アグレッシブドライビングとロードレイジ：ドライビングシミュレーション実験。
2023年10月30日 更新者：Thomas Kerwin、Ohio State University
アグレッシブドライビングとロードレイジのドライビングシミュレーション実験
車の運転は、ほとんどの人が毎日行う最も危険な行為です。
世界保健機関によると、毎年約 125 万人が交通事故で死亡しており、15 歳から 29 歳の死亡原因の第 1 位です。
国家道路交通安全局によると、2016 年に 37,461 人のアメリカ人が自動車事故で死亡しました。これは 1 日あたり約 103 人です。
交通事故の原因はいくつかありますが (メール、飲酒、悪天候など)、主な原因は乱暴な運転です。
米国では、アグレッシブな運転が交通事故死の半分以上を占めています。
したがって、アグレッシブな運転は、特に若いドライバーにとって重要な応用健康問題です。
調査の概要
詳細な説明
アグレッシブな運転の原因を推測するには、実験的研究が必要です。 運転シミュレーション実験は 6 回しか実施されておらず、そのうちの 1 回は研究者によって実施されました (Bushman、Kerwin、Whitlock、および Weisenberger、2017 年)。
提案された研究では、7 つの状況的リスク要因の影響をテストします。(1) レース ビデオ ゲーム (実験 2)、(2) 人種的なバンパー ステッカー (つまり、白人ドライバー向けの「Black Lives Matter」バンパー ステッカーと「All Lives Matter」のバンパー ステッカー)。実験 3)、(3) 政治的なバンパー ステッカー (すなわち、民主党の運転者には「2016 年大統領のドナルド トランプ」対共和党の運転者には「2016 年大統領のヒラリー クリントン」、実験 4)、(4) アルコール-関連の手がかり (すなわち、助手席のビール対水の場合; 実験 5)、(5) 暴力的な歌詞の音楽 (実験 6)、(6) テンポの良い音楽 (実験 6)、および (7) ) 道端のゴミ (実験 7)。 提案された研究では、次の 5 つの状況保護要因の影響もテストします。(1) 人種的なバンパー ステッカー (つまり、黒人のドライバーには「Black Lives Matter」対白人のドライバーには「All Lives Matter」、実験 3)、(2) 政治的バンパー ステッカー (すなわち、共和党の自動車運転者向けの「2016 年大統領のドナルド トランプ」対民主党の自動車運転者向けの「2016 年大統領のヒラリー クリントン」。実験 4)、(3) 向社会的な歌詞のある音楽 (実験 6)、(4) ある音楽穏やかなテンポ (実験 6)、および (5) 道端の植生 (実験 7)。
研究の種類
介入
入学 (推定)
830
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Jan Weisenberger, PhD
- 電話番号：614-360-3357
- メール：weisenberger.21@osu.edu
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Thomas Kerwin, PhD
- 電話番号：614-306-3357
- メール：kerwin.6@osu.edu
研究場所
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Ohio
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Columbus、Ohio、アメリカ、43212
- 募集
- The Ohio State University Driving Simulation Laboratory
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コンタクト：
- Thomas Kerwin, PhD
- 電話番号：614-360-3357
- メール：kerwin.6@osu.edu
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
18年歳以上 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
包含基準:
- 参加者は、オハイオ州中部 (フランクリン郡) から広告 (新聞、インターネットなど) を通じて募集された成人です。
- 参加者の年齢は、実験によって異なります。 実験 1 では 18 歳以上。実験 2-4 および 6-7 では 18-21。実験 5 では 21+
- すべての参加者は、現在の運転免許証を持っている必要があります。
除外基準:
• 乗り物酔いのある参加者は除外されます。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：基礎科学
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：階乗代入
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：実験1
実験 1 の目的は、ドライバー シミュレーション実験のための積極的な運転の標準化された尺度を開発することです。
同意を与えた後、参加者 (N = 200) は、いくつかの個人的な変数 (すなわち、性別、年齢、運転経験、運転頻度、特性の怒り、自己申告による攻撃的および向社会的運転) を完了します。
次に、参加者は、積極的な運転 (例: スピード違反、追突、路肩運転) とロード レイジ (例: 別の車両や歩行者に衝突する) のいくつかの短いビデオを視聴します。
参加者は、ドライバーの行動が攻撃的であったかどうか (はい、いいえ) を示し、どの程度攻撃的であったかを 11 段階 (0 = まったく攻撃的ではない、10 = 非常に攻撃的) で評価します。
報告会が続きます。
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さまざまなアグレッシブな運転やロード レイジの行動を描写したビデオ。
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実験的：実験2
実験 2 では、暴力的または非暴力的なレース ビデオ ゲームをプレイした後、参加者が実際により積極的に運転するかどうかをテストします。
同意を与えた後、参加者 (N=60、各グループ n=30) は、実験 1 と同じ個人変数を完了し、プレイしたビデオ ゲームを報告します。
次に、参加者は 20 分間、(1) 暴力的なレース ビデオ ゲーム、(2) 非暴力的なレース ゲーム、または (3) ニュートラル ゲームのいずれかをプレイするようにランダムに割り当てられます。
参加者が運転シナリオを完了した後、参加者は状態と敵対的評価の測定を完了します。
報告会が続きます。
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参加者は、シミュレーターで運転する前に、レーシング ゲームまたはニュートラル ビデオ ゲームをプレイします。
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実験的：実験3
実験 3 では、黒人と白人の参加者に対する人種的なバンパー ステッカーの効果をテストします。
同意を与えた後、参加者 (N = 120; n = 60 黒、n = 60 白) は、個人変数 (実験 1 を参照)、レース IAT を完了し、政党を報告します。
運転シナリオの一部の車には、バンパー ステッカーが含まれます。
実験 3 には、(1) 白人参加者 / 「All Lives Matter」ステッカー、(2) 黒人参加者 / 「All Lives Matter」ステッカー、(3) 白人参加者 / 「Black Lives Matter」ステッカー、(4) 黒人参加者の 4 つの条件が含まれています。 / 「Black Lives Matter」のステッカー。
参加者は、運転シナリオを完了した後、国家および敵対的評価の測定を完了し、#BLM および #ALM 運動に対する態度を報告します。
報告会が続きます。
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アグレッシブな運転を増加または減少させると仮定されたバンパー ステッカー。
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実験的：実験4
実験 4 では、共和党員と民主党員の攻撃的な運転に対する政治的なバンパー ステッカーの効果をテストします。
同意を与えた後、参加者 (N=120; n=60 共和党員、n=60 民主党員) は個人変数を完成させます (実験 1 を参照)。
運転シナリオの一部の車には、バンパー ステッカーが含まれます。
実験 4 は、(1) 共和党/「2016 年大統領のドナルド・トランプ」ステッカー、(2) 共和党/「2016 年大統領のドナルド・トランプ」ステッカー、(3) 民主党/「2016 年大統領のドナルド・トランプ」ステッカー、(4) の 4 つの条件があります。 ) 民主党員 / 「2016 年大統領選に向けたヒラリー・クリントン」のステッカー。
参加者は運転シナリオを完了した後、国家および敵対的評価の測定を完了し、トランプとクリントンに対する態度を報告します。
報告会が続きます。
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アグレッシブな運転を増加または減少させると仮定されたバンパー ステッカー。
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実験的：実験5
実験 5 では、アルコール関連の手がかりが攻撃的な運転を増加させるかどうかをテストします。
同意を与えた後、参加者 (N = 40) は個人変数を完成させます (実験 1 を参照)。
次に、参加者は、(1) 助手席にビール 12 パック、または (2) 助手席に炭酸水 12 パックのいずれかの条件にランダムに割り当てられます。
参加者は、座席上のオブジェクトは、他の実験者が片付けを忘れた別の実験の一部であり、無視する必要があると言われます。
参加者が運転シナリオを完了した後、彼らは状態と敵対的評価の測定を完了し、報告を受けます。
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助手席のビールや水のケース。
他の名前：
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実験的：実験6
実験 6 では、積極的な運転に対する攻撃的な歌詞と向社会的な歌詞の音楽の効果をテストします。
覚醒レベルに影響を与える可能性があるため、音楽のテンポも操作されます。
同意を与えた後、参加者 (N = 150、グループあたり n = 30) は個人変数を完成させます (実験 1 を参照)。
音楽は車のサウンド システムで再生されます。
参加者は、(1) 暴力的な歌詞 / 明るいテンポ、(2) 暴力的な歌詞 / 落ち着いたテンポ、(3) 向社会的な歌詞 / 明るいテンポ、(4) 向社会的な歌詞 / 落ち着いたテンポ、または (5) の 5 つの条件のいずれかにランダムに割り当てられます。 ) 音楽コントロールなし。
参加者が運転シナリオを完了した後、彼らは状態と敵対的評価の測定を完了し、報告を受けます。
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音楽の歌詞とテンポを操作して、アグレッシブな運転を増減します。
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実験的：実験7
実験 7 では、道端の植生がイライラしたドライバーの攻撃性を軽減できるかどうかをテストします。
同意を与えた後、参加者 (N = 90、グループあたり n = 30) は、性格変数を完成させます (実験 1 を参照)。
次に、自然を楽しむ尺度 (Cheng & Moore, 2012) を完成させます。これには、7 つの項目が含まれます (例: 「自然の中で野生の花を見るのが好きです」、「自然環境の中にいると平和な気分になります」; 1=強く反対する 5= 強く反対する; Cronbach =.87)。
次に、参加者は次の 3 つの運転シナリオのいずれかにランダムに割り当てられます: (1) 路傍の植生、(2) ゴミ、または (3) コントロール (路傍の植生なし / ゴミなし)。
参加者が運転シナリオを完了した後、彼らは状態と敵対的評価の測定を完了し、報告を受けます。
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道端には、積極的な運転を促進するためのゴミ、または積極的な運転を減らすための植生が含まれます。
コントロールグループもあります。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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攻撃的な運転行動
時間枠：実験セッション中の運転シナリオで観察された
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アグレッシブな運転の 2 つの主な対策は、追突とスピード違反です。
共連れ措置は、参加者の車とその前の車との間の秒数に基づいています。 (現在の運転シナリオ)、(2) 3 秒ルール (危険)、および (3) 2 秒ルール (非常に危険) です。
平均速度はランダムな影響に大きく依存するため、スピード違反の尺度としては不十分です。
代わりに、比較的高速のカットオフ (例: 50 MPH) が平均化の前に使用されます。これは、交通量による変動性を取り除くためです。
攻撃的な運転のその他の対策には、オフロード運転 (例: 黄色の実線を越えて対向車線に入る、路肩で運転する)、警笛を鳴らす、言葉による攻撃、および攻撃的なジェスチャー (例: 別のドライバーに中指を立てる) が含まれます。
アグレッシブな運転の対策を組み合わせて、タイプ I エラーを減らします。
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実験セッション中の運転シナリオで観察された
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ロードレイジ
時間枠：実験セッション中の運転シナリオで、最大 1 時間観察されました。
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ロードレイジの 4 つの主要な尺度は、他の車両、オートバイ、自転車、歩行者との衝突です。
暴走する行為は、攻撃的な運転行為よりもはるかに少ない頻度で発生すると予想されます。
タイプIのエラーを減らすために、ロードレイジの行為が組み合わされます。
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実験セッション中の運転シナリオで、最大 1 時間観察されました。
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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州の怒り
時間枠：運転シナリオ終了直後、実験セッション中、最大1時間。
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提案された研究では、状態の怒りは、状態の怒りのスケール (Spielberger、1988) を使用して測定されます。このスケールには、4 段階のスケール (1 = まったくない; 2 = ある程度; 3 = ややそう; 4 = 非常にそう; Cronbach = .93)。
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運転シナリオ終了直後、実験セッション中、最大1時間。
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敵対的な属性
時間枠：運転シナリオ終了直後、実験セッション中、最大1時間。
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調査によると、敵対的帰属バイアスは評価と決定のプロセスに影響を与える可能性があります。
敵対的帰属バイアスとは、他人のあいまいな行動を攻撃的であると認識する傾向です。
たとえば、運転手があなたの邪魔をした場合、敵対的な帰属は、運転手が故意に（偶然ではなく）それをしたということになります。
調査によると、違反したドライバーに因果関係があると考えると、攻撃的な運転が予測されることが示されています。
提案された研究では、以前の研究で成功裏に使用された尺度を使用して、人々が他のドライバーに責任を負わせているかどうかを測定します。
挑発的な出来事ごとに、参加者は他のドライバーの行動が意図的か偶発的かを尋ねられます。
たとえば、「相手の運転手が故意にあなたの邪魔をしたと思いますか?」 vs. 「他のドライバーが偶然私を遮ったと思う」 (1=まったくそうではないから 7=非常にそうである)。
実験 2 ～ 4、6 ～ 7 では、敵対的な評価は攻撃的な運転と正の相関があると予想されます。
この措置は、実験 5 には含まれていません。
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運転シナリオ終了直後、実験セッション中、最大1時間。
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その他の成果指標
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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怒りの特性
時間枠：ドライビングシミュレーション実験開始前に同意書にサインして完了。
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特性の怒りは、より高い頻度、強度、および持続時間で状態の怒りの感情を経験する人の慢性的な傾向を反映するパーソナリティの側面です。
特性の怒りは、国家の怒りと攻撃性の重要な前例です。
特性の怒りは、特性の怒りのスケールを使用して測定されます。これには、4 段階のスケール (1 = ほとんどない、2 = ときどき、3 = よくある、4 = ほとんどいつも)
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ドライビングシミュレーション実験開始前に同意書にサインして完了。
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ナルシシズム
時間枠：ドライビングシミュレーション実験開始前に同意書にサインして完了。
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ナルシシズムは、過度の自己愛と利己的な志向によって特徴付けられます。 以前の研究では、ナルシシズムが攻撃的な運転の危険因子であることが示されています。 ナルシシズムは、シングル アイテム ナルシシズム スケール (SINS) を使用して測定されます。 (注: 「ナルシスト」という言葉は、自己中心的、自己中心的、うぬぼれなどを意味します)」は、7 段階の尺度 (1 = あまり当てはまらない、7 = とても当てはまる) を使用して採点されます。 |
ドライビングシミュレーション実験開始前に同意書にサインして完了。
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共感
時間枠：ドライビングシミュレーション実験開始前に同意書にサインして完了。
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共感には、他者への思いやりの気持ちと、他者がどのように感じているかを想像することが含まれます。
共感は、攻撃的な運転に否定的に関連すると予想されます。
共感は、Single Item Trait Empathy Scale (SITES) を使用して測定されます。 (注: 共感的な人は、他人の気持ちを理解し、気遣いや気遣いを経験します。)
これは 5 段階評価で採点されます (あまり当てはまらないから 5 = とても当てはまります)。
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ドライビングシミュレーション実験開始前に同意書にサインして完了。
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
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捜査官
- スタディディレクター：Brad Bushman, PhD、Ohio State University
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Bushman, B. J., Kerwin, T., Whitlock, T., & Weisenberger, J. M. (2017). The weapons effect on wheels: Motorists drive more aggressively when there is a gun in the vehicle. Journal of Experimental Social Psychology, 73, 82-85. doi:10.1016/j.jesp.2017.06.007
- Cheng, J. C., & Monroe, M. C. (2012). Connection to nature: Children's affective attitude toward nature. Environment and Behavior, 44(1), 31-49. doi:10.1177/0013916510385082
- Spielberger, C. D. (1988). State-trait anger expression inventory: STAXI professional manual. Odessa, FL: Psychological Assessment Resources.
- Wickens CM, Wiesenthal DL, Flora DB, Flett GL. Understanding driver anger and aggression: attributional theory in the driving environment. J Exp Psychol Appl. 2011 Dec;17(4):354-70. doi: 10.1037/a0025815. Epub 2011 Oct 10.
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2015年10月20日
一次修了 (推定)
2024年4月1日
研究の完了 (推定)
2024年11月1日
試験登録日
最初に提出
2018年1月23日
QC基準を満たした最初の提出物
2018年2月8日
最初の投稿 (実際)
2018年2月13日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2023年11月1日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2023年10月30日
最終確認日
2023年10月1日
詳しくは
本研究に関する用語
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
はい
IPD プランの説明
データセットと構文は figshare.com に投稿されます
IPD 共有時間枠
実験の公開が承認されると、データは期限なしでアップロードされます。
IPD 共有アクセス基準
データは、オープン アクセスの Web ページ - figshare に掲載されます。
IPD 共有サポート情報タイプ
- ANALYTIC_CODE
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。
動画の臨床試験
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Johns Hopkins UniversityThe Thomas Wilson Sanitarium for Children of Baltimore City完了