園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

卒業論文

園庭における幼稚園児の回避行動の定量化 Quantitative

Analysis

of

Kindergartner's

Avoidance

平成 18 年度

星 雅人

Behavior

at

the

Playground

園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第１章 序論

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

はじめに

「児童の列に車、３児軽傷 通学路でひき逃げ」 「エスカレーターで将棋倒し」 ・ ・ ・ 子どもの事故が絶えない現代において、もっと安全な空間・システムができないか？というのが本 研究のはじまりである。 親が公文の先生であり、身近に子どもの学力低下などの話を聞いていたが、子どもの負傷事故はそ れよりももっと深刻なのではないだろうか。 これからの社会を担う子どもたちが住みやすい環境を考えたく、この研究を始めた。

Hitoshi Watanabe Lab 2006

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目次 第１章 序論 1-1 研究目的 1-2 研究概要 1-3 研究背景 1-4 子どもを取り囲む社会現象について 1-4-1 子どもに関する学問の発達 1-4-2 建築計画学における子どもの既往研究 1-4-3 子どもの未成熟さと事故 1-4-4 子どもと社会環境

第２章 子どもに関する基礎研究 2-1 子どもの定義 2-2 人体寸法 2-3 歩行者としての子どもの行動分類

第３章 調査概要 3-1 調査概要 3-2 調査内容 3-2-1 調査の流れ 3-2-3 カメラの設置に関して 3-2-4 キャリブレーションに関して

第４章

調査結果

4-1 調査結果 4-1-1 サンプルの採択条件 4-1-2 データ作成 4-2 分析方法 4-2-1 算出フロー 4-2-2 データの補正 4-2-3 相対座標 4-2-4 回避開始時点及びすれ違い時点の算出方法 4-2-5 速度及び性別による属性分類 4-2-6 空間 - 時間系軌跡モデル

第５章 分析

4 5 5 6 7 8 10 11 13 14 15 16 18 20 21 22 22 22 24 25 26 26 28 30 30 31 33 35 36 38

5-1 園児の歩行時おける回避行動の要素と仮説 5-2 自由歩行する園児の回避行動 5-2-1 速度属性による園児の回避行動特性 5-2-2 性別による園児の回避行動特性 5-2-3 回避行動開始時点における回避者が受けるパラメータ 5-2-4 側方回避時点における回避者が受けるパラメータ 5-2-5 回避行動開始距離と側方回避距離 5-3 園児の回避プロセス

39 40 41 41 45 47 49 50 51

第６章 考察

52

謝辞

55

資料

第１章 序論 1-1 研究目的 1-2 研究概要 1-3 研究背景 1-4 子どもを取り囲む社会現象について 1-4-1 子どもに関する学問の発達 1-4-2 建築計画学における子どもの既往研究 1-4-3 子どもと社会環境

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第１章 序論

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

1-1

研究目的 幼稚園児の園庭における回避歩行場面を解析する事により、園児の回避行動に関する歩行パラメー タを定量化する。

1-2

研究概要 本研究の全体概要を以下に示す。 第一章では、本研究の目的及び背景を記す。建築計画における子どもに関する研究の流れと共に、 定量化された子どもの研究事例が少ない現実に触れ、社会背景として定量化されたデータの有用性を 示す。また、幼稚園児の未成熟さから生じる事故例と、園児を取り囲む環境の現状から、子どもの動 作寸法や他者からの相互作用による行動の変化を示すデータがどう利用されるかを考察する。 第二章では、本研究で対象とした「子ども」の定義及び人体寸法を始めとする基本的な研究に関し て記す。また、「行動」「行為」の定義をし、幼稚園がどのような環境であるかを、園児の行動の観点 から示す。 第三章では、本研究で行った調査概要を説明する。本研究では、実際に幼稚園に行き、園庭におい て自由歩行をする園児の行動を、ビデオ撮影によって記録した。調査に際して、後のデータ作成に関 わる部分に触れる。 第四章では、調査結果及び、分析方法に関して示す。本実験で採択するサンプルの条件と９６人分 の園児の回避行動の軌跡から得るパラメータの算出方法を示す。 第五章では、調査から得られたデータから園児の速度属性・性別属性によって分類された回避行動 開始距離・側方回避距離から、園児の回避行動特性と定量的なデータについて示す。また、歩行中に 回避者と被回避者がどう影響しあうかを分析する。 第六章では、分析の結果から明らかになった事について示す。また、大人の回避行動との差異・共 通点を考察する。 資料編では、ビデオ映像から得られたデータを添付する。

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第１章 序論

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

1-3

研究背景 ◇従来の子どもに関する研究 子どもに関する研究は幅広い分野で行われており、建築計画の分野においても多数の文献・研究 が存在する。建築計画の分野における子どもの研究は、1960 年代から都市の遊び場の減少を背景に、 子どもと遊び環境へと関心が寄せられ、子どもと園舎・遊具等の物理環境との関係、園児同士の関係 など社会的環境との関係を解明する研究が広がった。一方で、このような遊びの場面における子ども の様相に関する研究ではなく、子どもの人体寸法や動作寸法に関する研究はほとんどなく、それに伴 い子どもに関する定量的なデータも大人と比較すると少ない。

◇建築計画分野における定量化されたデータ 一般的に、建築計画における人体寸法や動作寸法、他者との相互作用で生じる行動特性を定量化し たデータは、安全予測や避難予測をする際のシミュレータなどの要素に使用されたり、建物の計画条 件の検討の際に用いられたりする。急速に進む少子高齢化やテクノロジーの発達などによる移り変わ りの早い現代社会において、私たちを取り巻く環境は大きく変化している。そういった新しい環境下 では、関わる全ての人々の定量的なデータを以って、ある程度状況を予測・把握し、変化に対応して いく事が、建築計画の分野において重要だと思われる。

◇幼児を取り囲む環境 身体機能・認知判断能力の低い乳幼児・幼児を利用対象者としている空間において、幼児に対する 安全教育を促す以上に、建築的な配慮による子どもを取り囲む環境の安全性の向上も求められている。 実際に、建築的な配慮によって子どもの事故防止が可能である事が示唆されており、子どもの動作寸 法のデータを基に事故防止を促進するための研究がある。本研究では、幼稚園における園児の回避行 動の定量的な値を抽出する。そして、園児が遊ぶ空間における効果的な動線計画や配置計画、空間構 築及び空間を利用する際の計画の安全性・快適性を向上させる資料の一つとする。

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第１章 序論

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1-4 子どもを取り囲む社会現象について 1-4-1 子どもに関する学問の発達 現在、子どもに関する学問は、教育学・発達心理学・保健学・小児科学を始めとし、子どもを直接 の研究対象としていない哲学・ロボット工学・動物学・建築学にまで多岐に渡って進められている。 そして、多様な分野の研究者の子どもに関する知見を集約しながら発達している。そして、それぞれ の学問で行われている子どもに関する研究は、対象とする子どもの年齢の違いや、研究者の専門性の 違いによって、領域が細分化されており、関心の所在が大きく異なる。 特に近年、遺伝学、脳科学、生命科学などの学問が急速に進歩し、人間の精神と肉体の相互の関係 性が徐々に明らかになり始めた。子どもの研究に関わる人々の間でも、「生物的存在としてのヒト」 と「社会的存在としての人間」とを共に解明していこうという文理融合科学的な試みが関心の高いテー マになっている。生命という不明確なものが明らかにされつつある現在、子どもに関する研究の意義 は極めて大きい。

【教育学】 教育の本質，目的，内容，方法，さらに制度，行政など，教育現象のさまざまな分野，問題についての個別研 究をふくみ，教育現象の全体的構造を統一的に把握しようとする学問。

【発達心理学】 精神発達とは人間の精神の機能や構造が，その個体発生において分化し統合していく前進的過程をさして用い られる心理学の用語。精神発達を研究対象とする心理学の専門分野として発達心理学がある。

【保健学】 保健学は、健康な身体を作り、予想される病気に対しての予防策、病気の早期発見、早期治療、回復にいたる までを科学的に分析、研究する学問。

【小児科学】 小児医学は、古くから育児と関係が深く、その発達段階において必要な、栄養学・病理学・診断学・治療学・ 精神医学や心理学のような医学の各部門の内とくに小児を対象とした学問分野を包括した学問。

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第一章 序論

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1-4-2 建築計画学における子どもの既往研究

①既往研究 １９６０年代から子どもの遊び場の減少を背景に、子どもの遊び環境に関心が向けられた。そして、 子どもと園舎・遊具等の物理的環境との関係性を解明する研究が広がった。近年、少子化や社会進出 をする女性の増加を背景に、園児同士の関係性や社会的環境の影響を考慮する研究がされている。 これらの研究から、周辺の遊びと比較・競争すること、同時に隣り合って存在する遊び集合同士の 関係が明らかになり、子どもたちが遊びの流れの中で、無意識的に園全体を把握していることが明ら かになった。また、集合から一人が抜け出すことで、集合が崩壊したり、他の集合が活発化したりし ていくことも明らかになった。すなわち、遊び集合は、ある園児が参加している集合から移動し始め たり、他の集合から離れてきた園児との交流が発生したりすることで、行為･動作･規範･物理的環境 という遊びの構成因子が変化していく。こうした、遊びの中での社会性の獲得の他にも、社会的環境 に対応しながら社会性を獲得していく様相も明らかになっている。こうした研究で用いられる研究手 法として、意識調査・アンケートや観察法（観察行動調査）が多く使われている。 子どもの研究における観察法とは、ある空間における子どもと大人・子供同士の行動とそれぞれの 相互作用を記述し説明するものである。実験的な場面であってもフィールド（屋外）場面でも使用で きる一般的な手法とされている。観察法は、内部的（機能的な比較対象）と外部的（個別行動の測定） に分かれ、建築計画において多くの場合、外部的観察法を用いている。外部的観察方法は、 「行動の測定」 「サンプリング」「記録」という手続きを行う。この方法の一連の流れは、持続時間・頻度・パターン・ 潜時・強さという基本的な５つのカテゴリーを用いて、決められた観測時間内における子どもの行動 を量的に記録するというものである。サンプリングは、実際の行動の流れから子どもの行動（喧嘩や 追いかけっこなど）を抽出するので、記録の仕方などにも影響してくる。[1] このように子どもと子どもを取り巻く周辺環境を、空間の意味や機能面を記述する事で、幼稚園の 空間構成のあり方や子どもの空間の利用状況を定性的に示す研究が建築計画の分野で多く行われてき た。

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[1] シドニー・W. ビジュー 著、園山繁樹 , 根ケ山俊介 , 山口薫 訳、2003：子どもの発達の行動分析

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第一章 序論

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②行動特性を定量化した研究

建築計画の学術論文の中で、子どもの遊びや子どもが利用する空間における行動特性を、定量的に 捉えた研究は少ない。現在「建築設計資料集成」（日本建築学会発行）に掲載されている子どもの定 量的データは、人体に関するデータであれば人体計測値・人体各部の体容積、歩行行動に関するデー タであれば自由歩行速度・身長と歩幅の関係である。 計画系の論文においては、人体及び動作計測 [1] と手摺からの墜落直前動作計測に関する研究 [2] 以外には見当たらなかった。建築とは異なるが、発達心理学の分野の論文 [3] では、子どもの障害物 回避行動におけるデータが記されており、また日本機械学会では乳幼児の行動シミュレータに関する 研究 [4] が見受けられた。これらの定量的データは、主にある空間内での安全性の向上を図るために 蓄積されている。 一方で、回避行動などの人間の行動理解や行動特性の定量的なデータは、子どもに関するものはほ とんどない。大人の行動特性の応用として、建築計画の分野においては、多数の人々が歩行する通路・ 広場・駅などの計画手法の開発に向け、人間の歩行動作と対人・対物の交錯流の分析など、数多くの 研究が報告されている。更に、そうした行動特性をモデル化し、シミュレータに導入する事で、危険 予測や避難予測、建物の計画条件の検討や施設の規模と配置の検討など、設計者の判断のよりどころ となるデータを提供する目的として用いられている。そうしたシミュレータは、大人を基準として、 人間のオブジェクトを単一化した上で、非常時の状況を表現している。しかし、実際の空間に大人だ けいるという事は珍しく、子どもや成人、高齢者などの属性を考慮する必要がある。それにより、動 線計画や群集誘導の評価尺度としている平均歩行時間や密度分布を現実に近づける事ができ、より精 度の高いシミュレーションを行う事ができると思われる。

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[1] 八藤後猛・田中賢・中村孝之・野村歡、2002：幼児を対象とした人体および動作計測装置の開発と計測によ る建築安全計画への考察 －乳幼児の家庭内事故防止に関する研究 その１－ 日本建築学会計画系論文集 [2] 八藤後猛・野村歡・田中賢、2003：幼児の手すり柵乗り越えによる墜落防止に関する実験研究と建築安全計 画のための考察 －乳幼児の家庭内事故防止に関する研究 その２－ [3] 根ケ山光一、2000：子どもにおける障害物回避行動の発達に関する実験的研究 発達心理学研究第 11 巻 [4] 北村光司 , 西田佳史 , 松本修明 , 本村陽一 , 山中龍宏 , 溝口博 , 2005：乳幼児行動の総合的理解のための 乳幼児行動シミュレータ：乳幼児行動モデルに基づく乳幼児行動の視覚化 第 23 回日本ロボット学会学術講演会予稿集

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第１章 序論

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1-4-3

子どもと社会環境

①子どもの未成熟さ 子どもは、社会的経験が非常に少なく、身体機能・認知判断能力が低く、心的に不安定である。ピ アジェの「前操作期」によると、六歳頃の子どもは、(a) 情報処理のスピードが大人の二分の一、(b) 情報の取捨選択ができない、(c) 衝動の抑制が出来ないと言われている。（図 1.1）それに加え、子ど もの身長の低さや視野角の狭さ・動体視力（物の動きを把握できる能力）が未発達は、身体能力の低 さや周囲への注意力の欠如につながる。また、子どもの身長よりも高い障害物や群衆の中など、周囲 の環境によって他者から認知もしづらくなり事故を助長させる。 子どもには「自己中心性」という特徴があり、自分を中心に思考体系を組み立てているため、別の 立場から予測し、考え、行動することが上手にできないという学説がある。そのため、客観的に自分 がどのような状況下にいるかという事を、判断する能力は子どもにはまだ備わっていないと思われる。 ピアジェの「前操作期」 気をとられやすい 片目をつぶって水中眼鏡かけて 片耳塞いで 首にカーラーを巻いて

眼の高さは 110ｃｍ

大人が擬似体験する場合

鉛のバンドを両足に巻いて

図 1.1 子どもの未熟さ

②子どもの事故 日本では、子どもの死亡事故において第二次大戦後から見ると、医学の進歩によって感染病など の死亡要因は著しく減少した。しかし、不慮の事故による死亡は、実数は減少しているが、相対的に 増加している。 子どもの不慮の事故の種類や起こり方は、心身の発育発達段階と深く関わっている。特に、３～５ 歳児は幼稚園・保育施設に通い始め、初めて本格的に社会との接点が出てくる。子どもの成長に伴い 行動範囲は広がるため、事故の種類や事故が発生する場所は多様化してくる。乳幼児の事故が屋内に 多いのに対し、３～５歳児は屋外での事故が増え、庭・道路・公園・広場・保育施設などでの発生が 多くなる。（図 1.2、図 1.3、図 1.4）

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第１章 序論

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図 1.2 不慮の事故による年齢別死亡事故

図 1.3 交通事故による年齢別死亡事故

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第１章 序論

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図 1.4 転倒・転落による年齢別死亡事故

2000 年（平成１３年）の人口動態調査の統計によると、0 ～ 19 歳の不慮の事故による年間の死 亡数は 1,985 例であり、同年齢層の全死因の 21.7% を占めている。事故死の内訳では、交通事故が 60.2%、溺死が 13.2%、窒息が 12.2% となっているが、子どもの年齢によって死因は大きく異なる。 しかし、顕著に現れている傾向として、１～４歳の死亡数が挙げられる。不慮の事故・交通事故・ 転倒などによる死亡数が二番目に多い。それに比べ５歳～１４歳における事故は比較的少ない。１～ ４歳の幼児は、初めて保育者や園児という家族以外の人間と生活するようになり、生活の範囲が広が るわけだが、危険回避能力や危険予測能力が十分でないために、頻繁に事故に合うことを示している。

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第１章 序論

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③変化する子どもの環境 近年、少子化が進む中、女性の社会進出の影響により、保育施設への需要が高まっている。それ に伴い「預かり保育」が制度化し、幼児が保育施設で過ごす時間は長くなっている。（図 1.5）また、 少子化の煽りを受け、幼稚園と保育園が一元化する、幼保一元化施設が増え始めている。こうした社 会的な変化は、直接幼児にも影響し、家や保育施設における幼児のライフスタイルも刻々と変化する。

図 1.5 一般的な保育時間

また、今後少子化の影響だけでなく、テクノロジーの発達も大きく幼児の生活に影響を与える事に なる。 2006 年 10 月 25 日に、日本電気株式会社（以下ＮＥＣ）と日本電信電話株式会社（以下ＮＴＴ）は、 ＮＥＣが開発した「パーソナルロボットＰａＰｅＲｏ」とＮＴＴサイバーソリューション研究所（以 下ＮＴＴ研究所）が開発した携帯電話を用いてロボットとやりとりができる「ＡｃｔｉｏｎＳｗｉｔ ｃｈプラットフォーム」を連携させた新たな保護者参加型子ども見守りシステム「メルロボ連絡帳」 を開発したと発表した。（図 1.6） これは、安全・安心を求める保護者が遠隔地から子ども見守るサービスや、子どもと保護者とのコ ミュニケーションを活性化するサービスへの期待が高まっている事を背景に、ロボットと保護者の持 つ携帯電話との間をプラットフォームで結ぶことによって保護者と子どもとの双方向のコミュニケー ションを可能にさせるためである。サービス導入のための実験において、実際に幼稚園にてこのサー ビスを擬似的に行った。 このように現代では、あらゆる人が社会からの影響を受け、それに伴い自分たちのライフスタイル も変化する。それは、システム的に変化する事もあれば、物理的に変化する事もある。そうした中で 生活する幼児を含めた私たち誰にとっても、安全な空間の利用計画は必須であり、常にリスク・ハザー ドを予測していかなくてはならない。

図 1.6 パーソナルロボットＰａＰｅＲｏ Hitoshi Watanabe Lab 2006

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第２章 子どもに関する基礎研究 2-1 子どもの定義 2-2 幼児の人体寸法 2-3 園庭を歩行する幼児

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第２章 子どもに関する基礎調査

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

2-1 子どもの定義 子どもの定義に関して、制度上の年齢基準は個別の法により異なり統一されてはいないが、本研究 において、「子ども」の分類の定義を児童福祉法の定義から引用し以下のようにする。 「乳幼児」・・・満一歳に満たない者 「幼児」・・・・満一歳から小学生就学の始期に達するまでの者 「園児」・・・・満三歳から小学生就学の始期に達するまでの者 「児童」・・・・満 18 歳に満たない者 本研究では、幼稚園に通う３歳から５歳の子どもを研究対象にするため、以後「園児」と記す。

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第２章 子どもに関する基礎調査

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2-2 幼児の人体寸法 幼児期のからだの特徴は、頭部が他の部分に比較して大きく、全体的に見て、胴長で手足が短かく 見えることである．幼児の身長・体重・胸囲・頭囲などの体格の発育は、出生後一年間の発育が著し く、その後緩やかではあるが、年齢と共に順調に増加していく。幼児期には身長や体重の増加の速度 に比べて、頭囲の方が速く増加する。（図 2.1）また、視野角に関しては水平方向は大人約 150 度に 対して 90 度（図 2.2）、垂直方向の視野が大人約 120 度に対して 70 度しかない。( 図 2.3） 園児の、人体寸法は「建築設計資料集成 - 人間 [ 第二章 ] 形態・動作」に載っている項目は多岐に わたっている。本研究の対象である園児の平均身長は、93.2 ｃｍ～ 112.9 ｃｍ、平均肩幅は 24.2 ｃ ｍ～ 27.6 ｃｍ、腹部厚径は 13.0 ｃｍ～ 13.2 ｃｍと記されている。幼児期の体位の成長は著しいが、 男女の差はあまり顕著ではない。また、園庭での遊びの時間を調査対象しているので、何か荷物を持っ ていたり、運んでいたりしていた園児はいなかったので、以後の調査・分析の際に園児の人体寸法を 考慮する際は、資料集成における数値を基準とした。（図 2.4）

図 2.1 年齢別各部人体容積

図 2.2 大人の視野（水平）

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第２章 子どもに関する基礎調査

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図 2.3 大人の視野（垂直）

図 2.4 子どもの人体測定値 Hitoshi Watanabe Lab 2006

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第２章 子どもに関する基礎調査

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2-3 園庭を歩行する幼児 「買物行動」 「観覧行動」 「通勤行動」 「避難行動」という表現にみられるように、人間は常に目的を伴っ て行動している。よって、行動とは「一定の目的や欲求が満たされた状態に、現在の状態を移行させ ること」と定義することができ、この状態の推移から対象者の行動を捉える。人間の行動は、一人一 人がお互いの意思で全くランダムに動いているように見えるが、一見異なる個人の集合によって社会 生活は成り立っており、これをよく観察することで、必ず一定の傾向や規則性を見出す事ができる。 行動の内容をさらに詳しくみてみると、幾つかの行動目的に共通な身体的状態があり、これを「行為」 とする。例えば、ある地点から他の別の地点に身体を運ぶことを歩行とすれば、これは買物行動にも 通勤行動にも必要である。このように具体的な欲求を伴わない一般的な身体的状態の変化を、特に「行 為」と呼ぶ事とすると、 「行動」とは、行為の時系列的な連続集合として表すことができる。（図 2.1）

行動 (behavior)

行為 (activity)

目的を伴った行為の連続集合

人体全体の状態変化をさし、動作の集合として観察される。

人体の各部の運動であり、肉体的な 動作 (action)

状態変化によって観察される。

図 2.5 行動・行為・動作の関係

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第２章 子どもに関する基礎調査

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幼児は大人のような既成概念があまり出来ていない分、時に突拍子もない行動をする。それは、幼 児は独特の思考形態を持っており、一人よがり（自己中心的思考）であり、例えば「僕は走っている けれどすぐに止まれる。だからクルマもすぐに止まれる」とか、「クルマが止まるまでわたっちゃだ めよ」と言われ、一時間以上渡れなかった例（非可塑的思考）などを見てもわかるように、大人の想 像の範囲を超える思考形態を持って行動するからである。こうした思考形態は、幼児という生物学的 な発達段階の未成熟性に起因するものである。 幼稚園の保育時間は、一般的に一日四時間を 標準としているが、近年「預かり保育」によって、 長時間保育のニーズに応えるようになり、朝の８時半頃から１５時頃までの６時間程度を保育時間に している幼稚園が多い。保育時間は、幾つかの遊戯の時間に分けられてカリキュラムが組まれており、 それに伴い活動場所もその都度違う。そうした活動場所で、園児は常設型の遊具や遊び道具を用いて 遊ぶ。例えば、園庭では登り棒や砂場など園児の遊び目的を複数設けており、遊戯の時間には多くの 園児が集まる。幼稚園の諸所にこうした遊具もしくは遊び場を配置しており、そのような目的から目 的へ走ったり歩いたりする流れの中で、一見不規則に思われる園児の行動特性が存在すると考えた。

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第３章 調査概要 3-1 調査概要 3-2 調査内容 3-2-1 調査の流れ 3-2-2 カメラの設置に関して 3-2-3 キャリブレーションに関して

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第３章 調査概要

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3-1 調査概要 本研究では、自由歩行空間にて遊んでいる幼児の回避行動特性の量的データを抽出するために、実 際の幼稚園の外遊びの時間帯の幼児の行動を記録した。ビデオ映像を基に子どもの軌跡を二次元変換 し、そこで得られたデータを本研究にて用いることにした。 防犯対策や幼児の事故が多い中、本研究において幼稚園内の撮影及び監視カメラのデータを提供し ていただいた某幼稚園に感謝する。 ■ 調査日時 ・事前調査日 9/30 ・DV カメラによる撮影日 10/4・10/5 午前 8 時～ 10 時の外遊びの時間 ・監視カメラのデータ 9/27・9/28・9/29・10/3・10/4 終日 ■ 調査人員 2 人 ■ 調査器具 ・DV カメラ ・三脚 ・キャリブレーション用のポインタ

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第３章 調査概要

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3-2 調査内容 3-2-1 調査の流れ ①事前調査にてカメラの設置場所を決定。 ②４台のカメラに加え監視カメラの撮影方向・画角を決定。 ③園庭におけるキャリブレーションポイントの決定。 ④外遊びの様子を撮影。 ⑤映像を PC に取り込む。 ⑥三次元動作解析ソフトによって、行動軌跡のトレース。 ⑦データの作成。

3-2-2

カメラの設置に関して カメラの位置を決定するため、事前に調査概要書を作成し、現場にてカメラの設置場所を決定した。 今回４台の DV カメラと２台の監視カメラを用いて幼稚園園庭の調査を行い、園児の行動軌跡を記 録した。 ■設置場所 ( 図 3.1) Camera 1

幼稚園２階の遊戯室

Camera 2

幼稚園２階の遊戯室

Camera 3

避難スライダーの滑降場

Camera 4

避難スライダーの滑降場

※それぞれ撮影場所には常に調査員を置き、危険ではないか監視した。 これにより、園庭の全敷地を DV カメラの撮影範囲にすることができた。調査対象の園児が１台の カメラからフレームアウトした場合でも、他のカメラが追跡可能である。 「資料集成 - 人間 [ 第五章 ] 群集・安全」の「計測手法と流動の諸特性値および行動特性」 （図 3.2） の備考には、「広範囲に渡る敷地のビデオ撮影の限界」と記されているが、今回複数カメラを設置お よび同期させ分析することで、広範囲の敷地全体からデータを取得できた。 また、今回園児という小さいスケールを対象としているため、座標変換の精度向上を目指した。

図 3.2 計測手法 Hitoshi Watanabe Lab 2006

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第３章 調査概要

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図 3.3 カメラ設置場所

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第３章 調査概要

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3-2-3 キャリブレーションに関して キャリブレーションとは、カメラで撮影した画像から、カメラ自身の位置やレンズの焦点距離等の パラメータを正確に求める手法を指し、実写映像を用いた環境の計測において必須の技術である。 特定歩行軌跡を作成する手法として、本研究室では頭クリック（樋口マクロなど）を用いていた。 しかし、この方法では、高さ方向のパースを個人個人に合わせることは困難であり、誤差の原因とな る。今回のようなスケールの小ささに加え、身長差が顕著にある子どもの人体寸法では、大人以上の 誤差が生じると考えた。 これらの理由から、今回のキャリブレーションポイントは地面を基準とし、足を主体に行動追跡を

4 3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37

Y axis [m]

行った。

P l a y G r o u n d

Y5 Y4 Y3 Y2

calibration

Y1 X1 X2 X3 X4 X5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 X axis [m]

2

1

図 3.4 キャリブレーション

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第４章 調査結果 / 分析方法 4-1 調査結果 4-1-1 サンプルの採択条件 4-1-2 データ作成 4-2 分析方法 4-2-1 算出フロー 4-2-2 データの補正 4-2-3 相対座標 4-2-4 回避開始時点及びすれ違い時点の 算出方法 4-2-5 速度及び性別による属性分類 4-2-6 空間 - 時間系軌跡モデル

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第４章 調査結果・分析方法

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

4-1 調査結果 4-1-1 サンプルの採択条件 園庭における園児の歩行・走行状態の回避行動は曖昧なものが多く、 「回避を行ったのかどうか」「な ぜ歩行軌道を変えたのか」「遊びの一部分なのかどうか」といった事を判断することが重要である。 本研究で採択したサンプルは、以下の条件を満たした回避行動の場面に絞った。 ＜撮影状況を含めたサンプルの採択条件＞ ◇本研究における「回避行動」の位置づけを、前方回避もしくは交錯とする。 ◇観測開始時点における園児が目的地（遊具や友達、保育士）を途中で変えて移動していない もの。（一点から一点への移動が明らかなもの。） ◇ 10/4 に撮影した際、運動会が間近だったため自発的にリレーのラインを引き、練習をする 園児がいたため、日常的な外遊びの時間帯とは異なる状況だと判断した。そのため、リレーの 練習時以外の時間帯、リレーのラインから十分に離れており、リレーの練習している子どもか らの影響が少ないと思われる範囲での回避行動の場面を、ビデオ映像から抽出する。 ( 図 4.1) ◇データは、目視によって回避行動と思われたもの（８６サンプル１７２人）を抽出し、歩行 におけるパラメータを算出した後に、前章にて定義した回避行動開始時点と側方回避時点の条 件と合致しているかを確かめた。最終的に、園児が回避行動を行った場面（４６サンプル９２ 人）のデータを、本研究で扱う事にした。 ◇回避者と被回避者の決定の仕方 ・回避者は、図 4.2 のように、推測された軌道からの触れ幅が大きい方を回避者とする。 ・走行または歩行しているものを回避者とする。

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第４章 調査結果・分析方法

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

図 4.1 採択条件（リレーをしている園児を除く）

Y (m)

実際の軌道

振れ幅

回避者進行方向

推測される軌道

X (m)

二次元座標

図 4.2 回避者・被回避者決定条件

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第４章 調査結果・分析方法

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

4-1-2 データの作成

①ビデオ映像から二次元座標への変換 本研究では、ビデオ撮影調査によって得られたビデオ映像から、単位時間ごとの自由歩行を行う園 児の位置座標を算定することにより、特定した園児の歩行軌跡を算出する。歩行者の映像から歩行者 の二次元位置座標をデータとして解析するためには、映像の１フレームごとの画像から歩行者の位置 座標を抽出する必要がある。( 図 4.3） 映像から二次元座標への変換は、高い場所から調査対象を俯瞰したものが必要である。今回４台の DV カメラによる撮影した映像は、幼稚園の２階部分から調査対象である園庭を撮影したものであり、 カメラの画角は斜め上方からの映像である。それに伴い、歩行者の二次元位置座標を抽出する際に、 直交座標系に変換する必要がある。この場合、ビデオ画像と変換する二次元座標のそれぞれの平面同 士に対応する基準点を設けることで、変換を可能にする。 今回の実験では、園庭の地面に計２５点の基準点を設け、４台のそれぞれの DV カメラが全ての基 準点の内の数点を捉え、尚且つ全てのカメラが共通に捉える事ができるように、基準点を配置するよ うに留意した。 従来、画像から二次元位置座標に変換する方法として、本研究室では After Effects による映像の ゆがみ補正後、NIH Image による歩行軌跡の抽出を行っていた。本研究ではこの変換作業を三次元動 作解析ソフト Frame Dias を使用することで、複数カメラのキャリブレーションによる座標変換及び 広範囲の歩行者の追跡を可能にした。特に、本研究では、園児同士が回避行動をしたかどうかを判定 するために、一点から一点への園児の行動推移を観察する必要があったため、最適なソフトであった と言える。

図 4.3 座標変換

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第４章 調査結果・分析方法

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

②画像の加工について DV カメラによる撮影で得た映像は、DV テープのデータを iMovie で取り込んだ後、After Effects によって、画像のゆがみ・座標クリックをしやすくするためのコントラスト補正・他のカメラとの同 期を行った。

監視カメラによる映像は、監視カメラを取り扱う会社が独自の拡張子を使用していたため、直接 iMovie や Premiere などのソフトに取り込むことが不可能であった。また、監視カメラ専用のプレイ ヤーの出力方法が画像または MPEG によるものであり、出力後のデータのサイズや圧縮の仕方に問題 があったため、フリーソフトを用いて映像をキャプチャーし、園児の自由歩行中の軌跡の映像データ を得た。 DV カメラと監視カメラの映像は５fps に圧縮し、時間経過に伴う園児の行動の推移を、0.2 秒ごと に追跡する事ができた。

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第４章 調査結果・分析方法

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

4-2 分析方法 4-2-1 算出フロー １：子どもの行動軌跡の XY 二次元座標変換（flameDIAS で二次元 DLT 法による。（＊）参照） ２：軌跡座標を時刻ｔの多項式からなる近似曲線に変換。（整次多項式による回帰分析） ３：近似曲線から XY 二次元座標へ再変換する。 ４：近似曲線から歩行者の位置（P：回避者の位置ベクトル、p：非回避者の位置ベクトル）を算出。 ５：近似曲線から歩行者の速度（V：回避者の速度ベクトル、v：非回避者の速度ベクトル）を算出。 ６：近似曲線から歩行者の加速度（A：回避者の加速度ベクトル、a：非回避者の加速度ベクトル）を 算出 ７：回避者→非回避者の位置ベクトル、速度ベクトル、加速度ベクトルを算出。 ８：回避者を原点に固定する。 ９：二つの異なる変換方法 - 相対座標変換 A A1：回避者の進行方向を固定しない。 A2：回避者を XY 二次元座標原点に固定した、非回避者の相対座標上の行動軌跡を得る。 - 相対座標変換 B B1：回避者の進行方向を固定する。 B2：回避者→非回避者の位置ベクトルを極座標で表し、X 軸からの角度（θ）を算出する。 B3：θ＝ PI()/2 とすることで回避者の進行方向をｙ軸方向に固定できる。φ＝ PI()/2—θとし 回転行列を用い、座標変換。 B4：回避者を XY 二次元座標原点に、進行方向を Y 軸上に固定した、非回避者の相対座標上の行 動軌跡を得る。 １０：回避行動開始時点及びすれ違い時点の決定。 １１：それぞれの時点における回避者と被回避者の相対距離・角度を算出。

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第４章 調査結果・分析方法

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

4-2-2 データの補正 ビデオ映像から得られた座標データは、以下の理由でノイズが入るため、除去する必要がある。 ①カメラ設置の画角によって、行動軌跡のプロットの精度が変化する。 ②手動で行動軌跡をプロットした点。 今回、時刻ｔの多項式からなる近似曲線を当てはめる事で、ノイズの除去を行った。「歩行者のｘ 軸方向への変位－時刻」「歩行者のｙ軸方向への変位－時刻」の関係を、時刻ｔを説明変数、ｘ座標 と y 座標をそれぞれ目的変数とし、3 ～ 6 次の整次多項式による回帰分析を行う。回帰分析で得られ たデータを以下の部分で判断し歩行者の軌跡として、扱うことにした。 ① F 値＞境界値（F 値 0.95） ② P 値＜危険率（危険率５％の場合、0.05 以下） ③ 3 次～ 6 次の多項式の中で最大の決定係数 R^2 を示すもの ①と②により、映像による座標データを近似式に変換した場合の回帰関数の予測が役に立つことを 示すと共に、どの整次近似式が歩行者の最適な軌跡を決定する。（図 4.4） 20

20

15

15

10

10

ｚ

ｚ

5

5

0 ‑5

‑3

�‑ 1

=�1

�= 3

� � 5

� �

‑5�=㌀�� �

‑5�=���

‑3�=��㌀

0 ‑1�=㌀�㌀

1

3

5

‑5�=㌀�㌀

相対座標 ‑ 変換前‑

相対座標 ‑ 変換後‑

図 4.4 ノイズの除去

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第４章 調査結果・分析方法

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

整次多項式回帰分析 次数3 決定係数Ｒ2

0.808228

分散分析表 要因

偏差平方和

自由度

平均平方

Ｆ値

Ｐ値

F(0.95)

回帰 残差

8.365513

3

2.788504

50.57432

5.43954E‑13

2.866266

1.984924

36

0.055137

計

10.35044

39

整次多項式回帰分析 次数4 決定係数Ｒ2

0.811525

分散分析表 要因

偏差平方和

平均平方

Ｆ値

Ｐ値

F(0.95)

回帰

8.399639

自由度 4

2.09991

37.67529

3.15E‑12

2.641465

残差

1.950797

35

0.055737

計

10.35044

39

整次多項式回帰分析 次数5 決定係数Ｒ2

0.88391

分散分析表 要因

偏差平方和

平均平方

Ｆ値

Ｐ値

F(0.95)

回帰

9.148855

自由度 5

1.829771

51.7753

6.22E‑15

2.493616

残差

1.201581

34

0.035341

計

10.35044

39

整次多項式回帰分析 次数6 決定係数Ｒ2

0.903734

分散分析表 要因

偏差平方和

平均平方

Ｆ値

Ｐ値

F(0.95)

回帰

9.354043

自由度 6

1.559007

51.63348

2.26E‑15

2.389394

残差

0.996393

33

0.030194

計

10.35044

39

図 4.5 最適な軌跡の判定

上記の結果の場合、決定係数Ｒ ^2 がもっとも１に近いものが６次の回帰分析で、Ｆ値・Ｐ値共に、 条件内の結果であるため、ノイズ除去する変換式は、６次式を採択した。（図 4.5）

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第４章 調査結果・分析方法

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

4-2-3 相対座標 自由歩行空間における歩行者としての回避者と被回避者の関係を、絶対座標を用いて分析する事は 困難である。そこで、両者の関係性及び状況をより理解しやすくするために、相対座標への変換を行 う。本研究では、相対座標を「回避者が常に原点に存在し、進行方向をｙ軸正方向へ向けている状態」 と定義する。この相対座標では、対象とした歩行者の進行方向を固定したので、視覚的にどのような 回避行動が生じたかが理解しやすくなった。 この相対座標から、被回避者との側方回避距離・回避行動開始時点・すれ違い時点を決定する。 - 相対座標変換プロセス 回避者 被回避者

t8 t7 t6

t5

t4

t6

t7

Y axis

t3 観測開始時点 t** t1

t2

t5

t4

t3

進行方向

t2

t1

t8

t**

進行方向

Y axis

X axis 図 4.6 絶対座標

t** t**

X axis 図 4.7 原点に固定 Hitoshi Watanabe Lab 2006

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第４章 調査結果・分析方法

Y axis

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

t** t**

X axis 図 4.8 θを算出し、φを求める。

Y axis

t**

t**

X axis 図 4.9 座標変換

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第４章 調査結果・分析方法

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

4-2-4 回避開始時点及びすれ違い時点の相対距離の定義及び算出 回避行動時における回避者と被回避者の相対距離は、個々が持つ安全だと感じる距離を示すものと して置き換えられる。接触・衝突が日常的に起こる子どもの自由歩行時において、相対距離によって 園児が持つ距離感を明確にできると考えた。 本研究では、文献 [1] を参考にして回避行動を始める時点を「回避行動開始時点」、両者がすれ違 う時点を「すれ違い時点」とした。それぞれの時点においての回避者と被回避者の距離を、「回避行 動開始距離」「側方回避距離」とした。「回避行動開始時点」と「側方回避時点」を、回避行動をした かどうかの判断基準とすると共に、その時点の回避者と被回避者の距離を求める。（図 4.10、図 4.11）

Y (m)

Y (m)

相対座標

相対座標

Point1

L1

被回避者進行方向

t2 θ1 θ2

θ3

Point2 回避行動開始時点

L2

t3

L3

被回避者進行方向

回避者進行方向

回避者進行方向

t1

Point3 側方回避距離 X (m)

X (m)

L4 Point4

>

・θ2 θ3 の状態において回避行動開始と判断する。 ・Point が回避者進行方向の事象にある。 ・t2 を回避行動開始時点とする。 ・t3 を側方回避時点とする。

・Point が回避者進行方向の事象にある。 ・L2 を回避行動開始距離とする。 ・L3 を側方回避距離とする。

図 4.10 回避行動の基準

図 4.11 回避時点

回避行動開始時点及びすれ違い時点を決定する。その上で、回避者と被回避者の相対距離を以下の 式①でそれぞれ算出する。 ◇ Lst = (((Px(t0)-px(t0))2 + (Py(t0)-py(t0))2)1/2 ・・・① ◆ Lfi = (((Px(t1)-px(t1))2 + (Py(t1)-py(t1))2)1/2 ・・・② Lst：回避行動開始距離 Lfi：側方回避距離 T0：回避行動開始時点における時刻 T1：側方回避時点における時刻 P：回避者の位置座標 p：被回避者の位置座標 Hitoshi Watanabe Lab 2006

[1] 朝田伸剛、大佛俊泰、2001：歩行者の回避行動シミュレーション 日本建築学会大会学術講演梗概集（関東）

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自由歩行空間における子どもの回避行動特性に関する研究

4-2-5

速度及び性別による属性分類 園児同士の回避行動における特徴を明らかにするために、園児の歩行速度・性別をそれぞれ分類し、 サンプル毎にカテゴライズする。その上で、幼児同士がどのような相互作用を以って回避行動を行う かを分析する。その前段階として、歩行速度を以下のように分類する。 ①園児の歩行速度の分類 幼児の自由歩行空間における歩行速度は、幼稚園児（３歳～５歳）男子は約 0.85(m/s) ～ 1.1（ｍ / ｓ）、女子は約 0.8(m/s) ～ 1.0(m/s) である。 本研究では、子どもの自由歩行速度を、「走行」「歩行」「微動・停止」の三つの属性に分類した。 それぞれの定義は、資料集成と松浦義之の「体力の発達」を基に以下のように決定した。（図 4.12） 運動パターンの発達について 1・5 才位で「いそぎ足」が可能となり、2 ～ 3 才ぐらいから「走（両

足が空中にある）」の発生がみられ、4・5 ～ 5 才位でほぼ上手に走れるようになるが「一定区間の競 争という社会的関係」の形成は困難であると指摘する。そして、幼児期は諸能力の発生（芽生え）の 時期で運動パターンのレパートリーの急速な拡大が見られるとしている。そして、8 ～ 9 才で大人の 可能な基本的パターンとその協応性が獲得され、これに対してその質的な向上は未発達であると指摘 している。 【走行】両足が同時に地面から離れる瞬間がある状態 【歩行】常にどちらかの足が地面についている状態 【微動・停止】完全に静止している状態。歩いたり停止したりを繰り返す状態 （図 4.13） ②性別による分類 回避者と被回避者というペアで、回避時の影響を捉える。ペアの組み合わせは、回避者 - 被回避者 という形式で書くと、男 - 男・男 - 女・女 - 男・女 - 女となる。４つのペアのパターンに分類する。 （図 4.14）

図 4.12 年齢と自由歩行速度

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[1] 松浦義行、1982 年 06 月：体力の発達

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第４章 調査結果・分析方法

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

停止・微動

v = 0 (m/s)

歩行

v = 0.8 (m/s)

走行

v = 1.9 (m/s)

図 4.13 速度属性の分類

:男 :女

回避者

被回避者

パターン１

パターン２

パターン３

パターン４

図 4.14 性別属性の分類

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第４章 調査結果・分析方法

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

4-2-6 空間 - 時間系軌跡モデル（Space-Time Model） ①モデル概要 空間における時間変化に伴う群集内の各人の歩行軌跡を表現するために、二次元移動平面を XY 平 面、時間を Z 軸方向にとり、人間の歩行軌跡を立体的に表現したモデルである。（図 4.15）二者間の すれ違い行動における、移動・停止・加速・減速などの移動行動状態変化を的確に把握できる。 ②本研究における STD モデル 本研究では、子どもの対人回避行動特性を、回避距離と速度属性の関係を分析するため、二つのパ ラメータが同時に表現する必要がある。また、今回 STD モデルを作成する際にフリーソフトウェア （Graph R：図 4.16）は、すれ違う二人が軌跡を時間ごとに決められた色を持つ球によるプロットが 可能であった。ある時点における、回避者と被回避者の位置座標・速度変移を直感的に把握できるダ イアグラムとなった。 また、図 4.17 のモデルは、平行光使用したＳＴＤモデルである。球が人を表し、それに対して真 上から平行光を当て床に影を落とす事で、表空間の人の動きが理解できる。

図 4.15 STD モデル

図 4.17 MAYA による STD モデル

図 4.15 Graph R による STD モデル Hitoshi Watanabe Lab 2006

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第５章 分析 5-1 園児の歩行時おける回避行動の要素と仮説 5-2 分析 5-2-1 歩行速度と回避距離 5-2-2 性別による園児の回避行動特性 5-2-3 回避行動開始時点における回避者が受 ける影響 5-2-4 側方回避時点における回避者が受ける 影響 5-2-5 回避行動開始距離と側方回避距離 5-3 園児の回避プロセス

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第５章 分析

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

5-1

園児の歩行時おける回避行動の要素と仮説 ビデオ映像から園庭で自由歩行をしている園児の二次元歩行軌跡座標データが得られ、そこから前 章の算出フローから以下の要素を抽出した。 ＜歩行要素①＞ ◇回避者と被回避者の性別 ◇相対座標（回避者を原点においた際の座標） ◇歩行速度 ◇加速度 ◇回避者と被回避者のなす角度 ＜歩行要素②＞ ◇回避行動開始距離 ◇側方回避距離 ◇回避最近接距離 自由歩行における園児が、回避行動をする際にどのような影響を受けているかを明らかにするため に、以下の仮説について分析を行なった。 ◇仮説１ 園児の歩行速度は回避距離に影響する。 ◇仮説２ 性別による間隔距離に差がある。 ◇仮説３ 回避行動開始時点での回避者の速度及び加速度は被回避者からの影響を受ける。 ◇仮説４ 側方回避時点での回避者の速度及び加速度は被回避者からの影響を受ける。 ◇仮説５ 回避行動開始から側方回避に至る一連の流れに相関がある。

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第５章 分析

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

5-1 分析 5-2-1 歩行速度と回避距離 STD モデルを見たところ、等加速で回避行動を行っていない事が明らかになった。そこで、回避者 の回避行動開始時点・側方回避時点における速度によって、回避行動開始距離と側方回避距離が影響 しているかを分析する。

①回避者の速度と回避行動開始距離の関係 回避行動開始距離の値が、正規分散していなかったため、相関関係を検定するために、スピアマン の順位相関係数の検定を行った。以下に結果を示す。 スピアマン順位相関係数検定では、帰無 仮説が棄却され、「速度と側方回避距離に 相関がある」と出たが、相関係数及びグラ フを見る限り、相関はあまり強くないと考 えられる。 回避者だけの速度では、回避行動開始距 離は決定できない。

スピアマン順位相関係数検定 検定の結果 順位の差の２乗和 相関係数rs Ｚ値 Ｐ値(両側確率) 同順位補正相関係数 同順位補正Ｚ値 同順位補正Ｐ値(両側確率) 同順位の数 Ｚ(0.975) データ数

8478 0.477151 3.200825 0.00137 0.477151 3.200825 0.00137 0 1.959964 46

回避行動開始時の回避者の速度と回避距離の関係

16 14

回避行動回避距離[m]

12 10 8 6 4 2 相関係数：0.477151

0 0

1

2

3

4

5

速度 [m/s]

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第５章 分析

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

②回避者の速度と側方回避距離の関係 側方回避距離が、正規分散していなかったため、スピアマンの順位相関係数の検定を行った。以下 に結果を示す。 検定では、帰無仮説が棄却されないので、 「回 避者の速度と側方回避距離は相関がない」と言 える。回避者の速度は、側方回避距離には、影 響を与えない事が明らかになった。

スピアマン順位相関係数検定 検定の結果 順位の差の２乗和 相関係数rs Ｚ値 Ｐ値(両側確率) 同順位補正相関係数 同順位補正Ｚ値 同順位補正Ｐ値(両側確率) 同順位の数 Ｚ(0.975) データ数

14548 0.102806 0.689644 0.490418 0.102806 0.689644 0.490418 0 1.959964 46

側方回避時における回避者の速度と回避距離の関係 2 1.8 1.6

側方回避距離 [m]

1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2

相関係数：0.102806 0 0

0.5

1

1.5

2

2.5 速度 [m]

3

3.5

4

4.5

次に、速度属性によって分類し、回避距離との関係性を分析する。 前章で定義した速度属性を基に、サンプルを分類した。次ページに、速度属性分類による回避行動 回避時点と側方回避距離の結果を示す。また、多重比較検定によって、回避者と被回避者の相互関係 について分析をする。（図 5.1、図 5.2、図 5.3、図 5.4）

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第５章 分析

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground 園児 歩行属性 サンプル数

平均値 標準偏差

回避開始距離 回避者 被回避者 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 [cm]

走行 run 1335.73 184.92 372.46 806.82 1334.23 877.18

818.56 476.96

走行 run 歩行 walk 317.12 319.07 1031.01 928.78 406.07 463.45 322.87 344.08 858.44

554.54 295.71

微動・停止 slow 659.16 765.83 418.19 656.93 721.25 633.07 686.22 128.06 458.28 372.08 216.04 325.63 195.83 479.74 220.48

走行 run 238.76 475.64 304.26

歩行 walk 歩行 walk 518.46 378.69 200.20 251.83 805.77 371.01 312.12 261.24

微動・停止 slow 391.01 467.28 297.53 307.41 206.14 288.36 302.98

387.42 195.51

322.96 83.26

339.55 122.33

図 5.1 速度属性による回避行動開始距離（結果） 速度属性と回避行動開始距離 14

12

回避行動開始距離 [m]

10

回避者走行

8

回避者歩行

6

4

2

0 微動・停止

歩行

走行

図 5.2 速度属性による回避行動開始距離（平均値と標準偏差）

歩行属性 サンプル数

平均値 標準偏差

側方回避距離 回避者 被回避者 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 [cm]

走行 run 173.81 82.64 108.31 124.59 73.67 118.47

113.58 35.64

走行 run 歩行 walk 68.66 100.98 116.47 117.68 76.91 55.90 61.50 77.90 56.12

81.35 24.52

微動・停止 slow 107.51 61.39 70.70 60.10 50.22 57.56 65.17 44.41 78.00 55.99 63.29 33.38 115.16 66.38 22.95

走行 run 54.95 90.61 58.06

歩行 walk 歩行 walk 78.74 79.65 52.85 72.69 111.75 72.41 50.23 62.26

微動・停止 slow 89.71 91.35 47.70 63.63 41.12 76.56 54.72

72.57 19.34

66.40 20.01

67.87 19.75

図 5.3 速度属性と側方回避距離の関係（結果） 速度属性と側方回避距離 1.6

1.4

1.2

側方回避距離 [m]

園児

1

回避者走行

0.8

回避者歩行

0.6

0.4

0.2

0 微動・停止

歩行

走行

図 5.4 速度属性と側方回避距離の関係（平均値と標準偏差） Hitoshi Watanabe Lab 2006

- 43 -

園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第５章 分析

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

③歩行属性と回避行動開始距離（図 5.5） 回避行動開始時点において、回避者・被回避者の速度属性のパターンの組み合わせを、多重比較検 定（Scheffe’s F test / 繰り返しのある二元配置分散分析）を行った。結果を以下に示す。 分散分析表の行間変動において、F 値が境界値 F（0.95/0.99）を上回っており、P 値が危険率５％ と危険率１％を共に下回っている事から、行間変動の帰無仮説は棄却された。回避者の速度属性によっ て回避行動開始距離に有意な差があるといえる。 この事から、回避者の歩行と走行の速度属性による回避行動開始距離が明らかになった。

④歩行属性と側方回避距離（図 5.6） 結果より、分散分析表の列間変動において、F 値が境界値 F（0.95/0.99）を上回っており、P 値が 危険率５％と危険率１％を共に下回っている事から、列間変動の帰無仮説は棄却された。被回避者の 走行時と微動・停止時の速度属性による側方回避距離に優位な差があるといえる。 回避行動において、停止状態と動いている状態では、大人と同様に園児においても分類する必要が ある。 分散分析表 変動要因

偏差平方和

自由度

Ｆ値

Ｐ値

Ｆ(0.95)

54.00501

7.828511

0.007873

4.084746

7.3141

16.4861

2.389809

0.104615

3.231727

5.178508

2

8.20941

1.190028

0.314753

3.231727

5.178508

40

6.898503

全変動

379.3361383

45

行間変動

54.00500556

1

列間変動

32.97220424

2

交互作用

16.41882007

誤差変動

275.9401084

平均平方

Ｆ(0.99)

多重比較検定の結果 Scheffe's F test 危険率５％

危険率１％

棄却値

棄却値

K‑run,K‑wal���������� k 2.2201415

1.603702

2.145959

H‑run,H‑wal���������� k 1.82991906

2.752648

3.484462

H‑run,H‑slo w

2.34024593

2.680233

3.392794

H‑walk,H‑slo w

0.51032687

2.20278

2.788407

平均値の差

**

図 5.5 速度属性と回避行動開始距離の関係（多重比較の結果） 分散分析表 変動要因 全変動

偏差平方和

自由度

Ｆ値

Ｐ値

Ｆ(0.95)

0.155567

2.673069

0.109906

4.084746

7.3141

0.316254

5.434103

0.008171

3.231727

5.178508

2

0.148719

2.555387

0.090281

3.231727

5.178508

40

0.058198

3.41343695

45

行間変動

0.155567477

1

列間変動

0.632508789

2

交互作用

0.297437257

誤差変動

2.327923426

平均平方

Ｆ(0.99)

多重比較検定の結果 Scheffe's F test 危険率５％ 平均値の差

危険率１％

棄却値

棄却値

K‑run,K‑wal���������� k 0.11915796

0.147299

0.197105

H‑run,H‑wal���������� k 0.21128957

0.252829

0.320046

H‑run,H‑slo w

0.31963153

0.246178

0.311627

H‑walk,H‑slo w

0.10834195

0.202324

0.256114

**

図 5.6 速度属性と側方距離距離の関係（多重比較の結果） Hitoshi Watanabe Lab 2006

- 44 -

園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第５章 分析

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

5-2-2 性別による園児の回避行動特性 前章にて、性別によるパターン分類を行い、それを基に性別により回避距離が変化するか分析をす る。以下に、分類の結果と多重比較検定の結果を示す。（図 5.7、図 5.8） 園児 性別属性 サンプル数

平均値 標準偏差

回避開始距離 回避者 被回避者 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 [cm]

男 男 1335.73 184.92 372.46 238.76 317.12 806.82 1334.23 1031.01 765.83 418.19 928.78 633.07 200.20 463.45 805.77 128.06 458.28 297.53 475.64 304.26 312.12 325.63 261.24 195.83 524.79 353.36

女 女 659.16 518.46 378.69 877.18 656.93 721.25 467.28 686.22 251.83 322.87 307.41 288.36 216.04

男 319.07 406.07 206.14 372.08 302.98

女 391.01 344.08 371.01 858.44

488.59 213.26

321.27 76.43

491.13 245.63

図 5.7 性別属性と回避行動開始距離の関係（分類結果） 園児 性別属性 サンプル数

平均値 標準偏差

側方回避距離 回避者 被回避者 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 [cm]

男 男 173.81 82.64 108.31 54.95 68.66 124.59 73.67 116.47 61.39 70.70 117.68 57.56 52.85 55.90 111.75 44.41 115.16 47.70 90.61 58.06 50.23 63.29 62.26 33.38 79.00 33.74

女 女 107.51 78.74 79.65 118.47 60.10 50.22 91.35 65.17 72.69 61.50 63.63 76.56 55.99

男 100.98 76.91 41.12 78.00 54.72

女 89.71 77.90 72.41 56.12

75.51 20.12

70.35 23.12

74.04 13.96

図 5.8 性別属性と側方回避距離の関係（分類結果）

Hitoshi Watanabe Lab 2006

- 45 -

園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第５章 分析

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

①性別による回避行動開始距離（図 5.9） 多重比較検定（Scheffe’s F test / 繰り返しのある二元配置分散分析）を行った結果を以下に示 す。結果から、分散分析の結果、全変動の F 値及び P 値から性別による回避行動開始距離に差がない 事が明らかになった。

②性別による側方回避距離（5.10） 結果より、回避行動開始時点と同様に、全変動の F 値及 P 値から性別による側方回避距離に差がな い事が明らかになった。以上の結果から、回避者と被回避者の性別の組み合わせは、回避距離には影 響がない事が明らかになった。

分散分析表 変動要因

偏差平方和

自由度

全変動

379.3361383

45

平均平方

Ｆ値

Ｐ値

Ｆ(0.95)

Ｆ(0.99)

行間変動

9.625134773

列間変動

0.04898502

1

9.625135

1.116131

0.296792

4.072654

7.279561

1

0.048985

0.00568

0.94028

4.072654

交互作用

7.279561

7.468199996

1

7.4682

0.866013

0.35738

4.072654

誤差変動

7.279561

362.1938185

42

8.623662

Ｐ値

Ｆ(0.95)

Ｆ(0.99)

図 5.9 性別属性と回避行動開始距離の関係（分析結果）

分散分析表 変動要因 全変動

偏差平方和

自由度

平均平方

Ｆ値

3.41343695

45

行間変動

0.024253409

1

0.024253

0.301744

0.5857

4.072654

7.279561

列間変動

0.004247356

1

0.004247

0.052843

0.819305

4.072654

7.279561

交互作用

0.009078873

1

0.009079

0.112953

0.73848

4.072654

7.279561

誤差変動

3.375857312

42

0.080378

図 5.10 性別属性と側方回避距離の関係（分析結果）

Hitoshi Watanabe Lab 2006

- 46 -

園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第５章 分析

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

5-2-3 回避行動開始時点における回避者が受けるパラメータ 回避行動開始時点において、回避者の速度属性が回避距離に影響を与える事が明らかになった。し かし、実際の状況で回避者の速度に具体的にどの歩行要素が作用しているのかは不明である。回避者 と被回避者は、相互に作用し合いながら回避行動を行っている。そこで、回避者の速度・加速度の情 報から、回避行動開始時点及び側方回避時点において、回避者がどのような影響を受けるのかを分析 する。

①回避行動開始時点の回避者の速度 回避行動開始時点におけるＶのモデル式を以下のように設定して、重回帰分析を行った。ステップ ワイズ変数選択によって、不要なパラメータは除き、回帰式を作った。結果を以下に示す。( 図 5.11） V = a1*Px + a2*Py + a3*Ax + a4*Ay + a5*vx + a6*vy + a7*ax + a8*ay + a9*R + a10*Lst a1 ～ a10：回帰係数 V : 回避者の速度 Px Py：相対座標における被回避者の位置座標 (m) Ax Ay：回避者の加速度 (m/s2) vx vy：被回避者の速度 (m/s) ax ay：被回避者の加速度 (m/s2) R ：回避者と被回避者がなす角度 (rad) Lst：回避行動開始距離 (m)

回帰分析の概要 データ数

46

重相関係数Ｒ

0.575542

決定係数Ｒ2

0.331248

自由度修正済み決定係数

0.266004

Ｙ評価値の標準誤差

0.795842

ダービン・ワトソン比

1.967876

分散分析表 要因 偏差平方和

自由度

平均平方

回帰

12.86251

4

3.215628

残差

25.96793

41

0.633364

計

38.83044

45

Ｆ値

Ｐ値

F(0.95)

5.07706

0.002039

2.599969

組込まれた変数 回帰係数

標準誤差

標準回帰係数

定数項

1.539111

0.239858

1.539111

Py

0.747406

0.300658

2.312418

0.361915

6.179725

Lst

‑0.61858

0.297925

‑1.93341

‑0.30845

4.311023

Ay

‑0.24152

0.157286

‑0.19806

‑0.2332

2.357946

Ax

‑0.31192

0.20553

‑0.19463

‑0.23062

2.303205

偏相関係数

Ｆ値 41.17462

図 5.11 回避行動開始時点における回避者の速度への影響

Hitoshi Watanabe Lab 2006

- 47 -

園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第５章 分析

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

②回避行動開始時点の回避者の加速度 回避行動開始時点のＡｘ・Ａｙのモデル式を以下のように設定して、重回帰分析を行った。ステッ プワイズ変数選択によって、不要なパラメータは除き、回帰式を作った。結果を以下に示す。 ( 図 5.12、図 5.13） Ax = a1*Px + a2*Py + a3*V + a4*vx + a5*vy + a6*ax + a7*ay + a8*R + a9*Lst Ay = a1*Px + a2*Py + a3*V + a4*vx + a5*vy + a6*ax + a7*ay + a8*R + a9*Lst

回帰分析の概要 データ数

46

重相関係数Ｒ

0.424414

決定係数Ｒ2

0.180127

自由度修正済み決定係数

0.121565

Ｙ評価値の標準誤差

0.543245

ダービン・ワトソン比

1.448435

分散分析表 要因 偏差平方和

自由度

平均平方

回帰

2.723162

3

0.907721

残差

12.39482

42

0.295115

計

15.11798

45

組込まれた変数 回帰係数

Ｆ値

Ｐ値

F(0.95)

3.075824

0.037773

2.827049

標準誤差

標準回帰係数

定数項

0.303709

0.18972

0.303709

偏相関係数

Ｆ値

vy

‑0.25143

0.112056

‑0.3248

‑0.32717

5.034443

ay

0.088187

0.049892

0.255467

0.263128

3.124225

V

‑0.13274

0.087319

‑0.21273

‑0.22836

2.310789

2.562637

図 5.12 回避行動開始時点における回避者の加速度Ｘ成分への影響 回帰分析の概要 データ数

46

重相関係数Ｒ

0.300841

決定係数Ｒ2

0.090505

自由度修正済み決定係数

0.069835

Ｙ評価値の標準誤差

0.734667

ダービン・ワトソン比

1.993126

分散分析表 要因

偏差平方和

自由度

平均平方

回帰

2.363243

1

2.363243

残差

23.74838

44

0.539736

計

26.11162

45

Ｆ値

Ｐ値

F(0.95)

4.378516

0.042196

4.061706

組込まれた変数 回帰係数

標準誤差

標準回帰係数

定数項

0.054976

0.109106

0.054976

Px

‑0.14002

0.066916

‑0.30084

偏相関係数

Ｆ値 0.253888

‑0.30084

4.378516

図 5.13 回避行動開始時点における回避者の加速度 Y 成分への影響 Hitoshi Watanabe Lab 2006

- 48 -

園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第５章 分析

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

得られたモデル式 回避行動開始時点における回避者の速度及び加速度の X 成分と Y 成分に影響のモデル式を以下に示す。 Ｒ２ = 0.331248 Ｖ = 0.747406 × Py - 0.61858 × Lst - 0.31192 × Ax - 0.24152 × Ay + 1.539111 Ｒ２ = 0.180127 Ａｘ = -0.13274 ×Ｖ - 0.25142 × vy + 0.88187 × ay + 0.303709 Ｒ２ = 0.090505 Ａｙ = -0.14002 × Px + 0.054976

決定係数は高いとは言えないが、モデル式から以下の事が読み取れる。 【V】 特に影響している要素は、相対座標における被回避者の y 座標の Py である。 【Ax・Ay】 Ax には、被回避者の Y 軸方向への速さが大きく影響する。 Ay には、被回避者の Y 軸位置座標が影響する。

Hitoshi Watanabe Lab 2006

- 49 -

園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第５章 分析

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

5-2-4 側方回避時点における回避者が受けるパラメータ 側方回避時点において、被回避者の速度属性が回避距離に影響を与える事が明らかになった。そこ で、回避者の速度・加速度の情報から、回避行動開始時点及び側方回避時点において、回避者と被回 避者の相互作用を分析する。

①側方回避時点の回避者の速度 側方回避時点のＶのモデル式を以下のように設定して、重回帰分析を行った。ステップワイズ変数 選択によって、不要なパラメータは除き、回帰式を作った。結果を以下に示す。 V = a1*Px + a2*Py + a3*Ax + a4*Ay + a5*vx + a6*vy + a7*ax + a8*ay + a9*R + a10*Lfi Lfi：側方回避距離

回帰分析の概要 データ数

46

重相関係数Ｒ

0

決定係数Ｒ2

0

自由度修正済み決定係数 Ｙ評価値の標準誤差

0 0.881382

ダービン・ワトソン比

*

分散分析表 要因

偏差平方和

回帰

0

自由度 0

残差

34.95751

45

計

34.95751

45

平均平方 *

Ｆ値

Ｐ値

*

*

F(0.95) Lst

0.776834

組込まれた変数 回帰係数 定数項

2.00874

標準誤差 0.129953

標準回帰係数 偏相関係数 2.00874

Ｆ値 238.9336

図 5.14 側方回避時点における回避者の速度への影響

Hitoshi Watanabe Lab 2006

- 50 -

園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第５章 分析

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

②側方回避時点の回避者の加速度 側方回避時点におけるＡｘ・Ａｙのモデル式を以下のように設定して、重回帰分析を行った。ステッ プワイズ変数選択によって、不要なパラメータは除き、回帰式を作った。結果を以下に示す。 ( 図 5.15、図 5.16）

Ax = a1*Px + a2*Py + a3*V + a4*vx + a5*vy + a6*ax + a7*ay + a8*R + a9*Lfi Ay = a1*Px + a2*Py + a3*V + a4*vx + a5*vy + a6*ax + a7*ay + a8*R + a9*Lfi 回帰分析の概要 データ数

46

重相関係数Ｒ

0.348451

決定係数Ｒ2

0.121418

自由度修正済み決定係数

0.080554

Ｙ評価値の標準誤差

0.332104

ダービン・ワトソン比

1.851083

分散分析表 要因 偏差平方和

自由度

平均平方

回帰

0.655418

2

0.327709

残差

4.742611

43

0.110293

計

5.39803

45

Ｆ値

Ｐ値

2.971253

0.061847

F(0.95) 3.21448

組込まれた変数 回帰係数

標準誤差 標準回帰係数 偏相関係数

Ｆ値

定数項

‑0.08223

0.049091

‑0.08223

2.805979

ay

0.133825

0.070441

0.271887

0.278276

3.609318

Px

0.093267

0.065093

0.205056

0.213469

2.053014

図 5.15 側方回避時点における回避者の加速度Ｘ成分への影響 回帰分析の概要 データ数

46

重相関係数Ｒ

0.30542

決定係数Ｒ2

0.093281

自由度修正済み決定係数

0.051108

Ｙ評価値の標準誤差

0.657496

ダービン・ワトソン比

1.626615

分散分析表 要因 偏差平方和

自由度

平均平方

回帰

1.912384

2

残差

18.58892

43

20.5013

45

計

0.956192

Ｆ値

Ｐ値

2.211869

0.121804

F(0.95) 3.21448

0.4323

組込まれた変数 回帰係数

標準誤差

定数項

0.365863

0.292624

Px

0.21926

0.130284

0.24736

0.248588

2.832255

Lst

‑0.54275

0.360213

‑0.22146

‑0.22394

2.270277

標準回帰係数 偏相関係数 0.365863

Ｆ値 1.563214

図 5.16 側方回避時点における回避者の加速度 Y 成分への影響 Hitoshi Watanabe Lab 2006

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第５章 分析

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

得られたモデル式 側方回避時点における回避者の速度及び加速度の X 成分／ Y 成分に影響するモデル式を以下に示す。 Ｒ２ = 0 Ｖ = 2.00874 Ｒ２ = 0.121418 Ａｘ = 0.093267 ×Ｐｘ + 0.133825 × ay - 0.006223 Ｒ２ = 0.093281 Ａｙ = 0.21926 × Px - 0.54275 × Lfi + 0.054976 決定係数は高いとは言えないが、モデル式から以下の事が読み取れる。 【V】 定数項しか残らず、回避者と被回避者の歩行時の要素は、側方回避時点において影響しないと考 えられる。 【Ax・Ay】 Ax には、被回避者の Y 軸方向の加速度の影響が強い。 Ay には、すれ違う距離が影響が強い。

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第５章 分析

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

5-2-5 回避行動開始距離と側方回避距離 側方回避時点において、被回避者の速度属性が明らかになったが、重回帰分析による側方回避時点 における回避者と被回避者の相互作用はみられなかった。 そこで、園児が回避を開始してから、どのようにすれ違いをしていくかを、距離の面から分析した。 （図 5.17） 近似線が右肩上がりなため、回避行動開始距離が遠い程、側方回避距離は長くなるように見えるが、 Ｒ 2 は 0.34 ていどであり、相関しているとは言えない。 グラフより、あまり相関が見えないので、速度属性による分類行った後、再度相関関係を分析した。 分析（6-2-1）より、被回避者が走行しているか止まっているかで、回避行動開始距離・側方回避距 離が変わってくる。そこで被回避者が微動・停止している状況を除いて、再度分析した。（図 5.18） R2 = 0.4228 と若干相関係数は上がったものの、十分な値とは言えない。

回避行動開始距離と側方回避距離の関係 2 1.8 1.6

側方回避距離 [m]

1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0

2

4

6

8 10 回避行動開始距離 [�=��� m]

12

14

16

14

16

図 5.17 回避行動開始距離と側方回避距離の関係 回避行動開始距離と側方回避距離の関係 微動・停止を除いた場合 2 1.8 1.6

側方回避距離 [m]

1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0

2

4

6

8

10

12

回避行動開始距離 [�=��� m]

図 5.18 回避行動開始距離と側方回避距離の関係 ( 微動・停止を除いた場合） Hitoshi Watanabe Lab 2006

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第５章 分析

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

5-3 園児の回避プロセス 以上の分析から、園庭における幼稚園児の回避プロセスを考案した。（図 5.19） しかし、園児を忠実に再現するという点では、定性的なデータを必要としたり、外部環境からの影 響を考えた要素が決定できないところはあるが、回避者と被回避者が相互作用によって回避する場面 を最優先に考え、プロセスフローを作成した。このフローで採用した定義・分析結果は以下の通りで ある。 ◇フロー及び回避の定義・採択分析結果 ・前方もしくは交錯回避の状態におけるフローである。 ・回避者及び被回避者の速度は、属性に分類される。 ・速度属性分類から、回避距離は決定される。 ・回避行動開始距離と側方回避距離の相関関係性を考慮にいれる。 ・回避行動が始まった時点で、被回避者からの影響を重回帰式から求める。 ・回避行動開始時点で、園児オブジェクトが回避者か被回避者かを判定する。 System of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground Start

目的地設定

目的の変えやすさ 遊びの種類 ①目的追従型 ②無目的追従型 ③滞在型 ④スポーツ型 ⑤単独歩行

予想軌跡の算出（目的地までの最近距離） 軌道に衝突可能性のある園児の有無 No

Yes

自分と被回避者との相対座標を算出 (Py)

走行

走行

歩行

微動・停止

自分の速度属性

歩行

走行

歩行

微動・停止

相手の速度属性

回避開始距離算出 側方回避距離算出 次時点の位置座標・速度・加速度を算出 No 軌跡上の障害物がなくなったか

Yes

回避行動開始 if (vy < 0) ‑‑‑‑ Avoidance Behavior if (V > 1.9) ‑‑‑‑ Lst (5.76+‑1.63) if (V <= 1.9) ‑‑‑‑ Lst (3.54+‑1.04)

側方回避 滞在時間の設定

if (V > 1.9) ‑‑‑‑ Lfi (0.98+‑0.15) if (V <= 1.9) ‑‑‑‑ Lfi (0.66+‑0.02)

Goal 砂場・遊具・友人・保育士 etc.

図 5.19 回避プロセスフロー

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第 6 章 考察

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第６章 考察

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

分析の結果、以下の事が明らかになった。

◇仮説に対する考察 【仮説１】園児の歩行速度は回避距離に影響する。 【考察１】 ①②回避者の速度と回避距離には、相関がなかった。 回避距離を決定するのは、回避者だけの速度だけではない。 ③速度属性別に平均値を比べると、回避者が走って被回避者を回避する場合の回避行動開始距離は 5.76 ｍ、回避者が歩いて被回避者を回避する場合の回避行動開始距離は 3.54 ｍであり、約 1.6 倍の 差がある。回避者が走っている時は、すぐに避けようという意識があるという事が言える。 ④回避者の速度属性に関わらず、被回避者の「走行」と「微動・停止」の速度属性に側方回避距離の 差があることが明らかになった。被回避者が走行している場合の側方回避距離は約 0.9 ｍであり、停 止している場合、約 0.6 ｍである。このことから、回避者が止まっているか動いているかで、園児の 回避の仕方が変わる事になる。止まっているもの（被回避者）に対しては危険意識が低く、比較的近 くを通り過ぎていくのではないかと考えられる。従って、意識的にしろ無意識的にしろ、他人の状況・ 雰囲気を感じながら、自由歩行している言える。 【仮説２】性別による間隔距離に差がある。 【考察２】 ①性別の影響による回避行動開始距離の変化は見られなかった。 ②性別の影響による側方回避距離の変化は見られなかった。 【仮説３】回避行動開始時点において回避者の速度及び加速度は被回避者からの影響を受ける。 【考察３】 ①回避行動開始時点の回避者の速度 Ｒ２ = 0.331248 Ｖ = 0.747406 × Py - 0.61858 × Lst - 0.31192 × Ax - 0.24152 × Ay + 1.539111 回避者の速度の回帰式に、被回避者のＸ方向及びＹ方向の加速度が組み込まれていることから、回 避者としての園児は、自分が避ける相手（被回避者）の動きを見ているとも考えられる。また、重要 なパラメータとして、Ｐｙが組み込まれている。園児にとって、被回避者がどのくらい自分より前方 にいるかという事が、速度を決定する際に重要になると考えられる。 ②回避行動開始時点の回避者の加速度 Ｒ２ = 0.180127 Ａｘ = -0.13274 ×Ｖ - 0.25142 × vy + 0.88187 × ay + 0.303709 Ｒ２ = 0.090505 Ａｙ = -0.14002 × Px + 0.054976 Ａｘ・Ａｙ共に決定係数が低い事から、あまり当てにならない式である。Ａｙを見てみると、被回 避者が自分より前方の遠くにいるほど、減速しており、両者が近づくにつれて、加速していく式になっ ているので、根本的に間違っているといえる。

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第七章 考察

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【仮説４】側方回避時点において回避者の速度及び加速度は被回避者からの影響を受ける。 【考察４】 ①側方回避時点の回避者の速度 Ｒ２ = 0 Ｖ = 2.00874 幼児の視野を考えた場合、側方回避する際、両者が近づく毎に視界から消えてしまう可能性が高い ため、被回避者からは何の影響も受けないとも考えられる。 ②側方回避時点の回避者の加速度 Ｒ２ = 0.121418 Ａｘ = 0.093267 ×Ｐｘ + 0.133825 × ay - 0.006223 Ｒ２ = 0.093281 Ａｙ = 0.21926 × Px - 0.54275 × Lfi + 0.054976 決定係数が低いため、当てにならない式であると考えられる。 【仮説５】仮説５ 回避行動開始から側方回避に至る一連の流れに相関がある。 【考察５】 十分な相関があるとは言えないが、回避行動開始が早い園児は、側方回避距離も長くなるといった 傾向にあると考えられる。

◇大人の回避行動との違い ①大人の回避行動より狭い範囲で園児は回避行動を行なう。 ・大人の前方回避運動は、回避行動開始時点が、約６～１０ｍであり、被回避者が静止している場 合、側方回避距離は、１. １ｍ～１．３ｍであると記されている。また、大人の回避行動で被回 避者が歩いている場合、側方回避距離は８．０ｍ～１．２ｍと記されている。 ・園児の回避行動開始距離は、回避者の速度属性によって異なるが、回避者が「歩行状態」で、被 回避者が「静止・微動」の状態の場合約３．３ｍであり、回避者が「走行状態」の場合約４．８ｍ であった。 ・園児が回避行動をする際、大人よりも比較的小さな領域ですることが明らかになった。 ・一方で、園児が「走行状態」の場合において、回避に要する領域は、大人の歩行時の回避行動と ほぼ同様となる。 ②歩行属性による回避領域の変化。 ・大人は、小走りの状態と歩行の状態では、回避領域が約２倍になると記されている。 ・回避者としての園児の走行時と歩行時の回避行動開始距離は、それぞれ約５．８ｍと約３．５ｍで あり、走行時の回避距離が約１．６倍大きくなる。 ・園児の側方回避距離は、被回避者が走行状態か停止状態かで決定され、それぞれ０．９ｍと０．６ ｍであり、走行時の回避距離が約１．５倍の違いがある。 ・よって園児の回避領域は、回避者が走行状態と歩行状態では、約２．４倍程度変化する事になる。 ・この点は、大人の回避と園児の回避の特性が似ている事を示している。

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

第５章 分析

Quantitative Analysis of Kindergartner's Avoidance Behavior at the Playground

◇回避プロセスフローに関して 速度による回避距離や、歩行時にどのような影響を園児が受けているかという事を数値及び数式に 表すことで、本研究の目的である「園児の回避行動の定量化」ができたと考えている。 そして、その定量化されたデータが、実際にシミュレータなどに導入される際に、どう使用される かを擬似的に示したのが、「回避プロセスフロー」である。 本研究で算出した、速度・加速度・回避行動開始距離・側方回避距離・回避者と被回避者の相対座 標位置などは、園児が回避を始めた後から使われることになる。「回避を始める」という認知の仕方は、 本研究では触れていないが、幼児の視野の問題や外部環境からの影響など、既出の定量的なデータと 定性的な幼児の行動様相を取り入れていけば、フローをより現実的なものに変える事ができると考え ている。

◇まとめ 本研究では、園庭における幼稚園児の定量的なデータを抽出したと共に、その定量的なデータが何 に影響しているのかを分析した。また、定量的なデータの具体的な導入方法を示唆した。

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園庭における幼稚園児の回避行動の定量化

謝辞

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謝辞

本論文を作成するにあたって、御指導くださった渡辺仁史先生に深く御礼申し上げます。また論文 進めるにあたって、常に的確なご指摘をしてくださった遠田さん、長澤さん、林田さんには深く感謝 致しております。ありがとうございました。 また、９月の下旬までテーマが決まらず転々としていた私に様々な助言を与えてくださいました情 報化建築ゼミの先輩方・同じ卒論生、他のゼミの方々、その他影で支えて下さった方々に感謝致しま す。特に情報化建築ゼミでは、論文作成を通じて様々なことを、先輩や卒論生から教えていただいて、 本当に良い経験になったと感じております。 本研究の調査において、快くビデオ撮影・様々な資料提供にご協力頂いた幼稚園の皆様には心から 御礼を申し上げます。また、本研究の過程で、突然のメールでも丁寧な指導をしてくださいました山 口有次先生には感謝しております。そして、共同で調査を行った卒論生の中村英輔くんには、私が必 要な数式や分析を一緒に考えてくれたりと、とても協力してもらった事を感謝します。 最後に、渡辺仁史研究室で共に過ごした皆様に深謝し、感謝の言葉とします。 ２００６年１１月 星 雅人

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資料編

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