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| :自分の人生を設計しようとしている方であれば年齢にかかわらずどなたでも利用可能です | |||
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| 「創造人生」は、自分のリスクと強みを客観的に見つめ人生を創造的につくりあげようとする全ての人のためのプログラムです。 | |||
| Story4:「創造人生」が他の自己診断システムと違う点 | |||
 何故、「創造人生は、社会活動のほとんどをカバーするような広範囲の調査を行うのか？: | |||
| 「創造人生」は、これまで英国のロンドン・リバプールという2大都市、新宿、足立、川崎など日本の9つの都市で調査を行い、このうち日本で行われた合計７,000人の参加者から、幼児期から今までの生活史、彼らが経験したリスクと強みに関する約2,000万件の年次データを作成し、それを統計的に解析し、それぞれの人の将来のリスクの傾向や、これまでに蓄積した強みに基づき、人生各段階のバーションアップ戦略を提示するプログラムです。 「創造人生」は、人の一生をカバーする５つの年齢層、つまり、幼児期、学齢期、青年期、就労期、中高年期に加え、健康、心の健康、暮らし、友人・地域の絆等、全部で９つの領域をカバーする、約60の質問を行っています。 皆さんは、学校の先生から、「何か研究や調査をするのなら、テーマを絞りなさい」と言われたことがあると思います。「創造人生」は何故、このような広い領域についての生活史を調査するのでしょうか？ それは、「創造人生」が貧困分析の手法を、「社会的排除」という理論的枠組みを用いているからです。 「社会的排除」というと日本では耳慣れない言葉ですが、ＥＵ諸国では、貧困や格差の原因は、所得を得るための家族・教育・雇用・健康維持などの社会関係から連鎖的に引きはがされていくことが最大の原因とする社会的排除理論に基づいて、それを防ぐための政策がとられています。そのため、幼児期からのリスクの連鎖を知ることが非常に重要になって来ているのです。 「創造人生」調査が、幼児期からお年寄りまでを広くカバーする、従来の社会調査でなかなか取り組めなかった総合的な課題に取り組んでいるのは、「社会的包摂」政策をとるために必要な、リスクや強みの相互間の連鎖関係を少しでも明らかにしようとしているためです。
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Sozo-Jinsei CCS Survey by Open City Institute (2011-2016) | ||
| 総合的な分析・提案が可能な「多次元」データを収集: | |||
 Sozo-Jinsei CCS Survey by Open City Institute (2011-2016) |
近年、人々が抱える問題は、ますます多数の要因の相互作用で起きていることが分かっています。その中には、幼児期からの家族関係、学校での問題、友人・近隣との関係なども大きな影響を与えています。 この状況を正確に捉えるためには、同じ対象者に対していくつかの分野にまたがる多次元的な質問を行う必要があります。それにより、一つのリスクを持った人が、他のリスクをどの程度抱えやすくなるのかといったリスクの連鎖関係が、初めて明らかになります。 これまでの社会調査は、テーマごとに異なる調査対象者を採っているため、このような連関の分析ができませんでした。 | ||
| 時系列・縦断データを収集: | |||
| 人々が人生の異なった時点で、どのような問題を抱えていたかを同じ人に対して聞く調査（「時系列・縦断」調査）が、連鎖の研究には不可欠ですが、このような縦断調査(Loｎgitudinal Data)も従来はほとんどありませんでした。 「創造人生」調査では、全てのリスクに関する質問に、何歳頃から、何歳頃まで、強みに関する質問には幼児期、小学生、中学生などの時期を聴くことにより1回の調査で縦断データを得ることが出来ます。 このようにして得られた多次元・縦断データを「パネルデータ」と呼んでいます。パネルデータを使うと、非常に統計精度の高い分析が可能となります。それは、ある人が何かのリスクを持つようになるまでの経緯が全てわかるため、通常のアンケート調査の約40倍の情報量が取れるためです。 | 
Sozo-Jinsei CCS Survey by Open City Institute (2011-2016) | ||
| 人々の人生に影響を与える主要なリスクと強みを全てカバー: | |||
 Sozo-Jinsei CCS Survey by Open City Institute (2011-2016) |
「創造人生」では、人々の暮らしに大きな影響を与える42のリスク要因と、リスクを軽減する強み要因23、合計65の要因のパネルデータを作ることが出来るため、例えば「いじめられた」人がどの程度「不登校」になるリスクを増やしているかなど、一つの自治体につき合計で約2000の連鎖関係を計量的に分析が出来ます。（具体的なリスク要因と強み要因については、前項をご参照ください） このようなリスクの連鎖のデータは、自治体の福祉・子育て政策上重要な情報ですが、これまではほとんど利用できませんでした。 | ||
| パネルデータで因果関係を見つける: | |||
| やや、技術的になりますが、「データを分析するだけでは、相関関係はわかっても、因果関係はわからない」ということをお聞きになったことがあると思います。ある要因（リスク要因）が何かの結果（Outcome)と、関係があるだけではなく、原因であると結論を出すためには、その分析の対象が、リスクのあるグループ（リスク群）とリスクがないグループ（対象群）で、リスク要因の有る無しを除けば、他のリスク要因（共変量と呼ぶ）の変化による影響が起きる確率は同等でなければなりません。 それを実現するためには、ランダム化実験法というやり方が最も良い方法だと知られています。この方法は、薬の効果を実証する治験などに使われていますが、通常の社会的なリスクには適用できません。 その次に、科学的に正しい方法と考えられているのが、統計的に保有率の差を調整する「準実験法」というやり方です。これにより、主要な「交絡要因」などの共変量による影響を統計的に取り除いていくのです。 人生上の主要なリスク・強み要因を多面的に調査し、それによる副次的な影響を多重回帰分析により取り除くという「創造人生」の方法が社会的なリスク分析では重要になってくるのです。 | 
Sozo-Jinsei CCS Survey by Open City Institute (2011-2016) | ||
 「創造人生」は、リスクを抱えている人を一人も取り残さないため、特別の努力を払っています | |||
