著者
伊藤 修一
出版者
公益社団法人 日本地理学会
雑誌
日本地理学会発表要旨集 2020年度日本地理学会春季学術大会
巻号頁・発行日
pp.34, 2020 (Released:2020-03-30)

Ⅰ.はじめに 都道府県より大きなスケールでの地名認知の研究では,認知率の分布パターンの特徴に留まらず,その要因解明にも強い関心が寄せられてきた.要因を刺激中心要因群と被験者中心要因群,被験者刺激中心要因群とに整理すると,刺激中心要因群には位置や面積などの,通時的にみて変化しにくい項目が含まれる.よって,他の要因群が統制されているならば,認知の時系列的傾向は安定的なはずである.一方で人口のような,比較的変化しやすい刺激中心要因群の変動があれば,他の要因群が統制されていたとしても,時系列的な認知傾向が変化するはずである.認知の時系列傾向は,地域の変化の行動地理学的説明の一証左となりうることから,本研究では地名認知の時系列的傾向を把握するために,反復横断調査から得られた認知率の推移とその分布パターンの特徴を統計的な裏付けを基に検証する.Ⅱ.研究方法 調査は2003〜2013年の9月に1度ずつ,質問紙を用いて50分程度で行われた.対象地域は東京都の島嶼部を除いた53市区町村である.調査期間中に市区町村数の増減や名称の変更はない.調査は市区町村の名称と位置の認知を中心に問う内容で,名称については50音順に並べた市区町村名について,「知っている」と「聞いたことがない」との2択での回答を求めた.位置については市区町村名を「知っている」と回答した者に対して,白地図上の各市区町村に付された番号と,回答用紙の市区町村名とを対応させる方法で回答してもらった.この「知っている」と回答した者の割合や正しい位置を指摘できた者の割合を認知率とする. 回答者は本学の教養教育科目の一つで,筆者が担当した「人文地理学」の当日の受講者である.全11回の調査から623人の有効回答が得られた.対象者の平均年齢は2003年の20.5(s.d.=1.86)歳が最高で,2005年の19.2(s.d.=0.94)歳が最低である。都外に4年以上の居住者が40.1%を占めており,2003〜2011の各年ではその傾向がχ2検定で10%水準以上の有意性が認められるなど,被験者中心要因群は比較的統制されている.Ⅲ.名称認知の特徴 全調査年次で認知率が平均90%以上の市区町村は本学の位置する世田谷区とその近接区が多く,ローカルモランI統計量に基づく検定から,世田谷区と近接する7区からなるホットスポットが認められる.一方で瑞穂町とそれに近接する4市1町によるクールスポットが認められるなど,市町村の認知率が相対的に低い.認知率の年次間の相関係数はいずれも0.93以上(p<0.01)と高く,分布パターンは安定的である.ただし28市区町村の認知率の年次間の差は,χ2検定により10%水準以上で有意である.うち24市区でRyan法による多重比較で2003年と2009年との間に有意差が認められ,両年の対象者の特徴が関係したとみられる.Ⅳ.位置認知の特徴 全年次で認知率が25%以上の市区町村は世田谷区と渋谷区,町田市,目黒区,奥多摩町,江戸川区,八王子市,大田区の八つである.ローカルモランI統計量に基づく検定によれば,世田谷区とそれに近接する4区によるホットスポットが形成されているが,いわゆる「パースの法則」の統計的有意性は認められなかった.対照的に,認知率が10%未満の24市区町村のうち23は市町村であり,武蔵村山市と東大和市,瑞穂町によるクールスポットが形成されている.認知率の年次間の相関係数はいずれも0.73以上(p<0.01)で,分布パターンは比較的安定的で,χ2検定により認知率の年次間の差が10%水準以上で有意なのは13市区である.このうち8市区でRyan法による多重比較で2004年と2011年との間で有意差が認められ,両年の対象者の特性が認知率の推移に影響した可能性がある.Ⅴ.認知傾向の要因分析 認知率を被説明変数として,大学敷地(駒沢キャンパス)重心—各市区町村重心との直線距離と,各市区町村の住民基本台帳に基づく人口数と国土地理院「全国都道府県市区町村別面積調」に基づく面積の3項目を説明変数とした重回帰分析を各年次で行った.名称認知率の分析結果をみると,各年次とも上記3項目で6割程説明される.偏回帰係数は各年次とも直線距離,人口の順に影響力が大きく,認知率の安定的な推移に寄与している.位置認知の分析結果も決定係数は名称認知と近似するが,変動は大きい.さらに位置認知では面積の影響が直線距離と同等に大きく,認知過程での視覚的効果の重要さを確認できるが,これが全年次で確認できる特徴とはなっていない.このため,地図の読図習慣といった被験者刺激中心要因群が年次によって異なることが示唆される.

言及状況

外部データベース (DOI)

Twitter (1 users, 1 posts, 0 favorites)

大学生による東京都内の市区町村の名称と位置の認知の時系列的傾向 - https://t.co/QnjSI6Yvad #ScholarAlerts

収集済み URL リスト