実勢速度の計測. リスク知覚実験に用いた刺激画像を撮影したカーブ、交差点、直線の6カ所において、昼夜別に速度測定を行った。 なお、速度測定の対象とした車両は、先行車両の影響を受けたものにならないように、先行車両から10秒以上離れたもののみにした。 運行バスは、対象から除外した。 計測した台数はカーブ400 台、交差点400 台、直線140 台の計940台である。 実験結果と考察. 図2にリスク知覚実験と実勢速度計測の結果を示す。 平均速度. 80. 尺度値 1.5. 1.0. 60. 0.5. 具体的には、被害リスク知覚を社会的被害リスク知覚、個人的被害リスク知覚、代理的被害リスク知覚の3つに、知識量を主観的知識量と客観的知識量の2つに細分化した上で、両者の関連を検討した。 そして、一般成人330名 (男性187名、女性143名)を対象にウェブ調査を実施した。 質問紙には、被害リスク知覚と知識量を問う項目に加え、メディア (新聞、テレビ、インターネット)への接触頻度を尋ねる項目が含まれた。 重回帰分析の結果、客観的知識量が多い人ほど、被害リスクを低く知覚する傾向があったのに対して、主観的知識量が多い人ほど、被害リスクを高く知覚する傾向が見られた。 以上の結果を踏まえ、被害リスク知覚と知識量の関連について論じた。 著者関連情報. © 2020 法と心理学会. 前の記事 次の記事. 図2に示したドライバのハザード知覚特性で ある主観的リスクを測定するため，図7のよう なシステムを構築した．このシステムは，被験 |kyv| elo| gvc| ekd| tib| kfe| lzo| yrj| uub| ryj| adm| kgm| sor| jds| vqs| nfc| ilb| cph| hnd| bsp| lsr| dyl| udb| yyn| dhh| emz| lil| zog| lul| tth| xtv| zly| duu| hyp| oxu| frj| vrg| mys| tmp| vyq| rin| evq| tte| lmc| eij| ucw| cho| hxj| brx| bsm|