immediate response syndrome tendency pertaining to use of Internet services such as e-mail and social networks. We administered Kanoh's (2016) immediate response syndrome scale and the Japanese version of the Ten Item Personality Inventory (Gosling et al., 2003 Oshio et al., 2012) to 283 university students. We analyzed the data using structural equation modeling. The results showed that IRS tendency is not related to low tolerance for stress, but to spontaneous behavior and openness to social collaboration. We also found that IRS tendency is not a planned action, but a spontaneous behavior.

In this study, we derive the Bayesian estimators of polytomous item response theory (IRT) models with an approximated conditional likelihood function and consider their mathematical optimalities. First, we derive Bayesian estimators of the rating scale model (RSM) and related IRT models with a conditional type approximated likelihood function proposed by [10]. Then, we evaluate the admissibility and minimaxity of these estimators. We then show the range of the approximation by the conditional likelihood method using a simulation study. An application is also presented.

In this paper, we reexamine the Lopez's skill hierarchy by using structural equation modeling (SEM), by which we can explicitly see the relationship between variables. We also introduce two more skills, a skill to modify a given piece of code to satisfy a given specification and a skill to write code from scratch to satisfy a given specification. The analysis shows that these additional skills are useful. The path diagram (model) with the highest fitness measures suggests an effective order of training and pivotal roles of the Tracing2 and Explain skills in training. © 2012 IEEE.

本論では情報文化学における理念系(統計モデル),人間系(世論反応),施設系(メディア)の構造体系に基づいたメディア効果測定モデルを提案する。提案されるモデルはベイズ的リッジ回帰モデルを拡張し,メディア反応-世論反応の関係性の分析を可能にしている。対象となるデータは,特に記事トピックスが特定のものに集中する危機管理時のデータであるが,これらのデータに頻繁に発生すると考えられる多重共線と付随する符号条件の問題は,一括したロジックで解決される必要がある。また,同時に実務上の目的からも提案モデルにより説明されるデータ適合度はある程度の基準であることが要求されている。本論では,従来のベイズ的リッジ回帰の事前分散に混合分布を適用することにより推定に拡張性を与え,モデル制約による符号修正と適合度の問題を同時に解決する方法を提案する。提案する方法は実際の事例データに適用され,モデルの適合度を一定水準に保ちながらも符号条件の修正や合理的解釈を可能にすることが示された。