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Development of an instrument for community-level health related social capital among Japanese older people

日本の高齢者における地域レベルの健康関連ソーシャル・キャピタルのための手段の開発
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jea/27/5/27_27_221/_pdf/-char/ja

概要

我々は、日本の高齢者コミュニティ居住者のデータに基づいて、コミュニティレベルのソーシャルキャピタルを測定する手段を開発し、検証した:

方法:702のコミュニティ(学区)に属する123,760人の機能的に自立した高齢者を含む全国調査である日本老年学的評価研究の横断的データを使用した。調査項目の探索的因子分析および確証的因子分析を行い、地域社会資本を測定するための多次元尺度の項目を決定した。

内部整合性はクロンバッハのアルファで確認した。収束的構成妥当性は、尺度と健康アウトカムとの相関によって評価した: 53の候補変数から、ボランティアグループ、スポーツグループ、趣味の活動、勉強や文化のグループ、特定のスキルを教える活動への参加信頼互恵性の規範、自分のコミュニティへの愛着、感情的支援を受けた、感情的支援を提供、道具的支援を受けたという11のコミュニティレベルの変数が抽出された。因子分析により、これらの変数は、市民参加(固有値 ? 3.317, a ? 0.797)、社会的結束(固有値 ? 2.633, a ? 0.853)、相互性(固有値 ? 1.424, a ? 0.732) という三つの下位尺度に属することが決定された。確認的因子分析により、このモデルの適合性が示された。

多段階ポアソン回帰分析の結果、市民参加スコアは、個人の主観的健康度(Self-Rated Health:有病比[PR] 0.96; 95%信頼区間[CI], 0.94e0.98; Geriatric Depression Scale [GDS]: PR 0.95; 95% CI, 0.93e0.97)。互恵性スコアは、個人のGDSとも関連していた(PR 0.98;95%CI,0.96e1.00).社会的結束スコアは、個々の健康指標との一貫した関連はなかった。

結論 コミュニティレベルでのソーシャルキャピタルを測定するための我々の尺度は、高齢のコミュニティ居住者を対象とした今後の研究に役立つかもしれないc 2016 The Authors. 日本疫学会の委託を受けたElsevier B.V.による出版サービス。本論文は、CC BY-NC-NDライセンス(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)に基づくオープンアクセス論文です。

はじめに

ソーシャルキャピタルの概念は、ネットワークベースのアプローチと社会的結合のアプローチという2つの異なるアプローチで用いられている9。コミュニティレベルのソーシャルキャピタルは、高齢者が健康や幸福を維持するために重要であり、高齢者はコミュニティで多くの時間を過ごす可能性が高い。日本は、急速な人口高齢化を経験する先進国の中で、世界をリードしている国である。現在、高齢者の割合は26.0%であり、2025年には30.3%に達すると予測されています。このような状況に対応するため、日本政府は、高齢者の健康のための新しい公衆衛生課題「高齢者のための統合コミュニティケア」を開始しました10。この課題は、コミュニティレベルでの社会資本の構築、地域の医療ガバナンスの改善、高齢者を支える地域資源/環境の充実を目的としています。そのため、コミュニティレベルでのソーシャルキャピタルの測定やモニタリングに対する関心は、中央政府や地方政府の間で高まっている。

現在までに、ソーシャルキャピタルを測定するための尺度がいくつか開発されており、その中には、職場、11学校、12,13、特別なケアを必要とする子どもの養育者14、臨床・翻訳科学の研修生に使用できる尺度がある15。しかし、私たちの知る限り、日本のような先進国の高齢者の研究に有用なコミュニティ・ソーシャル・キャピタル尺度は存在せず、その多くは少数のコミュニティまたは単一のコミュニティで開発されているため、既存のソーシャル・キャピタル尺度の一般化可能性は限定的であるかもしれない。また、認知的ソーシャルキャピタルや構造的ソーシャルキャピタルなど、コミュニティレベルのソーシャルキャピタルの多次元を捉えることができない2,16。

本論文では、地域居住高齢者を対象とした大規模な調査データを用いて、地域居住高齢者集団における地域社会資本を測定するための指標を開発し、検証を行った。コミュニティ・ソーシャル・キャピタルの定義は様々であるが、その中でも疫学・公衆衛生分野で影響力のある定義として、Coleman22による定義がある。パットナムの定義もよく知られている。「ネットワーク、規範、社会的信頼など、相互利益のための協調や協力を促進する社会組織の特徴」23。社会疫学では、河内とバークマンが公衆衛生の現場で役立つ、よりストレートな定義を紹介した: 社会疫学では、KawachiとBerkmanは、公衆衛生の場において有用な、より直接的な定義を導入した。「ネットワークやグループの一員であることの結果として、個人がアクセスする資源」17。

これらの定義を参考に、コミュニティ診断(コミュニティと住民個人の特性を評価すること)に使用することを想定し、コミュニティレベルの健康関連ソーシャルキャピタル尺度を開発しました。地域社会の特性が個人の健康に与える影響を評価することは、公衆衛生の研究や活動において重要な関心事である。

メソッド

データ

日本老年学的評価研究(JAGES)プロジェクトの2013waveの横断データを分析した。JAGESは、30自治体の65歳以上の身体的・認知的障害を持たない人(公的介護保険給付を受けていない状態と定義される)を調査した。調査対象は、無作為に抽出されたものではなく、日本の地域や人口規模など幅広い特徴を持つ自治体である。比較的小規模な13の自治体では、機能的に自立した高齢者全員に自記式質問票を郵送し、17の自治体では、住民票に基づき無作為に抽出した高齢者に質問票を郵送した(回答率71.1%)。回答者は、一部の自治体を除き、主に学区に基づく832のコミュニティに属する129,739人の住民である。回答者が50人未満のコミュニティは、サンプル数が少ないために正確な値が得られないことを避けるために除外されました。最終的に、702のコミュニティから123,760人のデータを得ることができた。コミュニティあたりの平均観察数は176(標準偏差[SD]、226)であった。

ソーシャルキャピタルをコミュニティレベルで評価するために、個々の回答を小さなエリア(学区)に集約した。ソーシャルキャピタルは、市町村、都道府県、国など様々なレベルの集計が可能であるが、本稿では以下の理由から学区をコミュニティの単位とした。第一に、多くの地域において、学区は高齢者が徒歩や自転車で容易に移動できる地理的規模であり、老人クラブやスポーツクラブなどの地域組織による多くの地域活動が各学区内で行われていることが挙げられる。第二に、学区は地域の公衆衛生活動を考える上で貴重な単位である。第三に、校区は、各コミュニティのサンプル数という点で、集計情報の精度を十分に維持できる最小のエリアサイズであることである。

ソーシャルキャピタル尺度の候補変数の選定

ソーシャルキャピタル尺度の同時検証は、健康指標である自己評価健康度(SRH)と抑うつ症状で評価した。これらは、他の医学的、行動学的、心理社会的要因に関係なく、死亡率の有効な予測因子である。25,26 SRHは、「現在の自分の健康状態について、優れている、良い、普通、悪いとどのように感じますか」という質問で測定した。うつ病の症状は、単純な2値(はい/いいえ)形式で、地域での自己投与用に開発された15項目の老年期うつ病尺度(GDS)を用いて評価された27,28。

統計解析

ソーシャルキャピタル尺度の変数の選択

まず、コミュニティレベルの特性を表す複数の指標からコミュニティのソーシャルキャピタル尺度を作成する必要があるため、選択した各変数をコミュニティ(学区)レベルに集約した。第二に、健康アウトカムに関連する変数を抽出するために、人口密度や高齢者比率をコントロールした上で、各候補変数とSRHおよびGDSの健康指標との偏相関を算出した(生態学的分析)。SRHまたはGDSと中程度または強い相関がある候補変数を抽出した(r > 0.150)。複数の変数が概念的に類似している場合は、健康指標と最も近い関係にある変数を採用した。第3に、探索的因子分析を行い、Cronbachのα検定で評価した内部整合性が最大となるように、共同性の低い変数を除外した。第四に、これらの因子分析にプロマックス回転を用いた最尤法を適用し、同定された因子間の相関を考慮した。コミュニティ・ソーシャル・キャピタル尺度を作成する際に、単一の指標ではなく、複数のコミュニティ指標を用いることで、作成した尺度の信頼性を高めることができる。次に、確認的因子分析を実施した。残留共分散行列を用いた分析によって、確証的因子分析モデルの適合度指標を改善することは試みなかった。

同時性検証の評価

コミュニティ・ソーシャル・キャピタルの文脈的効果をモデル化するために、個人の構成(すなわち、個人の社会人口学的背景とコミュニティ・ソーシャル・キャピタル尺度作成に用いた質問に対する回答)による健康結果の変動を説明するためにマルチレベル分析を使用した9。また、個人の特性によってコミュニティ・ソーシャル・キャピタルと個人の健康との関連性が異なる可能性について、クロスレベル相互作用項を適用してモデル化した。統計解析には、Stata 12.1(StataCorp, College Station, TX, USA)とMLwiN 2.32( Centre for Multilevel Modelling, Bristol University, Bristol, UK)を用いた。

倫理的配慮

JAGES参加者には、本研究への参加は任意であり、郵送による自記式質問票の記入と返送が、本研究への参加に同意したことになることを説明した。日本福祉大学倫理委員会から倫理的承認を得た(13-14)。

結果

相関分析の結果、53個の候補変数のうち、健康指標と強く、あるいは中程度の関連性を持つ14個を選択した(表1)。共同性を高めるために3つの変数を除外し、最終的に内部整合性(a ? 0.752)に基づき、11の変数を健康関連コミュニティ社会資本尺度に含めるために採用した(表2)。

探索的因子分析(表3)により、11変数からなる3因子(固有値:3.317、2.633、1.424)の累積寄与率は67.0%であった。第1因子は、ボランティアグループ、スポーツグループ、趣味の活動、学習・文化グループ、技術指導のための活動への参加と主に関連していた(a ? 0.797).この因子を総称して「市民参加」と名付けた。信頼、コミュニティ信頼愛着(a ?0.853)と強く関連する第2因子を「社会的結束」と名付けた。また、感情的支援の受領・提供、道具的支援の受領(a ?0.732)と強く関連する第3因子は「互恵性」と名付けられた。社会的結束力スコアは、互恵性スコアと有意な相関があった(r ? 0.436,p < 0.001)。確認的因子分析の結果、近似平均二乗誤差は0.089、比較適合指数は0.925、TuckereLewis指数は0.899、標準化平均平方根残差は0.058であり、適合指数の基準とほぼ同等であった。

江端追加: SC指標の提案最終版20171007より抜粋

表4は、多段階ポアソン回帰モデルの変数の記述統計である。個人レベルの市民参加は、回答者が月に1回以上参加した市民グループ(5つまで)の数を合計して算出した。個人レベルの社会的結束と互恵性は、「強く・中程度にそう思う」「誰でもそう思う」と答えた人を他のすべての回答者と二分している。個人の社会人口統計学的状態(すなわち、年齢、性別、配偶者の有無、学歴、世帯年収)をコントロールした後でも、すべてのコミュニティレベルのソーシャルキャピタルスコアは、抑うつ症状と有意な関連を示した(表5)。有病率(PR)は、市民参加のスコアが1SD増加するごとに0.94(95%信頼区間[CI]、0.92e0.95)であった。社会的結束と互恵性のPRはそれぞれ0.97(95%CI、0.95e0.99)、0.96(95%CI、0.95e0.98)であった。アウトカムを自己評価に変更した場合、社会関係資本スコアのPRはGDSスコアとの関連と同様であったが、社会的結合と互恵性については統計的有意性は僅かであった。

ソーシャルキャピタルを評価するための尺度に用いた質問に対する個人レベルの回答を追加調整しても、市民参加のPRに影響はなかった(SRHが悪い/公平のPR:0.96、95%CI:0.94e0.98、GDSのPR:0.95、95%CI:0.93e0.97、モデル2)。互恵性は個人のGDSとも関連していた(PR 0.98;95%CI,0.96e1.00).一方、同じ調整により、コミュニティレベルの社会的結束と個人の健康指標との間の関連は弱まった。非正規分布や欠損データを考慮し、カテゴリーデータとしてダミー変数を用いた指標法を適用しても、主要な結果や傾向は変わらなかった(表2参照)。また、各コミュニティレベルのソーシャルキャピタルスコアと個人の回答との相関係数は高くなかった(0.09e0.17)。

ディスカッション

市民参加、社会的結束、互恵性の下位次元からなる11項目の尺度を開発し、検証したところ、確認的因子分析により、これらの11項目の指標が信頼できる尺度を形成していることが示された。また、収束妥当性を支持するエビデンスとして、各指標は期待される方向で健康アウトカムと相関していることがわかった。また、さらなる研究が必要であるが、この尺度は日本と同じような背景を持つ他の国でも有用である可能性がある。

ソーシャルキャピタル理論では、市民参加、社会的結束、互恵性の3つの次元の区別が基本となっている3,16,17,29 因子分析では、これらの3つの要素を統計的に特定した。Islam らは、ソーシャルキャピタルの構造的次元は、社会組織の外見的観察可能な側面を含み、ネットワーク接続や市民参加などの行動的顕在化によって特徴づけられると述べている29 。また、信頼、互恵性の規範、コミュニティへの愛着など、主観的な態度を反映する要素をまとめて「社会的結束」と名付けたことも、理論的に合理的であった。また、社会資本尺度の「互恵性」は、コミュニティ内での個人のソーシャルサポートの交換を促進するコミュニティ・ソーシャルキャピタルの次元を捉えていると考えられる。また、「互恵性」と「社会的結束力」の間に強い相関が見られた結果も、理論的枠組みと整合的であった。また、コミュニティレベルのソーシャルキャピタルスコアと個人の回答との間には、個人指標で調整した後、信頼区間の著しい膨張や強い相関は認められなかった。これらの結果は、多重共線性の可能性は大きくないことを示唆している。

これは、研究者が「ソーシャル・キャピタル」の概念を運用・測定する方法に一貫性がなく、多くの場合、二次データセットから入手可能な代理変数に頼っているためである可能性がある。これまでの研究では、ソーシャルキャピタルの代理変数として、選挙における地域住民の投票率や地域の犯罪率などの指標を使用してきた。これらの変数は、ソーシャル・キャピタルの先行要因または結果であるとみなすことができるが、その中核的な概念を直接的に捉えるものではない。また、研究結果の違いは、文化、地域、分析単位、年齢層などの違いも関係しているかもしれない。

しかし、日本では、社会的結束や認知的ソーシャルキャピタルの中心概念である一般化された信頼は、結束力のある社会では低く、そのような社会での人間関係は「信頼」ではなく「保証」に基づいているためである30。しかし、これまでの研究は、様々な概念に基づく従来型の代替尺度を用いているため、比較が困難であった。共通の尺度を用いることで、研究者の「真の」関心事に関する研究間の差異についての議論に貢献することができる。

これは、本研究で用いた市民参加の指標が、社会的結束の指標よりも客観的であったためと考えられる。また、我々の分析では、コミュニティレベルの社会的結束力が健康指標に対して逆の予測値を示した。このような結果の理由を明らかにするために、さらなる研究を行う必要がある。Portesは、集団レベルの社会資本が持つ潜在的に有害な特性として、部外者の排除、集団メンバーへの過剰な要求、個人の自由への制限、下層化規範の4つを指摘している。また、日本の実証研究では、出身地が現在居住している地域と異なる住民において、より強い社会的結束が抑うつ症状と関連することが示された34。あるいは、地域レベルの社会的結束の予測値が弱いことは、他者への信頼度が低い人の不参加が考えられるため、測定バイアスを介して説明できるかもしれない。また、個人的な認識について質問する際の情報バイアスも、別の説明となるかもしれない。コミュニティ・グループにおける個人のメンバーシップに関する情報と比較して、信頼や互恵性に関する個人の認識は、様々な一時的な条件によってより影響されやすいと考えられる。また、健康な人ほど参加しやすいという逆因果があるのかもしれない。個人レベルのソーシャルキャピタルの認知は、コミュニティレベルのソーシャルキャピタルと比較して、個人の健康とより強く関連していたが35、これは予想外のことである。

長所と短所

本研究には、いくつかの重要かつ固有の強みがある。調査はもともとソーシャルキャピタルを測定するために設計されており、概念的に適切な様々な候補変数を使用することが可能であった。特に、参加者個人とコミュニティの数が多いことは重要な強みであり、我々の分析はコミュニティレベルの尺度を作成するのに十分な力を持つからである。また、高齢者に特化したソーシャルキャピタル尺度を作成したのは、この種のものとしては初めてである。とはいえ、本研究にはいくつかの重要な限界もあった。クロスセクションデザインは、逆因果を含む可能性があり、同時妥当性の評価結果にバイアスをかける可能性があった。さらに、さらなる検証を行うことが望ましいと思われる。例えば、基準妥当性は、より客観的に測定されたコミュニティレベルの変数、例えば、各組織への参加比率や投票率などを用いて評価することができるだろう。また、死亡率などのハードアウトカムを用いた検証研究も必要である。本調査の回答率は71.1%と比較的高かったが、選択バイアスを完全に排除することはできない。また、本調査のデータセットが全国を代表するサンプルではなく、高齢者を対象として作成されたものであるため、一般化可能性には限界があるかもしれません。若年層や別の調査方法で作成されたデータなど、別の文脈から得られたデータに我々のコミュニティ社会資本尺度を適用する場合には注意が必要である。しかし、サンプルに含まれる自治体の地理的・文化的なばらつきは大きく、また、自治体には大都市と農村が含まれています。また、コミュニティの単位として学区を用いたが、他の地域単位で定義されたコミュニティを評価する場合にも同様に有効であるかどうかはわからない。理想的には、どのような集計レベルでも適用可能なソーシャルキャピタル指標を作成することである。しかし、個人レベルのデータを用いた代替因子分析の結果、3つの因子にはそれぞれ同じ項目が含まれており、ソーシャルキャピタルのスコアが代替的な集計単位で一般化できる可能性があることが示唆された。

結論

我々は、市民参加、社会的結束、互恵性を評価する11項目からなる健康関連コミュニティ社会資本尺度を開発した。この尺度は、高齢者集団に由来するデータに基づいて計算できるように設計されている。この新しい標準的なソーシャル・キャピタル尺度は、公衆衛生や老年学的な問題、またコミュニティ・ソーシャル・キャピタルに関連する他の事柄に光を当てることができる: MS、NK、JA。調査を実施した: KK、JAGESグループ。データ分析: 原稿執筆への貢献:MS、SK、JA: 原稿執筆への貢献:MS、NK、JA、IK、KK、TO.著者全員が最終版の原稿を読み、承認した。

利益相反行為について

宣言したものはない。

謝辞

本研究は、日本学術振興会科研費(23243070、24390469、26285138、15H01972)、厚生労働科学研究費補助金(H24-Choju-Wakate-009、H28-ChojuIppan-002)、老化と健康に関する総合研究(H25-ChojuIppan-003)による助成を受けています。JAGES2013の調査データは、日本福祉大学幸福社会研究センターが研究プロジェクトの一つとして実施したもので、厚生労働科学研究費補助金・加齢医学総合研究事業(H26-Choju-Ippan-006, H25-Choju-Ippan-003, H25-Kenki-Wakate-015, H25-Irryo-Shitei-003, H24-Junkanki Ippan-007)により、支援を受けています; 米国Department of Health and HumanServices, National Institutes of Health, National Institute of Agingからの助成金(R01AG042463-01A1)です; 日本学術振興会科学研究費補助金(20319338, 22390400, 23243070, 23590786, 23790710, 24140701, 24390469, 24530698, 24653150, 24683018, 25253052, 25870881)、国立長寿医療センター(24-17、 24-23, J09KF00804)助成金。資金提供者は、研究デザイン、データ収集と分析、出版決定、原稿作成に関与していない。JAGESプロジェクト(2015)は、以下の各フィールドセンターにおけるコーディネートグループと共同研究者で構成されています: 近藤和彦(研究代表者、BZH12275@nifty.ne.jp)、河内一郎、会田淳一、芦田哲也、市田洋一、岡田栄一、大坂和也、尾島俊夫、亀田雄一、近藤直樹、齋藤知子、佐々木陽子、菖蒲川陽子、S.鄭、白井啓介、鈴木啓介、高木大輔、武田俊介、谷泰史、玉越明、辻大介、坪谷拓也、轟悠、中出雅彦、長峰義人、羽生田正樹、花里真、林哲也、引地裕、平井宏、Y.藤野、藤原、三澤、宮国、村田、柳、山本、横田、N.C.Cable. また、解析結果については、著者および共著者のほか、以下の研究者が参加したSCワーキンググループで再議論した: 日本大学: 日本大学:稲葉陽二、東北大学:松山祐輔 日本大学:稲葉洋二、東北大学:松山雄介、佐藤幸弘、上野道子、国立成育医療研究センター:藤原武夫、千葉大学:辻本淳、辻本淳、辻本淳子 藤原武夫、千葉大学: 宮国泰弘、花里正道、琉球大学: 琉球大学:白井こころ、東京大学:芦田豊雄 芦田豊雄、浜松大学:岡田栄作、新潟大学: 菖蒲川裕吾、神奈川歯科大学: 山本達夫氏。

 

 

 

 

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Social Capital and Public Affairs
Author(s): Robert D. Putnam
Source: Bulletin of the American Academy of Arts and Sciences , May, 1994, Vol. 47,
No. 8 (May, 1994), pp. 5-19
Published by: American Academy of Arts & Sciences
Stable URL: https://www.jstor.org/stable/3824796

(強調文字は江端)

ロバート・D・パットナム氏(ハーバード大学)を座長とする「ソーシャル・キャピタル(社会関係資本)」会議が開催された。ソーシャル・キャピタルとは、パットナム氏が以下の論文で説明しているように、ネットワーク、規範、信頼など、相互利益のための調整と協力を促進する社会組織の特徴のことである(原文はAmerican Prospect, Spring 1993)。この研究の計画段階では、学際的な研究者グループが、このテーマの根底にある概念的な問題を洗練し、大規模な研究の枠組みを構築し、いくつかの実用的な応用分野を推奨しました。パットナム氏は、アカデミーで2回開催されたプロジェクトの企画会議後に論文を執筆した。パットナム氏の論文が掲載されて以降、当アカデミーでは「社会資本と経済発展」「社会資本と都市問題」という2つのワークショップが開催された。3年間の研究のための資金調達の提案書が作成され、いくつかの財団に提出された。すでに多額の資金を獲得し、プロジェクトは現在進行中である。この研究の計画段階では、カーネギー財団、フォード財団、ロックフェラー財団、そしてアカデミーの研究委員会から資金提供を受けた。

豊かな地域社会:ソーシャル・キャピタルと公共生活

あなたのトウモロコシは今日熟し、私のトウモロコシは明日熟すでしょう。今日、あなたと一緒に労働することは、私たち双方にとって有益であり、あなたが明日、私を助けてくれることでしょう。私はあなたに何の親切もしませんし、あなたが私にほとんど親切にしてくれないことも知っています。それゆえ、私はあなたのためにどんな苦労もしません。もし私が自分の責任で、見返りを期待してあなたと一緒に働くとしたら、私は失望し、あなたの感謝に頼ることが無駄であることがわかります。そこで、私はあなたに一人で労働をさせ、あなたは私を同じように扱う。季節は移り変わる。そして、私たち二人は、互いの信頼と安心がないために収穫を失う。デイヴィッド・ヒューム

ヒュームのたとえ話に出てくる農民の苦境は、世界中の地域社会や国家であまりにも身近なものです: * どこの地域でも、親たちは子どもたちのためによりよい教育の機会を求めているが、公立学校を改善するための協力的な取り組みはうまくいかない。* アメリカのゲットーの住民は、より安全な街並みに関心を寄せているが、犯罪をコントロールするための集団行動は失敗している。* 第三世界の貧しい農民は、より効果的な灌漑と販売スキームを必要としているが、これらの目的のための協力は脆弱であることを証明する。* 地球温暖化はマンハッタンからモーリシャスまでの生活を脅かすが、この共有リスクを回避するための共同行動は失敗する

ホッブズ以来の哲学者たちが強調してきたように、相互利益のために協力できないことが、必ずしも無知や不合理、あるいは悪意を示すとは限らない。ヒュームの農民は、頭が悪いわけでも、頭がおかしいわけでも、悪に囚われているわけでもないのだ。社会科学者たちは、この基本的な苦境を、後にさまざまな形で分析している。「COMの悲劇」「集団行動の論理」「公共財の囚人のジレンマ」。ヒュームの素朴な逸話にあるこれらの状況では、誰もが協力し合えれば、より良い方向に向かう。しかし、協調性や信頼できる相互約束がなければ、誰もが、十分に、しかし合理的に、互いの憂慮すべき期待を確認しながら、離反する

このような集団行動のジレンマは、ホッブズ的なリヴァイアサン(江端:『旧約聖書』の「ヨブ記」41章に出てくる怪獣の名前で、神を除き、この地上において最強のものを象徴したことば)  を作るのでなければ、どのように克服できるのだろうか。最近、いくつかの分野の社会科学者が、この問題に対する新しい診断法を提案している。この診断法は、ソーシャル・キャピタルという概念に依拠している。ソーシャル・キャピタルとは、物理的資本や人的資本(個人の生産性を高める道具や訓練)の概念と類似しており、ネットワーク、規範、信頼など、相互利益のための調整と協力を促進する社会組織の構造を指す。ソーシャルキャピタルは、物的・人的資本への投資の効果を高める。

社会資本に恵まれた地域社会では、協力することが容易である。この洞察は、ロサンゼルスのサウスセントラルの貧困と暴力の克服、ラストベルトの産業の活性化、旧ソビエト帝国やかつての第三世界の発展途上の民主主義国家の育成など、アメリカの国家課題の多くに対して強力な実践的意味を持つことが判明した。しかし、このような意味を説明する前に、イタリアの地方政府という一見難解なテーマについて、この20年間、私と複数の研究者が行ってきた調査をもとに、ソーシャルキャピタルの重要性を説明しよう。

イタリアの実験からの教訓

1970年以降、イタリアでは、全国的に強力な地域政府が設立された。これらの20の新組織は、形式的にはほとんど同じであったが、それらが置かれた社会的、経済的、政治的、文化的状況は、前産業から後産業へ、敬虔なカトリックから熱心な共産主義者へ、不活発な封建的状況から熱狂的な近代へ、劇的に異なっていた。植物学者が、異なる区画に蒔かれた遺伝的に同一の種子の成長を測定することによって植物の成長を調査するように、私たちは、これらの新しい制度が多様な環境の中でどのように進化したかを研究することによって、政府のパフォーマンスを理解しようとしました。

予想通り、新政府の中には、非効率、無気力、腐敗など、惨憺たる失敗作となったものもありました。しかし、革新的なデイケアプログラムや職業訓練センターの設立、投資と経済開発の促進、環境基準やファミリークリニックの開拓など、公的事業を効率的に運営し、有権者を満足させることに成功しているところもあります。

政府の質がこれほどまでに違うのはなぜだろうか。一見明白に見える答えも、実はそうでないことが判明した。政府の組織は地域によってあまりにも似ているので、それでパフォーマンスの差を説明することはできない。政党の政治やイデオロギーは、ほとんど違いをもたらさない。豊かさや繁栄は直接的な影響を及ぼさない。社会的安定や政治的調和、人口移動は重要ではありません。これらの要素のどれもが、私たちが予想したように、良い政治と相関していない。むしろ、最良のプレディクタは、アレクシス・ド・トクヴィルが予想したようなものである。投票率、新聞の読者数、合唱団や文芸サークル、ライオンズクラブ、サッカークラブへの入会など、市民的なエンゲージメントの強い伝統は、成功した地域の特徴である。

イタリアのエミリア・ロマーニャ州やトスカーナ州などの一部の地域には、活発なコミュニティ組織が多く存在します。これらの地域の市民は、ひいき目ではなく、公共的な問題によって関与している。市民は、公正に行動し、法律を遵守することを互いに信頼している。これらの地域の指導者は、比較的誠実で、平等を旨としている。社会的・政治的なネットワークは、階層的ではなく、水平的に組織されている。これらの「市民的共同体」は、連帯、市民参加、誠実さを重視する。そして、ここでは民主主義が機能する

もう一方の極は、カラブリアやシチリアなど、フランス語のincivismeという言葉がぴったりな「非文明」地域である。そこでは、市民権という概念そのものが阻害されている。社会的、文化的な付き合いも希薄である。住民から見れば、公的な問題は他人事であり、特に「ボス」や「政治家」は自分たちの問題ではない。法律は破られるためにある、と誰もが認めるが、他人の無法地帯を恐れ、より厳しい規律を求める。このような連動した悪循環の中にいると、ほとんどすべての人が無力感、搾取感、そして不幸感を感じる。このような悪循環の中で、ほとんどすべての人が無力感、搾取感、不幸感を感じているのである。

市民社会の歴史的なルーツは、驚くほど深い。市民参加と社会的連帯の永続的な伝統は、フィレンツェ、ボローニャ、ジェノバなどで共同体共和国が設立された11世紀までさかのぼることができる。中世のコミューンではギルド、宗教的友愛、自衛のための塔協会、20世紀のコミューンでは協同組合、共済組合、隣組、合唱団など、このような市民的遺産の中核には、組織的な受領と市民的連帯の豊かなネットワークがある。

これらのコミュニティは、単に豊かであったから市民権を得たわけではありません。歴史的な記録は、まさにその逆を強く示唆している: 市民的であったからこそ、豊かになったのである。市民活動の規範やネットワークに象徴される社会資本は、経済発展の前提であると同時に、効果的な政府の前提でもあるようです。開発経済学者は公民的な問題を取り上げない。

ソーシャル・キャピタルは、どのように善良な政府と経済発展を支えているのだろうか。第一に、市民活動のネットワークは、一般化された互恵性の頑丈な規範を育みます: 今、私はあなたのためにこうしてあげよう、いずれあなたや他の誰かがその好意に応えてくれるだろう、と。ソーシャルキャピタルは、トム・ウルフが小説『虚栄のかがり火』の中で「好意銀行」と呼んだものに似ている」と、経済学者のロバート・フランクは指摘する。貨幣が物々交換よりも効率的であるのと同じ理由で、一般化された互恵性に依存する社会は、不信な社会よりも効率的である。信頼は社会生活の潤滑油となる。

市民活動のネットワークは、協調とコミュニケーションを促進し、他の個人の信頼性に関する情報を増幅させる。囚人ゲームや関連ゲームの研究者は、再プレイによって協力関係が最も容易に維持されることを報告している。経済的・政治的取引が密な社会的相互作用のネットワークに組み込まれている場合、日和見や不正の誘因は減少する。不正の可能性が極めて高いダイヤモンド取引が、緊密な民族的囲いの中に集中しているのはこのためである。密な社会的つながりは、ゴシップやその他の貴重な評判の醸成を促進し、複雑な社会における真実の基盤になる。

最後に、市民参加のネットワークは、過去の協働の成功例を体現しており、将来の協働のための文化的テンプレートとして機能することができる。イタリア中北部の市民の伝統は、歴史的な協力形態のレパートリーを提供し、過去にその価値を証明した市民は、集団行動の新しい問題に対処するために利用できる。社会学者ジェームズ・コールマンは、「他の資本と同様、社会資本は生産的であり、それがなければ達成できないような特定の目的の達成を可能にする...」と結論付けている。ある農家が自分の干し草を別の農家に刈ってもらい、農具の貸し借りが盛んな農村では、社会資本のおかげで、各農家は道具や設備という少ない物的資本で自分の仕事をこなすことができる。" つまり、社会資本は、ヒュームの農民が集団行動というジレンマを乗り越えることを可能にしているのです。

信頼、規範、ネットワークといったソーシャルキャピタルの蓄積は、自己強化的かつ累積的である傾向があります。ある取り組みで成功したコラボレーションは、人脈や信頼を築き、将来、関連性のない他の仕事でのコラボレーションを促進する社会的資産となる。従来の資本と同様、ソーシャルキャピタルを持つ人は、より多くのものを蓄積する傾向があります。ソーシャルキャピタルは、社会哲学者のアルバート・0・ハーシュマンが「道徳的資源」と呼ぶもので、つまり、使用によって供給量が減るのではなく、増える資源であり、(物理的資本とは異なり)使用しなければ枯渇してしまうものです。

従来の資本とは異なり、社会資本は「公共財」であり、その恩恵を受ける人の私有財産ではない。きれいな空気や安全な街並みなど、他の公共財と同様に、社会資本は民間企業によって十分に提供されていない傾向がある。つまり、社会資本は、他の社会活動の副産物であることが多いのである。ソーシャル・キャピタルは、一般的に、ある社会的環境から別の社会的環境へと移行可能な絆、規範、信頼から構成されている。フィレンツェの合唱団は、歌うことが好きだから参加しているのであって、その参加がトスカーナの社会構造を強化するためではない。しかし、そうなのだ。

ソーシャル・キャピタルと経済発展

政治学者エリノア・オストロムは、土着的な草の根団体の活発なネットワークが、物理的な投資や適切な技術、あるいは新古典派経済学者の懐疑論である「価格の適正化」と同じくらい、成長に不可欠であることを示しています。政治学者のエリノア・オストロムは、放牧地や水源などの共同プール資源を管理するための協力的な取り組みが成功する一方で、失敗する理由についても研究している。ソーシャルキャピタルの蓄積は、その重要な一要素である。逆に、この社会的インフラを軽視したり、弱体化させたりする政府の介入は、深刻な失敗を招く可能性がある

東アジアの急成長経済に関する研究では、常に社会的ネットワークの重要性が強調され、これらの経済が「ネットワーク資本主義」という新しいブランドを形成していると言われることがある。このようなネットワークは、大家族や華僑のような緊密なエスニック・コミュニティに基づくことが多く、信頼を育み、取引コストを下げ、情報やイノベーションを加速するソーシャル・キャピタルは、いわば金融資本に変換することができる: 小説家エイミー・タンの『ジョイ・ラック・クラブ』では、マージャンをする仲間たちが共同投資組合に発展していく。中国の過去10年間の驚異的な経済成長は、正式な制度よりも、契約を支え、貯蓄や投資を行うための「人脈」に依存している

ソーシャル・キャピタルは、欧米経済の発展において重要であることが分かってきている。経済社会学者のマーク・グラノベッターは、契約や検索などの経済取引は、社会的ネットワークに組み込まれることでより効率的になると指摘している。これは偶然ではない。野心的なヤッピーの広範な戦略のひとつが「社会的ネットワーク」であることは、偶然ではない。の戦略のひとつが「ネットワーキング」であることは偶然ではない。の研究 効率性が高く、柔軟性の高い「工業地帯」(Industrial Dis トリック」(近代経済学の創始者であるアルフレッド・マーシャルの造語)を研究している。近代経済学の創始者の一人であるアルフレッド・マーシャルの造語)。は、労働者や小規模な起業家のコラボレーション・ネットワークを 労働者や小規模な起業家たちの協働のネットワークが見られる。このような社会資本の集積は ソーシャル・キャピタルの集中は、古くからの産業の時代錯誤とは言い難い。このような社会資本の集中は、古くからの産業の時代錯誤であるどころか、超近代的な産業の原動力となっている。シリコンバレーのハイテクからベネトンのハイファッションに至るまで、超近代的な産業の原動力となっている。シリコンバレーのハイテクからベネトンのハイファッションに至るまで、超近代的な産業を支えている。主流の経済学でも、いわゆる 新成長理論」と呼ばれるもので、社会構造(「成長の外部性」)に注目したものである。社会構造(「人的資本の外部性」)に注目している。新成長論」でも、従来の新古典派モデルよりも社会構造(「人的資本の外部性」)に注目している。を重視している。合理的期待経済学の創始者であるロバート・ルーカスは 期待経済学」の創始者であるロバート・ルーカスは、次のように認めている。「人的資本の蓄積は、基本的に社会的な活動である。社会的な活動であり、人々の集団が関与する。人的資本の蓄積は、基本的に社会的な活動であり、物的資本の蓄積とは対極にあるような形で、人々のグループを巻き込むものである。物的資本の蓄積にはない形で、集団が関与する。"

ソーシャル・キャピタル・アプローチは、開発のための新しい戦略を立てるのに役立つ。例えば、ユーラシア大陸の旧共産圏で市場経済と民主主義体制を強化するための現在の提案は、ほとんど金融資本と人的資本の欠陥にのみ焦点を当てている(したがって、融資や技術支援を求めている)。しかし、その一方で、社会資本の不足も懸念される。社会資本の形成」を促進する努力はどこにあるのだろうか。PTAやキワニスクラブを輸出するのは少し遠回りかもしれないが、数十年の全体主義的支配を乗り越えてきた土着の市民団体の欠片を根気よく再構築するのはどうだろうか。

例えば、歴史家のS.フレデリック・スターは、ロシアの「使える過去」から続く、慈善団体からチェスクラブまで、市民社会の重要な断片に注目している。(このようなコミュニティーの集まりは、民族やその他の断絶を越えて、特に価値ある社会資本をもたらすものである)。

より身近なところでは、ビル・クリントンの提案する職業訓練制度や産業普及機関が、社会資本への関心を呼び起こしている。その目的は、個々の企業や労働者に技術的な専門知識や仕事に関連したスキルをブースターショットとして注入する組立式にとどまらないはずである。むしろ、このようなプログラムは、コストのかかる新しい官僚組織を作ることなく、地域グループ、学校、雇用主、労働者の間に生産的な新しいつながりを作る無限の機会を提供することができる。企業、教育機関、地域団体を革新的な地域パートナーシップで結びつける研修プログラムに、ささやかな補助金を出すという実験を行ってはどうだろうか。このようなプログラムが社会資本の蓄積に与える潜在的な効果は、技術的な生産性向上に対する直接的な効果よりもさらに強力であることが証明されるかもしれない。

逆に、経済的な再転換がコミュニティに与える影響を考える場合、社会資本を破壊するリスクと比較検討する必要がある。社会資本は公共財であるため、工場の閉鎖やコミュニティの崩壊がもたらすコストは、個人が負う個人的なトラウマにとどまらない。さらに悪いことに、都市再生や公営住宅プロジェクトなど、政府のプログラムそのものが、既存のソーシャルネットワークを無頓着に破壊してきたこともある。このような集団的コストは、現在の会計制度ではうまく測定できないが、それが現実でないことを意味するわけではない。社会基盤を十分に破壊すれば、私たちは皆、その代償を払うことになる。

ソーシャルキャピタルとアメリカのイル

昨年、ロサンゼルスで起きた51人の死者と10億ドルの物的損害は、都市の衰退を再びアメリカの課題にしました。しかし、病巣が明確であっても、処方箋はそうではない。アメリカのゲットーの苦境に最も同情的な人々でさえ、過去10年かそこらで解体された社会プログラムを復活させるだけで問題が解決するとは信じていない。ソーシャル・キャピタルの喪失は、診断に不可欠であり、かつ過小評価されている部分である。

アメリカの貧困層の多くはインナーシティに住んでいるわけではないが、インナーシティに住む慢性的な貧困層の黒人やラテン系住民が経験する社会的・経済的孤立は、質的に異なるものである。失業、不十分な教育、不健康は、明らかにゲットーに住む人々の機会を奪っている。しかし、ソーシャル・キャピタルの深刻な欠乏も同様である

インナーシティに住む黒人やラテンアメリカ人が抱える問題の一端は、最も文字通りの意味での「つながり」がないことである。例えば、ゲットーに住む求職者は、従来の職業紹介ネットワークにほとんどアクセスできない。労働経済学者のアン・ケースとローレンス・カッツは、人種に関係なく、市民活動が盛んな地域に住むインナーシティの若者は、学校を卒業し、仕事を持ち、ドラッグや犯罪を避ける可能性が高いことを、若者の個人的特性をコントロールしながら明らかにしている。つまり、2人の同じ青少年のうち、社会資本が損なわれた地域に住む不幸な青少年の方が、本を読んだり、死んだりする可能性が高いということである。黒人と白人の両方において、10代の妊娠の発生率に近隣の影響があることを、複数の研究者が発見しているようである。どこに住み、誰と知り合うか、つまりソーシャル・キャピタルを活用することで、自分が何者であるかを定義し、その結果、自分の運命を決定することができる

社会資本へのアクセスにおける人種や階級の不平等は、適切に測定されれば、金融資本や人的資本の不平等と同じくらい大きく、また、それ以上に重大である可能性がある。経済学者のグレン・ルーリーは、「社会資本」という言葉を用いて、人種的分離と、コミュニティーのネットワークや規範の社会的継承の違いによって、個々を対象とした「機会均等」政策では、長期的に見ても人種的不平等を解消できないかもしれないという基本的な事実を捉えている。調査によると、今日の世代のライフチャンスは、両親の社会的資源だけでなく、両親の民族グループの社会的資源にも左右されることが示唆されている。マイノリティグループの成功者たちによる職場統合や上昇志向も、社会資本の不平等がもたらすこうした持続的な影響を克服することはできない。ウィリアム・ジュリアス・ウィルソンは、ゲットーから中産階級や労働者階級の家族が流出し、残された人々が利用できる社会資本がいかに損なわれたかを悲劇的なまでに詳細に描写している。100年前に裁縫クラブや市民活動を育み、慈善と同様にコミュニティを体現していたセツルメントハウスは、今やそのほとんどが廃墟と化している。

もちろん、アメリカのマイノリティ・コミュニティにおけるソーシャル・キャピタルの蓄積を見過ごすのは、大きな間違いである。例えば、ミッチェル・ドゥニエの最新作『スリムズ・タブレ』で紹介されている近所のレストランは、シカゴのサウスサイドに住む黒人(および白人)がささやかな集団生活を維持するための親睦と情報交換を育むものである。歴史的に見ると、黒人教会はアフリカ系アメリカ人にとって最も豊かな社会資本の宝庫であった。教会は公民権運動における政治的動員のための組織的インフラストラクチャーを提供した。政治学者シドネイ・バーバとその同僚によるアメリカの政治参加に関する最近の研究は、教会が黒人の政治参加にとって他に類を見ない強力な資源であり、公務について学び、政治的スキルを磨き、人脈を作る場であることを示す。

アメリカの都市が抱える問題に取り組む際、物的資本、金融資本、人的資本、社会的資本への投資は補完的なものであり、競合するものではありません。例えば、雇用や教育への投資は、コミュニティ・アソシエーションの再活性化と相まって、より効果的である。

例えば、前科者、元薬物中毒者、高校中退者などの会員を保証するために、その評判資本を利用して、ジョブバンクを提供し、非公式の信用調査機関の役割を果たす教会もあります。このような場合、教会は単に紹介網を提供するだけではありません。より根本的には、警戒心の強い雇用主や金融機関は、正式な資格では信頼性が低いパリッシュイオンナーを特定する教会の能力を信頼しているのです。同時に、これらの教区民は教会での地位を重視し、教会が自らの評判を賭けているため、パフォーマンスを発揮するためのさらなるインセンティブを得ることができます。通常の借り手にとってのコンビニ資本と同様に、ソシアル資本は、通常の信用市場や労働市場から排除された男女にとって、一種の担保として機能する。Effでは、参加者は自分の社会的つながりを担保にし、社会資本を活用して市場の運営効率を向上させる。

例えば、前科者、元薬物中毒者、高校中退者などの会員を保証するために、その評判資本を利用して、ジョブバンクを提供し、非公式の信用情報機関としての役割を果たす教会もある。このような場合、教会は単に紹介網を提供するだけではありません。より基本的には、警戒心の強い雇用主や金融機関は、正式な資格では信頼性が低い教区民を特定する教会の能力を信頼しているのです。同時に、これらの教区民は教会での地位を重視し、教会が自らの評判を賭けているため、パフォーマンスを発揮するためのさらなるインセンティブを得ることができます。ソーシャル・キャピタルは、通常の借り手に対する通常の資本と同様に、通常の信用市場や労働市場から排除された男女に対する一種の担保として機能する。Effでは、参加者は自分の社会的つながりを誓約し、社会資本を活用して市場の運営効率を向上させる。

ソーシャル・キャピタルの重要性は、アメリカ国内だけでなく、地域社会にも及んでいます。例えば、公教育である。ジェームズ・コールマンの大規模な調査によれば、私立学校の成功は、教室での授業内容や個々の生徒の資質によるものではなく、むしろ私立学校の活動に両親や地域社会の人々がより深く関わっていることに起因している。児童心理学者ジェームス・コマー氏のような教育改革者は、単に個々の子どもを「治療」するのではなく、保護者やその他の人々を教育プロセスに意図的に参加させることによって、学校教育を改善しようとしている。教育政策立案者は、カリキュラムやガバナンスに関する議論を超えて、ソーシャルキャピタルの効果を考慮する必要がある。実際、よく議論される「選択」の提案の多くは、個人主義的な教育概念によって深い欠陥がある。もし、州や自治体が教育や保育のためのバウチャーシステムを試すのであれば、バウチャーをコミュニティ組織を弱めるのではなく、強化するような方法で使うことを奨励してはどうだろうか。ソーシャル・キャピタルの重要性を認識すれば、個人の選択と集団の関与を創造的に組み合わせたプログラムを設計することができるはずである。

今日、多くの人々がアメリカの民主主義の再生に関心を寄せている。米国における政治改革の議論は、今日、任期制限や選挙資金調達といった手続き上の問題に集中しているが、米国の政治を苦しめているいくつかの病は、ほとんど気づかれていない深い社会変化を反映している。

"人はたいてい信用できる "と言う人がいる。また、人との関係には用心しなければならないと言う人もいます。あなたはどちらをお考えですか?" この質問に対する回答は、数十年前から全国調査で繰り返し行われており、米国における社会的信頼が四半世紀以上にわたって低下していることを示唆するものである。一方、アメリカの政治は、その昔、豊富なソーシャル・キャピタルのストックに恵まれていた。例えば、進歩的な時代に関する最近の歴史研究では、非政治的な団体(女性文学者協会など)が強力な役割を果たしたことを示す証拠が発見されている(まさに、それが密な社会的ネットワークを提供したため)。私たちの現在の苦境は、コミュニティへの参加や社会的信頼といった社会資本の長期的な浸食の結果なのだろうか。

経済学者のジュリエット・ショーアが発見したアメリカにおける「余暇の予想外の衰退」は、私たちの世代が市場の外で互いに関わり合うことが少なく、その結果、共通の目標のために協力する準備ができていないことを示唆しています。移動の多い共働き(あるいは片親)の家庭では、育児やその他のサービスを、以前は家族や近所のネットワークを通じて提供していたものを、市場を利用して調達しなければならないことが多い。たとえ、市場原理を利用したサービスが高品質であったとしても、このような社会の深い流れがソーシャル・キャピタルを蝕んでいる。PTAや教会の列席者にも空席が多くなっている。職場における完全な平等がもたらす生産的で解放的な効果を祝う一方で、私たちはこの運動によって失われた社会資本を交換しなければなりません。

かつては地域生活の毛細血管と密接に結びついていた政党は、世論調査会社やメディアコンサルタント、独立系政治起業家など、まさに社会資本の対極にあるような、消え入りそうなお菓子になってしまった。私たちは、公共政策が公共の利益に関する集団的な審議の結果ではなく、むしろ選挙戦略の残滓であるという民主主義の概念を、あまりにも簡単に受け入れてしまっている。ソーシャル・キャピタルのアプローチは、市民規範とネットワークの間接的効果に焦点を当て、私たちの集団的不満の説明として、政府の正式な制度にのみ重点を置くことに対する必要な修正策となるものである。政治システムを、特に上層部にコネクションのない人々に対して、より応答性の高いものにしようとするならば、草の根の組織を育成しなければならない。

古典的なリベラルな社会政策は、個人の機会を高めることを目的としていますが、ソーシャルキャピタルが重要であるとすれば、この強調は部分的に見当違いなものです。その代わりに、政治や経済とはあまり関係がないと思われる宗教団体や合唱団、リトルリーグなどのスペースを確保し、コミュニティの発展に焦点を当てなければならない。政府の政策は、その意図する効果が何であれ、ソーシャル・キャピタルへの間接的な影響について吟味されるべきです。もし、ソーシャル・キャピタルが、公営や民営の借家よりも住宅所有によって育まれるのであれば、住宅政策はそれに従って設計されるべきであるという説がある。同様に、テダ・スコクポールが示唆するように、国家公務員制度がもたらす直接的な恩恵は、階級や人種を超えた社会的ネットワークの構築からもたらされる間接的な恩恵に比べれば、矮小化されるかもしれない。米国のコミュニティの窮状を改善するための包括的な戦略では、人的・物的資本への投資と同様に、社会資本の再構築が重要である。

ブッシュ政権では、コミュニティーの自立、つまり「千の光点」が、政治的意思の欠如のアリバイとして、公共の財布の薄さを利用した政権のイデオロギー的イチジクとして、あまりにも頻繁に使われた。保守派が仲介団体の価値を強調するのは正しいが、民間団体と政府との間の潜在的な相乗効果を誤解している。ソーシャル・キャピタルは、効果的な公共政策の代替物ではなく、むしろその前提条件であり、部分的にはその結果である。イタリアの研究が示唆するように、ソーシャル・キャピタルは国家や市場を通じて、また市場とともに機能するものであり、それらの代わりに機能するものではありません。 ソーシャル・キャピタル・アプローチは、文化的決定論を主張するものでも、被害者を責める口実でもない。

賢明な政策は社会資本の形成を促進し、社会資本そのものが政府の行動の有効性を高めることができる。前世紀の農業改良普及事業から今世紀のコミュニティ組織に対する免税措置に至るまで、アメリカ政府はしばしば社会資本への投資を促進してきたが、今その努力を新たにしなければならない。新政権は、ようやく公権力と公的資金を公共の目的のために使うことを望むようになったが、効果的な政策の重要な背景として、社会的つながりの重要性を見逃してはならない。

ソーシャル・キャピタルの研究者は、このような公共問題へのアプローチが示唆する最も重要な問題のいくつかに取り組み始めたばかりである。

さまざまな形の市民参加における実際の傾向はどのようなものなのか?
なぜ地域社会はソーシャルキャピタルの蓄積に差があるのか?どのような市民参加が、経済成長やコミュニティの有効性を促進する可能性が高いのか?
特定の種類のソーシャル・キャピタルは、異なる公共問題に適合させる必要があるのか?
最も重要なことは、ソーシャル・キャピタルはどのように創造され、破壊されるかということである。

ソーシャル・キャピタルを構築する(あるいは再構築する)ための戦略として、どのようなものが最も有望か?既存のソーシャル・キャピタルの活用と新たなソーシャル・キャピタルの創造という2つの戦略のバランスをどのようにとることができるのか。このエッセイに散りばめられた提案は、新たな社会資本の形成を促し、すでにあるものを活用するための、より実践的な方法への挑戦を意図したものである。

人的資本や物的資本と同様に、社会資本もまた、悪い目的のために使われることがあるからだリベラル派は、個人の機会という名のもとに、中世のギルドから近所の学校まで、ある種の社会資本を破壊しようとすることが多い。リベラル派は、自らの政策の間接的な社会的コストを常に考慮してきたわけではないが、私的団体の力を心配するのはしばしば正しかった。社会的不平等は、社会資本に埋め込まれている可能性がある。特に規範が差別的であったり、ネットワークが社会的に隔離されている場合、ある集団に役立つ規範やネットワークが、他の集団を妨害することがある。地域社会の生活を支えるソーシャル・キャピタルの重要性を認識しても、その地域社会がどのように定義されるか、つまり、誰が地域社会の中にいてソーシャル・キャピタルから利益を得ているか、誰が地域社会の外にいてそうでないかについて心配する必要性を免れることはできない。共同体主義を批判する人々が警告するように、社会資本のある形態は個人の自由を損なう可能性がある。派閥の弊害」に対する建国者の懸念の多くは、ソーシャル・キャピタルにも当てはまります。様々な形態のソーシャル・キャピタルのバランスシートを作成する前に、我々は利益だけでなくコストも考慮する必要がある。この課題はまだ残されている。

わが国と世界が直面している緊急の問題に対する進展には、時代遅れのイデオロギー的な隔たりを埋めるアイデアが必要である。E.J.ディオンヌが最近指摘したように、社会的エンパワーメントの重要性については、リベラル派も保守派も一致している(「The Quest for Community [Again]," American Prospect, Summer 1992」)。ソーシャル・キャピタル・アプローチは、この名目上の収束に対して、より深い概念的裏付けを提供する。真の進歩には、安易な言葉による合意ではなく、しっかりとした思考と繊維質の多いアイデアが必要である。ソーシャル・キャピタル・アプローチは、民間の社会インフラと機能する公共政策を組み合わせる新しい方法を発見することを約束し、さらに、アメリカの社会資本のストックを活性化するために賢明な公共政策を使用することを約束する。

以上

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ありふれているけど、いつの時でも頭を抱える状況に、今回も頭を抱えています。

It's common, however, it has made me annoyed, and I am annoyed now.

今回は、chkdskでも、復旧できませんでした。

This time, "chkdsk" didn't save me.

「chkdsk f: /f」という掛け軸が販売されるのであれば、今、直ぐにでも購入する準備があります。

各種の市販ツールも試してみたのですが、ダメでした。

I tried various commercial tools, but they were in vain.

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なんでこれが

FROM golang:1.16.3-alpine
WORKDIR /go
ADD . /go
# CMD ["go", "run", "main.go","-addr" ":18888"]
# CMD ["go", "run", "main.go","-addr" ":18888"]
# CMD ["main.exe"]

こうなる?

わからん・・・

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ちょっとコードいじって、表示場所を替えてみた

使っている(らしい)API

https://github.com/Sumbera/gLayers.Leaflet

 

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https://smart-change-phone.net/pdf-copy-technique/

「PDF」自体に、編集できないように保護が掛けられている場合は、Webブラウザの「Google Chrome」(以下「Chrome」)を使用することで保護を解除できる可能性があります。

保護さえ解除できてしまえば、ファイルの中身が画像でない限りは文字をコピーしたり編集することができます。

 

まずは事前に公式サイトから「Chrome」をインストールしておきましょう。

「Chrome」が用意できたら、以下の手順で「PDF」の保護を解除していきます。

(1)「Chrome」を起動する。
(2)保護された「PDF」をドラッグして「Chrome」上で離す。
(3)「Chrome」で「PDF」が開いたら右上の「印刷」ボタンをクリックする。
(4)「送信先」の「変更」をクリックして「PDFに保存」を選択する。
(5)「保存」をクリックする。
(6)保存先を指定する。
これで、保護が解除された状態の「PDF」を作ることができます。

Acrobat Readerで開くと、コピペできるようになっています(できない場合もあるようです)。

ただし、テキストリンクなどの機能も解除されてしまうことがあるので注意してください。

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TODOタグにTODOを記載して、毎日タグを移動させる。
実施完了したら、TODOから抜いて、その日のタグに残していくだけ。
TODOのランク付けとか、そういう面倒なことはやらないし、記載ルールも設けない(自分だけが分かればいい)

日付は、これ(日付作成)を使って一気に作成。Mindmanagerにコピペするだけ。

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江端一夫・瑤子 納骨供養のご案内

拝啓

処暑の候、まだまだ暑さは続いておりますが、皆様にはますますご健勝のこととお喜び申し上げます。

父と母の葬儀の折には大変お世話になり有難うございました。

この度、父と母の納骨をする運びとなりました。

ご都合がよろしければ、平服にて御気軽にお立ち寄りをご検討頂ければ幸いです

(私(智一)は、ジーパンとスニーカーと数珠持参で参加予定です)。

コロナ禍の状況下、身内のみ、屋外、短時間(30分以内)、小人数(10人以下)(*)の催しとさせて頂きたく、何卒ご協力のほどよろしくお願い致します。

敬具

(*)今回、少人数開催を提案させて頂いておりますのは、先日、江端家におきまして次女がコロナに罹患して、家族全員に波及する事態になったことに因ります。万一、どなたかが感染発病(あるいは濃厚感染者)するようなことにでもなりましたら、参加して頂いた皆様に大変申し訳ないことになりますので、今回に関しましては、原則として、各ご家族1名(または2名程度)のご参加をお願いしている次第です。

なお、父と母の墓所は、我が家から比較的近いところにありますので、お近くにお拠りの際に、私が墓所にご案内させて頂きたいと考えております。
大変恐れいりますが、本件ご理解頂けますよう、よろしくお願い申し上げます。

安全講話「江端家に”コロナ”がやってきた日」

 

日時: 2022年11月23日(水・祝日) 12:00-

場所:町田いずみ浄苑 樹木葬(屋外・立席)   042-736-2233

https://www.izumijouen.co.jp/

樹木葬 桜の下のあなたへ」 - ドキュメント72時間 - NHK

東京都内最大級の樹木葬

https://www.izumijouen.co.jp/about/access/

当日、私はここ(駐車場)でお待ち申し上げます↓


会食のご案内

納骨後、ささやかながら会食の席も設けております。

お車にてのご移動(20分程度)になるかと存じますが、ご出席をご検討頂けましたら幸いです。

(移動手段につきましては、ご相談下さい)

日時: 2022年11月23日(水・祝日) 13:30-

場所: かごの屋 多摩センター駅前店  042-311-1351 

(クリックでページに飛びます↓)

町田いずみ 洗苑から会食場までの移動ルート↓


 

 

 

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今月のコラムの原稿執筆の為、一次資料に遡っています。
Keyword;一体“孤独”の何が悪い? 『孤独は、1日タバコ15本分の害悪』―― その根拠はどこにある? イギリスの孤独担当相ダイアナ・バラン氏の発言  一次情報としては「死亡率の危険因子としての孤独と社会的孤立:メタ分析的レビュー(*)」という論文が出所らしい  死亡率に対する客観的および主観的な社会的孤立の相対的影響を調べること “社会的孤立(状態)”と”孤独(心理)”は、概念的に異なる(Coyle & Dugan, 2012; Perissinotto & Covinsky, 2014)  “孤立”、“孤独”が招く、驚くべき死亡率の上昇 “たばこ15本” この死亡率を、喫煙による寿命の短縮(5.5分/1本→1.4時間/日)に
当てはめたのだろう(推測)
死亡率の危険因子としての孤独感および社会的孤立感。メタ分析的レビュー
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Abstract
概要
Actual and perceived social isolation are both associated with increased risk for early mortality. In this meta-analytic review, our objective is to establish the overall and relative magnitude of social isolation and loneliness and to examine possible moderators. We conducted a literature search of studies (January 1980 to February 2014) using MEDLINE, CINAHL, PsycINFO, Social Work Abstracts, and Google Scholar. The included studies provided quantitative data on mortality as affected by loneliness, social isolation, or living alone. Across studies in which several possible confounds were statistically controlled for, the weighted average effect sizes were as follows: social isolation odds ratio (OR) = 1.29, loneliness OR = 1.26, and living alone OR = 1.32, corresponding to an average of 29%, 26%, and 32% increased likelihood of mortality, respectively. We found no differences between measures of objective and subjective social isolation. Results remain consistent across gender, length of follow-up, and world region, but initial health status has an influence on the findings. Results also differ across participant age, with social deficits being more predictive of death in samples with an average age younger than 65 years. Overall, the influence of both objective and subjective social isolation on risk for mortality is comparable with well-established risk factors for mortality.
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実際の社会的孤立と認識された社会的孤立は、ともに早期死亡のリスク上昇と関連している。このメタ分析レビューでは、社会的孤立と孤独の全体的および相対的な大きさを確定し、可能なモデレーターを検討することを目的としている。MEDLINE、CINAHL、PsycINFO、Social Work Abstracts、Google Scholarを用いて、研究の文献検索(1980年1月~2014年2月)を行った。対象とした研究は、孤独感、社会的孤立、一人暮らしが影響する死亡率に関する定量的データを提供していた。いくつかの可能性のある交絡因子が統計的にコントロールされた研究全体で、加重平均効果量は以下の通りであった:社会的孤立のオッズ比(OR)=1.29、孤独のOR=1.26、一人暮らしのOR=1.32、これはそれぞれ平均29%、26%、32%の死亡率の上昇に対応している客観的な社会的孤立と主観的な社会的孤立の測定値に差は見られなかった。結果は、性別、追跡期間、地域によって一貫しているが、初期の健康状態が結果に影響を及ぼしている。結果は参加者の年齢によっても異なり、平均年齢が65歳未満のサンプルでは、社会的欠陥が死亡をより予測することがわかった。全体として、死亡リスクに対する客観的および主観的な社会的孤立の影響は、死亡に対する確立された危険因子と同等である。
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Keywords
social isolation, loneliness, mortality
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キーワード
社会的孤立、孤独、死亡率
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Several lifestyle and environmental factors are risk factors for early mortality, including smoking, sedentary lifestyle, and air pollution. However, in the scientific literature, much less attention has been given to social factors demonstrated to have equivalent or greater influence on mortality risk (Holt-Lunstad, Smith, & Layton, 2010). Being socially connected is not only influential for psychological and emotional well-being but it also has a significant and positive influence on physical well-being (Uchino, 2006) and overall longevity (Holt-Lunstad et al., 2010; House, Landis, & Umberson, 1988; Shor, Roelfs, & Yogev, 2013). A lack of social connections has also been linked to detrimental health outcomes in previous research. Although the broader protective effect of social relationships is known, in this meta-analytic review, we aim to narrow researchers’ understanding of the evidence in support of increased risk associated with social deficits. Specifically, researchers have assumed that the overall effect of social connections reported previously inversely  equates with risk associated with social deficits, but it is presently unclear whether the deleterious effects of social deficits outweigh the salubrious effects of social connections. Currently, no meta-analyses focused on social isolation and loneliness exist in which mortality is the outcome. With efforts underway to identify groups at risk and to intervene to reduce that risk, it is important to understand the relative influence of social isolation and loneliness.
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喫煙、座りがちな生活、大気汚染など、いくつかの生活習慣や環境要因が早期死亡の危険因子である。しかし、科学的な文献では、死亡リスクに同等以上の影響を与えることが証明された社会的要因にはあまり注意が払われていない(Holt-Lunstad, Smith, & Layton, 2010)。社会的なつながりを持つことは、心理的・感情的な幸福に影響を与えるだけでなく、身体的な幸福(内野、2006)および全体的な長寿(Holt-Lunstadら、2010; House, Landis, & Umberson, 1988; Shor, Roelfs, & Yogev, 2013)に有意かつプラスの影響を与えるのである。社会的つながりの欠如は、これまでの研究でも、有害な健康アウトカムに関連している。社会的関係の広範な保護効果は知られているが、このメタ分析レビューでは、社会的欠陥に関連するリスク上昇を支持する証拠に対する研究者の理解を狭めることを目的としている。具体的には、研究者は、これまでに報告された社会的つながりの全体的な効果が、社会的欠陥に関連するリスクと逆相関すると仮定してきたが、社会的欠陥の有害な効果が社会的つながりの有益な効果を上回っているかどうかは、今のところ不明である。現在、社会的孤立と孤独に焦点を当てたメタアナリシスで、死亡率をアウトカムとしたものは存在しない。リスクのあるグループを特定し、そのリスクを減らすために介入する努力が行われている中で、社会的孤立と孤独の相対的な影響力を理解することは重要である。
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Living alone, having few social network ties, and having infrequent social contact are all markers of social isolation. The common thread across these is an objective quantitative approach to establish a dearth of social contact and network size. Whereas social isolation can be an objectively quantifiable variable, loneliness is a subjective emotional state. Loneliness is the perception of social isolation, or the subjective experience of being lonely, and thus involves necessarily subjective measurement. Loneliness has also been described as the dissatisfaction with the discrepancy between desired and actual social relationships (Peplau & Perlman, 1982). Is there a need to distinguish between social isolation and loneliness in assessing mortality risk? People lacking human contact often feel lonely (Yildirim & Kocabiyik, 2010); however, social isolation and loneliness are often not significantly correlated (Coyle & Dugan, 2012; Perissinotto & Covinsky, 2014), suggesting that these may be independent constructs and that one may occur without the other. For instance, some may be socially isolated but content with minimal social contact or actually prefer to be alone; others may have frequent social contact but still feel lonely. Because of the conceptual distinction between social isolation and loneliness, understanding their relative influence on mortality may provide insights into possible independent pathways by which each influences risk and, in turn, guides intervention efforts.
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一人暮らし、社会的ネットワークのつながりの少なさ、社会的接触の頻度の少なさなどは、すべて社会的孤立の指標となります。これらに共通するのは、社会的接触の少なさやネットワークの大きさを客観的に定量的に立証することです。社会的孤立が客観的に定量化できる変数であるのに対して、孤独は主観的な感情状態です。孤独は社会的孤立の認識、つまり孤独であるという主観的な経験であり、したがって必然的に主観的な測定が必要となります。また、孤独は、望ましい社会的関係と実際の社会的関係の間の不一致に対する不満とも言われています(Peplau & Perlman, 1982)。死亡リスクの評価において、社会的孤立と孤独を区別する必要があるのでしょうか?人との接触がない人はしばしば孤独を感じるが(Yildirim & Kocabiyik, 2010)、社会的孤立と孤独はしばしば有意に相関しない(Coyle & Dugan, 2012; Perissinotto & Covinsky, 2014)ため、これらは独立した構成要素であり、一方がなくても発生する可能性があることが示唆される。例えば、社会的に孤立していても、最低限の社会的接触で満足していたり、実際に一人でいることを好む人もいれば、頻繁に社会的接触があっても、孤独を感じる人もいます。社会的孤立と孤独は概念的に区別されるので、死亡率に対するこれらの相対的な影響を理解することは、それぞれがリスクに影響を与え、ひいては介入努力の指針となる独立した経路の可能性について洞察を与えるかもしれない。
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There are several processes by which actual and perceived social isolation may influence mortality risk (also see other reviews in this special section). Social connections, or the lack thereof, can influence health and risk of mortality via direct and indirect pathways (see Uchino, 2006). Both loneliness and social isolation are associated with poorer health behaviors including smoking, physical inactivity, and poorer sleep (Cacioppo et al., 2002; Hawkley, Thisted, & Cacioppo, 2009; Theeke, 2010). Each is also associated with health-relevant biological processes, including higher blood pressure, C-reactive protein, lipid profiles, and poorer immune functioning (Grant, Hamer, & Steptoe, 2009; Hawkley & Cacioppo, 2010; Pressman et al., 2005). Researchers that have included both social isolation and loneliness have linked these factors independently to poorer health behaviors and biological risk factors (Pressman et al., 2005; Shankar, McMunn, Banks, & Steptoe, 2011). However, few researchers have examined these concurrently, and little is known about their relative or synergistic influence. In this meta-analytic review, our primary aim was to focus on the relative effects of objective and subjective social isolation on mortality (the likelihood of death over a given time), to determine the magnitude and nature of the association with risk of mortality, and to identify potential moderating variables. We reviewed studies of mortality that included measures of loneliness, social isolation, or living alone. Because it is important to determine the effect of social isolation and loneliness independent of correlated lifestyle (e.g., smoking, physical activity) and psychological factors (e.g., depression, anxiety), we also examined inclusion of covariates.
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実際の社会的孤立や社会的孤立の認知が死亡率に影響を与えるプロセスはいくつかある(本特集の他のレビューも参照のこと)。社会的なつながり、あるいはその欠如は直接的、間接的な経路で健康や死亡リスクに影響を与える可能性がある(Uchino, 2006参照)。孤独と社会的孤立はともに、喫煙、運動不足、睡眠不足など、より悪い健康行動と関連している (Cacioppo et al., 2002; Hawkley, Thisted, & Cacioppo, 2009; Theeke, 2010)。また、血圧の上昇、CRP、脂質プロファイル、免疫機能の低下など、健康に関連する生物学的過程とも関連している(Grant, Hamer, & Steptoe, 2009; Hawkley & Cacioppo, 2010; Pressman et al.) 社会的孤立と孤独の両方を含む研究者は、これらの要因をより悪い健康行動や生物学的危険因子と独立して結びつけています(Pressman et al.、2005;Shankar、McMunn、Banks、& Steptoe、2011)。しかし、これらを同時に検討した研究者は少なく、これらの相対的あるいは相乗的な影響についてはほとんど知られていない。このメタ分析レビューでは、死亡率(一定期間内に死亡する可能性)に対する客観的・主観的社会的孤立の相対的影響に焦点を当て、死亡リスクとの関連の大きさと性質を明らかにし、潜在的な緩和変数を特定することを主目的とした。我々は、孤独感、社会的孤立、一人暮らしの尺度を含む死亡率に関する研究をレビューした。社会的孤立や孤独の影響を、相関するライフスタイル(例:喫煙、身体活動)や心理的要因(例:うつ病、不安)から独立して判断することが重要であるため、共変数を含むかどうかも検討した。
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Method
方法
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Identification of studies
研究の特定
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We identified published and unpublished studies of the association between social relationships and mortality using two techniques. First, we searched for studies appearing from January 1980 to February 2014 using several electronic databases: MEDLINE, CINAHL, PsycINFO, Social Work Abstracts, and Google Scholar. To capture relevant articles, we used multiple search terms, including mortality, death, decease(d), died, dead, and remain(ed) alive, which were crossed with synonyms of the terms social isolation, loneliness, and living alone. To minimize inadvertent omissions, we searched each database twice, with searches ending on February 24, 2014. Second, we manually examined the reference sections of past reviews and of studies meeting the inclusion criteria to locate articles not identified in the database searches. A team of research assistants who were trained and supervised by the authors conducted the searches.
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社会的関係と死亡率の関連について、2つの手法で公表済みおよび未公表の研究を同定した。まず、1980年1月から2014年2月までに出現した研究を、いくつかの電子データベースを用いて検索した。MEDLINE、CINAHL、PsycINFO、Social Work Abstracts、およびGoogle Scholarである。関連する論文を捉えるために、mortality, death, decease(d), died, dead, remain(ed) aliveなどの複数の検索語を用い、social isolation, loneliness, living aloneの同義語と掛け合わせた。不用意な脱落を最小限にするため、各データベースを2回検索し、検索は2014年2月24日に終了した。次に,データベース検索で特定されなかった論文を見つけるために,過去のレビューや包括基準を満たした研究の参考文献のセクションを手作業で調査した。検索は,著者らによって訓練・指導されたリサーチアシスタントのチームが行った。
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Inclusion criteria
対象基準
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We included in the meta-analysis studies written in English that provided quantitative data regarding individuals’ mortality as a function of objective and subjective social isolation (operational definitions of social isolation, loneliness, and living alone are provided in Table 1). All studies needed to be prospective in design, meaning that the researchers measured one’s objective or subjective social isolation at the study initiation and then followed participants over time (typically several years) to determine who remained alive and who was dead at the follow-up. Thus, risk for mortality is an estimate of the extent to which social isolation, living alone, and loneliness significantly predict the likelihood of being dead at follow-up. We extracted data when authors used measures including the terms found in Table 1. In some cases, authors operationalized social isolation by contrasting the participants from the bottom quartile or quintile on a social network or integration measure (e.g., Social Network Index; Cohen, Doyle, Skoner, Rabin, & Gwaltney, 1997) but otherwise did not code data from measures of social networks/integration. Because we were interested in the impact of social deficits on disease, we excluded studies in which mortality was a result of suicide or accident. We also excluded studies in which the outcome could not be isolated to mortality (e.g., combined outcomes of morbidity and mortality). Although we excluded single-case designs and reports with exclusively aggregated data (e.g., census-level statistics), we included all other types of quantitative research designs that yielded a statistical estimate of the association between mortality and loneliness/isolation. Figure 1 shows the flow  diagram containing the details of study inclusion (included in the Supplemental Material available online).
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我々は、客観的・主観的社会的孤立の機能として個人の死亡率に関する定量的データを提供する英語で書かれた研究をメタ分析の対象とした(社会的孤立、孤独、一人暮らしの運用上の定義は表1に示されている)。すべての研究はプロスペクティブデザインである必要があり、研究者は研究開始時に客観的または主観的社会的孤立を測定し、その後参加者を長期間(通常数年間)追跡調査し、追跡調査時に誰が生存していて誰が死亡しているかを決定したことを意味します。したがって、死亡リスクとは、社会的孤立、一人暮らし、孤独が、追跡調査時に死亡している可能性をどの程度有意に予測するかを推定するものである。我々は、著者が表1にある用語を含む測定法を用いている場合にデータを抽出した。場合によっては、社会的ネットワークや統合の指標(例えば、Social Network Index; Cohen, Doyle, Skoner, Rabin, & Gwaltney, 1997)の下位4分の1または5分の1の参加者と対比することで社会的孤立を運用したが、それ以外は社会的ネットワーク/統合の指標からデータをコード化しなかった。我々は、社会的欠陥が疾病に及ぼす影響に関心があったので、死亡が自殺または事故の結果である研究は除外した。また、アウトカムが死亡率に分離できない研究(例えば、罹患率と死亡率の複合アウトカム)も除外した。シングルケースデザインと集計データのみの報告(例:国勢調査レベルの統計)は除外したが、死亡率と孤独・孤立の関連性を統計的に推定できるその他のタイプの定量的研究デザインはすべて対象とした。図 1 は、研究の組み入れの詳細を含むフロー図である(オンラインで利用可能な補足資料に含まれる)。
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Data abstraction
データの抽象化
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A team of research assistants and the authors performed the data searches and coding. To reduce the likelihood of human error in coding, a team of two raters coded each article twice. Two different raters performed the second coding of each article. Thus, two distinct coding teams (four raters) coded each article. Coders extracted several objectively verifiable characteristics of the studies: (a) the number of participants and their composition by age, gender, health status, and preexisting health  conditions (if any), as well as the cause of mortality; (b) length of follow-up; (c) research design; (d) type of social isolation (actual/perceived) evaluated; (e) number and class of covariates included in the statistical model; and (f) exclusion of participants who were severely ill or who died shortly after study initiation. The latter two variables helped to address possible confounds (e.g., depression, health status, physical mobility, age) and reverse causality, whereby individuals with impaired health would be more likely to report increased social isolation or loneliness because of an inability to engage in social contact. For each study, we extracted the reported effect size, making sure that odds ratio (OR) values greater than one represented an increase in mortality as a function of social isolation, loneliness, or living alone?and a decrease in mortality when individuals were not isolated, lonely, or living alone. Effect sizes less than one indicated the opposite. To analyze the data, we temporarily transformed the reported effect sizes to the natural log of the OR and subsequently transformed them back to ORs for purposes of interpretation. When researchers reported multiple effect sizes within a study at the same point in time, we averaged the several values (weighted by standard error) to avoid violating the assumption of independent samples. We therefore used the shifting units of analysis approach (Cooper, 1998), which minimizes the threat of nonindependence in the data while allowing for more detailed follow-up analyses. In a few cases in which researchers reported multiple effect sizes across different levels of social isolation (high vs. medium, medium vs. low), we extracted only the value with the greatest contrast (high vs. low).
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データ検索とコーディングは、リサーチアシスタントと著者のチームが行った。コーディングにおけるヒューマンエラーの可能性を減らすため、2 人の評価者チームが各論文を 2 回コーディン グした。各論文の 2 回目のコーディングは、異なる 2 名の評価者が行った。このように、2 つの異なるコーディングチーム(4 名の評価者)が各記事をコーディン グした。(a)参加者数、年齢、性別、健康状態、既往症(ある場合)、および死亡原因による構成、(b)追跡期間の長さ、(c)研究デザイン、(d)評価した社会的孤立(実際/知覚)の種類、(e)統計モデルに含めた共変量の数および種類、(f) 重病または研究開始後すぐに死亡した参加者の除外など、コーダーは研究の客観的検証を行ういくつかの特性を抜き出しました。後者の2つの変数は、起こりうる交絡因子(例:うつ病、健康状態、身体的移動性、年齢)および逆因果(健康障害のある人は、社会的接触ができないために社会的孤立や孤独の増加を報告する可能性が高い)に対処するのに役立つものである。各研究について、報告された効果量を抽出し、1より大きいオッズ比(OR)値が、社会的孤立、孤独、または一人暮らしの機能として死亡率の増加を表し、個人が孤立、孤独、または一人暮らしではない場合に死亡率が減少することを確認する。1未満の効果量は、その逆を表していた。データを分析するために、報告された効果量を一時的にORの自然対数に変換し、その後、解釈のためにORに変換しなおした。研究者が同じ時点の研究内で複数の効果量を報告した場合、独立標本の仮定に違反しないように、複数の値を平均化した(標準誤差で重み付け)。そのため、データにおける非独立性の脅威を最小限に抑えつつ、より詳細な追跡分析が可能なshifting units of analysis approach (Cooper, 1998)を使用した。研究者が異なる社会的孤立のレベル(高対中、中対低)で複数の効果量を報告しているいくつかのケースでは、最も対照的な値(高対低)のみを抽出した。
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時間軸で複数の効果量を持つ研究がある場合、最も長い追跡期間のデータを抽出した。未調整のデータと、統計的コントロールの数が最も多いモデルからのデータを抽出した(ただし、両モデルで使用した統計的コントロールの種類と数を記録した後、その後の比較のために、最も少ない統計的コントロールを用いたモデルからのデータも抽出した)。全体として、データ抽出のための評価者間の一致は、カテゴリー変数(Cohenのカッパは平均0.73)および連続変数(単一の測定のクラス内相関は平均0.95)については十分に高いものであった。コーディングチーム間の不一致は、コンセンサスが得られるまで論文をさらに精査して解決した。
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When a study contained multiple effect sizes across time, we extracted the data from the longest follow-up period. We extracted both unadjusted data and the data from the model involving the greatest number of statistical controls (although we also extracted the data from the model utilizing the fewest number of statistical controls for a subsequent comparison after recording the type and number of statistical controls used within both models). Overall, the interrater agreement for data abstraction was adequately high for categorical variables (with Cohen’s kappa averaging .73) and for continuous variables (with intraclass correlations for single measures averaging .95). We resolved discrepancies across coding teams through further scrutiny of the article until we obtained consensus.?
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Results
成果
Description of the retrieved literature
検索した文献の説明
We located 79 articles reporting pertinent data, 9 of which were excluded because they contained the same data as another article, resulting in 70 independent studies that met the full inclusion criteria. The complete list of references and a table summarizing the characteristics of those studies (Table S1) are found in the Supplemental Material available online. Studies typically involved older adults, with a mean age of 66.0 years at initial data collection and with a mean length of follow-up being 7.1 years. Most studies (63%) involved normal community samples, but 37% of studies involved patients with a medical condition, such as heart disease. See Table 2 for further descriptive data. Three studies included data on both loneliness and one of the objective independent variables: two for loneliness and social isolation, and one for loneliness and living alone. Using a shifting units of analysis approach (Cooper, 1998), we included data from those distinct measures in the analyses specific to the type of measurement, but all other studies contributed a single data point to the analyses.
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関連データを報告した79件の論文を探し出し、そのうち9件は他の論文と同じデータを含んでいたため除外し、その結果、完全な組み入れ基準を満たした独立した70件の研究が得られた。文献の完全なリストと、これらの研究の特徴をまとめた表(表S1)は、オンラインで利用可能な補足資料に記載されている。研究は一般的に高齢者を対象としており、最初のデータ収集時の平均年齢は66.0歳で、平均追跡期間は7.1年であった。ほとんどの研究(63%)は通常の地域住民を対象としているが、37%の研究は心臓病などの病状を持つ患者を対象としている。記述的なデータについては表2を参照。3つの研究では、孤独と客観的な独立変数の両方に関するデータを含んでいた。2つは孤独と社会的孤立、1つは孤独と一人暮らしである。分析単位の移行アプローチ(Cooper, 1998)を用いて、我々は、測定のタイプに特有の分析にこれらの異なる測定からのデータを含めましたが、他のすべての研究は、分析に単一のデータポイントを提供しました。
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Effect sizes in the 70 studies had been calculated by researchers using a variety of methods, with some researchers reporting unadjusted values and with other researchers using a variety of covariates. ORs ranged from 0.64 to 3.85, with exceptionally high heterogeneity across studies (I 2 = 97.8%, 95% CI [97.6%, 98.1%]; Q = 3,328.9, p < .0001), suggesting excessive variability in findings across all types of data. We therefore divided the analyses according to the number of covariates used. In the unadjusted data group, the researchers controlled for no other variables in the analyses. In the partially adjusted data group, the researchers typically controlled for one or two variables, usually age and gender. The fully adjusted data are the model within studies with the largest number of covariates. Effect sizes from each category were evaluated separately, such that a single study could contribute effect sizes to more than one category (see Table 3).

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70件の研究の効果量は、研究者によってさまざまな方法で計算されており、ある研究者は未調整値を報告し、他の研究者はさまざまな共変数を使用していた。ORは0.64から3.85の範囲で、研究間の異質性は例外的に高く(I 2 = 97.8%, 95% CI [97.6%, 98.1%]; Q = 3,328.9, p < .0001)、すべての種類のデータで所見が過度に変動していることが示唆された。そこで、使用した共変量の数によって解析を分けた。未調整データ群では、研究者は分析において他の変数を一切コントロールしなかった。部分調整データ群では、研究者は通常1つか2つの変数、通常は年齢と性別をコントロールした。完全調整データは、共変量が最も多い研究内のモデルである。各カテゴリーの効果量は別々に評価され、1つの研究が2つ以上のカテゴリーに効果量を寄与することもある(表3参照)。

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Overall, each of the measures (social isolation, loneliness, and living alone) for each type of data (unadjusted, partially adjusted, or fully adjusted) had an OR between 1.26 and 1.83. The three measures did not differ in their ORs for any of the three types of data, meaning that there was no overall difference among the two objective and one subjective factors. (Random-effects weighted analyses of variance across the measures yielded all ps > .20.) However, the type of data did matter in the analysis. Unadjusted data yielded effect sizes of greater magnitude than fully adjusted data (see Table 3). The differences between unadjusted and fully adjusted data also reached statistical significance (p < .001) when comparing data within 27 studies in which researchers reported more than one statistical model (e.g., unadjusted compared with fully adjusted values) using multivariate meta-analytic methods after accounting for the .74 correlation of effect sizes within studies. Thus, unadjusted and fully adjusted data not only represented conceptually distinct classes of data but also yielded findings of different magnitude.

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全体として、各データタイプ(未調整、部分調整、完全調整)の各測定値(社会的孤立、孤独、一人暮らし)のORは1.26から1.83の間であった。3つの尺度は、3種類のデータのいずれにおいてもORに差がなく、2つの客観的要因と1つの主観的要因の間に全体的な差がないことを意味している。(尺度間のランダム効果による重み付け分散分析では、すべてのpsが.20以上であった)。しかし、データの種類は分析に重要であった。未調整のデータは、完全調整のデータよりも大きな効果量を示した(表3参照)。未調整データと完全調整データの差は、研究者たちが2つ以上の統計モデル(例えば、完全調整値と未調整値)を報告した27の研究内のデータを、研究内の効果量の相関0.74を考慮した後に多変量メタ分析法を用いて比較した場合にも、統計的に有意(p < 0.001)に達した。このように、未調整データと完全調整データは、概念的に異なるクラスのデータを表すだけでなく、異なる大きさの所見をもたらすものであった。

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Moderator analyses
Given the substantial heterogeneity of the overall results (I 2  > 80%), we analyzed the extent to which the variability in effect sizes could be attributable to study or participant characteristics. These analyses involved only the fully adjusted data because multiple factors predictive of mortality had been controlled (thus minimizing possible confounding explanations). Study and participant characteristics included both categorical and continuous data, so we report those analyses separately.
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モデレータ分析
全体的な結果のかなりの異質性(I 2 > 80%)を考慮して、効果量の変動が研究または参加者の特徴にどの程度まで起因しうるかを分析した。これらの解析は、死亡率を予測する複数の要因がコントロールされていたため、完全に調整されたデータのみを対象とした(したがって、交絡する可能性のある説明は最小限に抑えられている)。研究および参加者の特性には、カテゴリーデータおよび連続データの両方が含まれるため、これらの分析を別々に報告する。
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Categorical variables.
We examined categorical variables using random-effects weighted analyses of variance, beginning with the type of covariates used in the fully adjusted models. Eight studies included multiple covariates that were directly relevant to social support, such as marital status, social networks, and loneliness. These eight studies had lower averaged effect sizes (OR = 1.17) than those of 33 studies in which no covariates directly relevant to social support were included in the statistical model (OR = 1.27). Otherwise, the averaged effect sizes remained of similar magnitude irrespective of the particular covariates that were or were not included in the models (p > .20), including covariates relevant to depression, socioeconomic status, health status, physical activity, smoking, gender, and age. Different combinations of covariates across studies yielded similar results. We found no substantive differences in effect sizes (p > .15) across the other categorical variables evaluated: world region, data collection setting, cause of mortality, research design, health status, and medical condition at intake. Finding no significant differences across participant health status when using the fully adjusted data was particularly notable because of a difference that we observed with the unadjusted data: Studies in which participants had a medical condition and were recruited from a medical setting had larger unadjusted average effect sizes (OR = 1.82) than studies with ostensibly healthy participants recruited from the general community (OR = 1.34, p = .003). Furthermore, with the unadjusted data, studies in which the researchers excluded participants with terminal conditions or participants who died shortly after baseline data collection (whose social isolation or social support may have been affected by their medical condition) had higher averaged effect sizes (OR = 1.95) than the studies in which the researchers did not report such exclusions (OR = 1.38, p < .05). Thus, accounting for participants’ initial health condition in the research design resulted in systematically different findings across studies. In most (81%) of the multivariate statistical models, researchers had controlled for participant health status variables, such that we found no differences across those conditions in the fully adjusted data. Studies in which the researchers controlled for health status variables yielded substantially different findings from those studies in which this was not done.
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カテゴリー変数
完全調整モデルで使用した共変量の種類から、ランダム効果加重分散分析を使ってカテゴリー変数を検討した。8件の研究では、配偶者の有無、社会的ネットワーク、孤独感など、社会的支援に直接関連する複数の共変量が含まれていた。これらの8件の研究では、統計モデルに社会的支援に直接関連する共変量が含まれていない33件の研究(OR = 1.27)よりも、平均した効果の大きさが小さかった(OR = 1.17)。それ以外では、うつ病、社会経済的状態、健康状態、身体活動、喫煙、性別、および年齢に関連する共変量を含め、モデルに含めたり含めなかったりした特定の共変量に関係なく(p > .20)、平均した効果サイズは同じ大きさのままであった。研究間で共変量の組み合わせが異なっても、同様の結果が得られた。評価した他のカテゴリー変数(世界の地域、データ収集設定、死亡原因、研究デザイン、健康状態、摂取時の病状)間の効果量に実質的な差は認められなかった(p > 0.15)。完全に調整されたデータを使用しても、参加者の健康状態に有意差がないことは、未調整のデータで観察された違いのため、特に注目された。参加者が医学的状態にあり、医療環境から募集された研究では、一般社会から募集された表向きは健康な参加者の研究(OR = 1.34, p = .003)よりも、未調整の平均効果サイズが大きかった(OR = 1.82). さらに、未調整のデータでは、研究者が末期状態の参加者またはベースラインのデータ収集直後に死亡した参加者(その社会的孤立または社会的支援が病状に影響されたかもしれない)を除外した研究は、研究者がそのような除外を報告しなかった研究(OR = 1.38、p < .05)よりも平均効果量が大きかった(OR = 1.95)。このように、研究デザインにおいて参加者の最初の健康状態を考慮することで、研究間で系統的に異なる知見が得られた。多変量統計モデルのほとんど(81%)で、研究者は参加者の健康状態変数を制御しており、完全に調整されたデータでは、それらの条件による差は認められなかった。研究者が健康状態変数を制御した研究は、制御していない研究と実質的に異なる結果をもたらした
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Continuous variables.
We examined study and participant characteristics involving continuous data in relation to the observed effect sizes using random-effects weighted regression coefficients (meta-regression). We observed no coefficients greater than the absolute value of .20 between effect sizes and the year of initial data collection, the length of follow-up, or the percentage of female participants in each study. However, the number of covariates included in multivariate models was moderately associated with effect size (r = ?.27). Visual inspection of the corresponding scatter plot indicated that when studies included seven or more covariates, effect sizes tended to be more homogeneous, without extremely high values. To clarify, the inclusion of many covariates did not substantively reduce the magnitude of the general findings, which tended to remain in the range of OR = 1.20?1.40, but it did eliminate all OR values greater than 1.66. Analyses also indicated that the association between the effect size and the average age of participants at intake was of a moderately strong magnitude (r = ?.34 for adjusted data, and r = ?.46 for unadjusted data). This association with participant age remained of the same magnitude when accounting for length of study followup (and participants’ age at the end of the study) and when age was or was not used as a statistical covariate. Examination of the scatter plot and breaking down the data into three approximately equal categories of initial participant age helped to interpret the correlation: Studies involving participants of an average age less than 65 years had an average effect size of OR = 1.57 for adjusted data, and OR = 1.92 for unadjusted data; studies involving participants of an average age between 65 and 75 years had an average effect size of OR = 1.25 for adjusted data, and OR = 1.32 for unadjusted data; and studies involving participants of an average age greater than 75 years had an average effect size of OR = 1.14 for adjusted data, and OR = 1.28 for unadjusted data. Adults less than 65 years of age appeared to be at greater risk of mortality when they lived alone or were lonely compared with older individuals in those same conditions, even after controlling for the effect of age and other covariates on mortality
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連続変数。
連続的なデータを含む研究および参加者の特徴を、観察された効果量との関係において、ランダム効果で重み付けした回帰係数を用いて調べた(メタ回帰)。効果量と、最初のデータ収集年、追跡期間、または各研究における女性参加者の割合との間に、絶対値0.20を超える係数は観察されなかった。しかし、多変量解析モデルに含まれる共変量の数は、効果量と中程度の関連があった(r = ?27)。散布図を見ると、7つ以上の共変量が含まれている場合、効果量はより均質になる傾向があり、極端に高い値にはならないことがわかる。明確には、多くの共変量が含まれていても、一般的な知見の大きさは実質的に減少せず、OR = 1.20?1.40の範囲に留まる傾向があったが、1.66より大きいOR値はすべて排除された。また、効果量と摂取時の参加者の平均年齢との関連は、中程度の強さであることも示された(調整済みデータではr = ?34、未調整のデータではr = ?46)。この参加者年齢との関連は、研究追跡期間(および研究終了時の参加者の年齢)を考慮しても、また年齢を統計的共変量として用いた場合と用いなかった場合でも、同じ大きさであった。散布図を調べ、データを参加者の初期年齢をほぼ等しい3つのカテゴリーに分類することで、相関を解釈することができました。平均年齢65歳未満の参加者を含む研究の平均効果量は、調整済みデータでOR = 1.57、未調整データでOR = 1.92だった;平均年齢65~75歳の参加者を含む研究の平均効果量は、調整済みデータでOR = 1.25、未調整データでOR = 1.32だった;平均年齢75歳超の参加者を含む研究は平均効果量が調整済みデータでOR = 1.14、未調整データでOR = 1.28 であった。65歳未満の成人は、死亡率に対する年齢や他の共変量の影響を制御した後でも、同じ条件の高齢者と比較して、一人暮らしや孤独である場合に死亡リスクが高いようであった。

Fig. 2. Contour-enhanced funnel plot of effect sizes (natural log of the odd ratio [lnOR]) by standard error for 70 studies with measures of the association between mortality and social isolation, loneliness, or living alone.
図2. 死亡率と社会的孤立、孤独、または一人暮らしとの関連を測定した70の研究の標準誤差による効果量(奇数比の自然対数[lnOR])の輪郭強調ファネルプロット(Contour-enhanced funnel plot)。
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Likelihood of publication bias adversely influencing the results
Publication bias occurs when the data obtained in a meta-analysis fail to represent the entire population of studies because of the increased probability of nonsignificant results remaining unpublished (and therefore less accessible for meta-analytic reviews). As can be seen in Figure 2, the data in this meta-analysis were highly variable, and the distribution of effect sizes appeared somewhat imbalanced toward the right side of the graph. The distribution of the data was relatively sparse toward the bottom of the white-shaded center of the graph, the area of nonsignificance. This kind of distribution can suggest that some nonsignificant studies were missing from the meta-analysis. However, neither Egger’s regression test nor an alternative to that test recommended for OR data (Peters, Sutton, Jones, Abrams, & Rushton, 2006) reached statistical significance (p > .05), which diminished the likelihood of possible publication bias. We found the fail-safe N?the number of hypothetically missing studies needed to reduce the present results to zero? to be 1,268, a number higher than the plausible number of studies conducted. Furthermore, using the trim and fill method (Duval & Tweedie, 2000), we did not estimate any “missing” studies; the distribution was overall fairly symmetric relative to the average effect size. It thus seemed unlikely that publication bias substantively affected the results of this meta-analysis.
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結果に悪影響を及ぼす出版バイアスの可能性
出版バイアスは、メタアナリシスで得られたデータが、有意でない結果が未発表のまま(つまりメタアナリシスのレビューにアクセスしにくい)残る可能性が高く、研究集団全体を代表していない場合に発生します。図2に見られるように、このメタアナリシスのデータは非常に多様であり、効果量の分布はグラフの右側に向かってやや不均衡に見える。また、グラフの中央の白い網掛け部分(無意図領域)の下側では、データの分布が比較的まばらであることがわかる。このような分布は、有意でない研究がメタ分析から抜け落ちていることを示唆する。しかし、Eggerの回帰検定も、ORデータに推奨されるその検定の代替検定(Peters, Sutton, Jones, Abrams, & Rushton, 2006)も統計的有意性(p > .05)に達しておらず、出版バイアスの可能性が低くなっています。フェイルセーフのN(現在の結果をゼロにするために必要な仮想的な欠落研究の数)は1,268であり、これは実施された研究のもっともらしい数よりも多いことが分かった。さらに、trim and fill法(Duval & Tweedie, 2000)を用いて、「欠落」した研究はないと推定した。したがって、出版バイアスがこのメタアナリシスの結果に実質的に影響する可能性は低いと思われた。
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Discussion
Social isolation results in higher likelihood of mortality, whether measured objectively or subjectively. Cumulative data from 70 independent prospective studies, with 3,407,134 participants followed for an average of 7 years, revealed a significant effect of social isolation, loneliness, and living alone on odds of mortality. After accounting for multiple covariates, the increased likelihood of death was 26% for reported loneliness, 29% for social isolation, and 32% for living alone. These data indicated essentially no difference between objective and subjective measures of social isolation when predicting mortality. The prospective designs of these studies and the statistical models that controlled for initial health status (and several other potential confounds) provide evidence for the directionality of the effect. Although we cannot confirm causality, the data show that individuals who were socially isolated, lonely, or living alone at study initiation were more likely to be deceased at the follow-up, regardless of participants’ age or socioeconomic status, length of the follow-up, and type of covariates accounted for in the adjusted models. We caution scholars perusing the expanding research literature on the association of social isolation and loneliness with physical health against reliance on unadjusted data because those data fail to account for participant health status, a factor contributing to reverse causality (when individuals with impaired health report increased loneliness or social isolation because their health condition limits their social contacts). Averaged results with unadjusted data were of greater magnitude than the results from fully adjusted models (see Table 3), particularly when participants had a preexisting health condition and when physically ill participants were not excluded from the unadjusted analyses. In fully adjusted models accounting for health status and in studies with physically ill individuals removed from analyses (thus accounting for reverse causality), social isolation and loneliness remained predictive of mortality. Future researchers will need to confirm the hypothesis that when individuals are ill (and ostensibly needing support) their risk for mortality increases substantially when lacking social support.
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考察
社会的孤立は、客観的に測定しても主観的に測定しても、死亡の可能性を高くする。70の独立した前向き研究、3,407,134人の参加者を平均7年間追跡調査した累積データから、社会的孤立、孤独、一人暮らしが死亡の確率に有意に影響することが明らかになった。複数の共変数を考慮した結果、死亡の可能性の増加は、報告された孤独感で26%、社会的孤立で29%、一人暮らしで32%であった。
これらのデータは、死亡率を予測する際に、社会的孤立の客観的尺度と主観的尺度の間に本質的な差がないことを示していた。これらの研究のプロスペクティブデザインと、初期の健康状態(および他のいくつかの潜在的な交絡因子)をコントロールした統計モデルは、効果の方向性を示す証拠となる。因果関係は確認できないが、データは、参加者の年齢や社会経済状態、追跡期間の長さ、調整モデルで考慮した共変量の種類にかかわらず、研究開始時に社会的に孤立していた人、孤独だった人、一人暮らしだった人が追跡調査時に死亡している確率が高いことを示している。我々は、社会的孤立および孤独と身体の健康との関連に関する拡大する研究文献を閲覧する学者に対し、未調整データに依存しないよう注意を促す。なぜなら、それらのデータは、逆因果の要因(健康状態に障害のある個人が、その健康状態が社会的接触を制限するために孤独または社会的孤立が増加したと報告する場合)を参加者の健康状態を考慮できないためである。未調整データによる平均結果は、完全調整モデルによる結果よりも大きかった(表3参照)。特に、参加者に既往症がある場合、および体調不良の参加者を未調整分析から除外しなかった場合は、その傾向が強かった。健康状態を考慮した完全調整モデルや、身体疾患を持つ人を分析から除外した研究(逆因果を考慮した)でも、社会的孤立と孤独は死亡率の予測因子であることに変わりはなかった。今後の研究者は、個人が病気であるとき(そして表向きは支援を必要としているとき)、社会的支援を欠くと死亡リスクが大幅に増加するという仮説を確認する必要がある
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Overall, the findings from this meta-analysis are consistent with prior evidence that has demonstrated higher survival rates for those who are more socially connected (Holt-Lunstad et al., 2010) and extend those findings by focusing specifically on measurement approaches that assess the relative absence of social connections. Notably, the present meta-analysis included more than double the number of studies and 10 times the number of participants compared with the previous meta-analysis. Thus, the field now has much stronger evidence that lacking social connections is detrimental to physical health. The average effect sizes identified in this meta-analysis were lower than those reported previously for measures of social networks (OR = 1.45, 95% CI [1.32, 1.59]) and social integration (OR = 1.52, 95% CI [1.36, 1.69]) and were much lower than complex measures of social integration (OR = 1.91, 95% CI [1.63, 2.23]; see Table 4 of Holt-Lunstad et al., 2010). This difference may suggest that the salubrious effects of being socially connected may be stronger than the adverse effects of lacking connections. However, it is also likely that research methods that account for the multidimensionality of social relationships better predict mortality than measurement focused on any single aspect of sociality, such as social isolation. Nonetheless, identification of the relative effects of each component may be useful in targeting those that may be modifiable. There is also presently no research evidence to suggest a threshold effect. The aggregate results suggest more of a continuum than a threshold at which risk becomes pronounced. Although it is possible that individuals who are extremely lonely or socially isolated may account for much of the elevated risk, presently too few researchers target extremely isolated individuals in studies. Given the complexity (including objective and subjective aspects) of social relationships, identifying such a threshold seems unlikely.
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全体として、このメタアナリシスから得られた知見は、社会的つながりが強い人ほど生存率が高いことを示した先行証拠と一致し(Holt-Lunstad et al.、2010)、社会的つながりの相対的欠如を評価する測定アプローチに特に焦点を当てることでこれらの知見を拡張している。注目すべきは、今回のメタアナリシスでは、前回のメタアナリシスと比較して、研究数が2倍以上、被験者数が10倍以上となっていることである。したがって、この分野では、社会的つながりの欠如が身体的健康に有害であることを示す、より強力な証拠が得られたのである。 このメタ分析で確認された平均効果量は、社会的ネットワーク(OR = 1.45, 95% CI [1.32, 1.59] )と社会的統合(OR = 1.52, 95% CI [1.36, 1.69] )については前回報告したものより低く、社会統合の複合指標よりはるかに低かった(OR = 1.91, 95% CI [1.63, 2.23]; Holt-Lunstad et al.の表4参照, 2010)。この違いは、社会的なつながりがあることの有益な効果は、つながりがないことの有害な効果よりも強いことを示唆しているのかもしれない。しかし、社会的関係の多次元性を考慮した調査方法の方が、社会的孤立のような社会性の単一側面に焦点を当てた測定よりも死亡率をより良く予測できる可能性もある。それでも、各要素の相対的な効果を明らかにすることは、修正可能な要素に的を絞る上で有用であろう。また、現在のところ、閾値効果を示唆する研究証拠もない。集計結果は、リスクが顕著になる閾値というより、連続性を示唆している。極端に孤独な人、社会的に孤立した人がリスクの上昇の多くを占める可能性はあるが、現在のところ、極端に孤立した人を研究対象としている研究者が少なすぎる。社会的関係の複雑さ(客観的、主観的側面を含む)を考慮すると、そのような閾値を特定することは不可能と思われる。
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Objective versus subjective isolation
Using the meta-analytic data, had we found that either social isolation or loneliness was more predictive of mortality, interventions to reduce risk could have become more targeted. However, we presently have no evidence to suggest that one involves more risk than the other for mortality. Unfortunately, in the vast majority of studies, researchers examined only one measurement approach (social isolation, loneliness, or living alone), precluding direct comparisons. Among the few studies in which researchers contrasted social isolation and loneliness, the evidence was mixed, with researchers finding that loneliness was more influential in one study (Holwerda et al., 2012), and with other researchers finding that social isolation had stronger effects than loneliness in a later study (Steptoe, Shankar, Demakakos, & Wardle, 2013). This inconsistency may be due to differences in methodological approaches to handling correlated psychological states, such as depression (Booth, 2000). Our analyses indicated that the elevated risk of mortality persisted even when controlling for correlated components of social networks and multiple other factors, including depression, with the use of covariates negating large effect sizes. In any case, the multiple, overlapping components of sociality make reliance on statistical adjustment less desirable than direct comparisons between components, such as loneliness and social isolation. The equivalent effects of social isolation and loneliness reported here do not indicate interchangeability of these risk assessments. Rather, the available data suggest that efforts to mitigate risk should consider both social isolation and loneliness without the exclusion of the other. Because social isolation and loneliness are often weakly correlated (Coyle & Dugan, 2012), simply increasing social contact may not mitigate loneliness. Likewise, exclusively altering one’s subjective perceptions among those who remain objectively socially isolated may not mitigate risk.
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客観的な孤立と主観的な孤立
メタ解析のデータを使って、もし社会的孤立と孤独のどちらかが死亡率をより予測することが分かっていれば、リスクを減らすための介入はより的を射たものになったかもしれない。しかし、現在のところ、死亡率に関してどちらか一方が他方よりもリスクが高いことを示す根拠はない。残念ながら、大半の研究では、研究者は1つの測定方法(社会的孤立、孤独、一人暮らし)だけを調べており、直接比較することはできない。研究者が社会的孤立と孤独を対比させた数少ない研究の中で、その証拠はまちまちで、ある研究では孤独の方がより影響力があるとし(Holwerda et al.、2012)、他の研究者は後の研究で社会的孤立が孤独より強い影響を与えるとした(Steptoe, Shankar, Demakakos, & Wardle, 2013)。この矛盾は、うつ病など相関のある心理状態を扱う方法論の違いによるものかもしれません(Booth, 2000)。我々の分析では、社会的ネットワークの相関成分やうつ病を含む他の複数の要因を制御しても死亡リスクの上昇は持続し、共変量の使用によって大きな効果量が否定されることが示された。いずれにせよ、社会性の構成要素が複数あり、重複しているため、統計的調整に頼ることは、孤独と社会的孤立のような構成要素間の直接比較よりも好ましくない。ここで報告された社会的孤立と孤独の同等の効果は、これらのリスク評価の互換性を示すものではない。むしろ、利用可能なデータは、リスクを軽減するための努力は、他方を排除することなく、社会的孤立と孤独の両方を考慮すべきであることを示唆している社会的孤立と孤独はしばしば弱い相関があるため(Coyle & Dugan, 2012)、単に社会的接触を増やしても孤独は軽減されないかもしれない。同様に、客観的に社会的に孤立している人の主観的な認識を変えるだけでは、リスクは軽減されないかもしれない。
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The evolutionary perspective of loneliness proposed by Cacioppo and colleagues (Cacioppo et al., 2006; Cacioppo, Cacioppo, & Boomsma, 2014) presents loneliness as an adaptive signal, similar to hunger and thirst, that motivates one to alter behavior in a way that will increase survival. Accordingly, loneliness is a powerful motivator to reconnect socially, which, in turn, increases survival and opportunity to pass on genes. Consistent with this perspective, intervention attempts to alter the signal (e.g., hunger, loneliness) without regard to the actual behavior (e.g., eating, social connection) and vice versa would likely be ineffective. Extending this possibility, some data have shown that those who are both high in loneliness and social isolation had the poorest immune response (Pressman et al., 2005). Therefore, both objective and subjective measures of social isolation should be considered in risk assessment. It is only through direct comparisons of social isolation and loneliness in the same sample that researchers can establish independent, relative, and synergistic effects. Consequently, it is possible that different combinations of social isolation and loneliness may represent different levels of risk. For instance, those low in both isolation and loneliness would presumably be at lowest risk, those high in both at highest risk, and those who are isolated but not lonely or lonely but not isolated to be at intermediate risk. Nonetheless, there is currently insufficient empirical evidence to test this hypothesis, highlighting an important weakness of the current literature that needs to be addressed in future research.
Cacioppoらが提唱する孤独の進化的視点(Cacioppo et al., 2006; Cacioppo, Cacioppo, & Boomsma, 2014)は、孤独を飢えや渇きと同様の適応的信号として示し、生存率を高めるように行動を変化させる動機付けとなるとしています。したがって、孤独は社会的なつながりを取り戻すための強力な動機づけとなり、その結果、生存率と遺伝子継承の機会が増加する。このような観点から、実際の行動(例:食事、社会的つながり)を無視してシグナル(例:空腹感、孤独感)を変える介入の試みは、おそらく効果がないだろう。この可能性を拡大すると、孤独感と社会的孤立感の両方が高い人は、免疫反応が最も悪いというデータもあります(Pressman et al.) 従って、リスク評価においては、社会的孤立の客観的、主観的な尺度の両方を考慮する必要があります。同じサンプルで社会的孤立と孤独を直接比較することによってのみ、研究者は独立した、相対的な、そして相乗的な効果を確立することができるのです。その結果、社会的孤立と孤独の異なる組み合わせが、異なるレベルのリスクを表している可能性があるのです。例えば、孤立と孤独の両方が低い人は最もリスクが低く、両方が高い人は最もリスクが高く、孤立しているが孤独ではない人、孤独だが孤立していない人は中間のリスクであると推測される。しかし、この仮説を検証する実証的証拠はまだ十分ではなく、現在の文献の重要な弱点が浮き彫りになっており、今後の研究で対処する必要がある。
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Isolation and aging
The data in this meta-analysis should make researchers call into question the assumption that social isolation among older adults places them at greater risk compared with social isolation among younger adults. Using the aggregate data, we found the opposite to be the case. Middle-age adults were at greater risk of mortality when lonely or living alone than when older adults experienced those same circumstances.  The moderating effect of age may seem counterintuitive in light of data indicating that individuals more than 65 years of age are more likely to report loneliness (Dykstra, van Tilburg, & de Jong Gierveld, 2005), but there are at least four plausible explanations for why middle-age adults may differ from older adults in terms of the relevance of social networks to physical health. First, it is possible that individuals who do not die early may be a particularly resilient group, with different social or health characteristics than those who die at earlier ages. Thus, the observed difference across age could be confounded with preexisting health status, although this interpretation is qualified by the fact that the researchers using multivariate statistical models accounted for participant age and health status. A second explanation involves changes in social networks as individuals transition from full-time employment to retirement, with decreases in socialization in occupational and public forums that are seen as culturally normative. This possible explanation is supported by one study in which researchers examined loneliness after retirement and found an effect for mental health (anxiety and depression) but not for physical health (functional status and number of chronic conditions; Bekhet & Zauszniewski, 2012). Third, it is plausible that individuals who are alone or lonely before retirement age may be more likely to engage in risky health behaviors or less likely to seek medical treatment early, whereas after retirement, people may attend more assiduously to their physical health.
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孤立と老化  
このメタ分析のデータは、高齢者の社会的孤立は若年者の社会的孤立よりもリスクが高いという仮定に疑問を投げかけるものである。集計データを用いて、我々はその逆であることを発見した。中年の成人は、高齢者が同じ状況を経験したときよりも、孤独または一人暮らしのときに死亡リスクが高くなることがわかった。 65歳以上の人は孤独を感じやすいというデータ(Dykstra, van Tilburg, & de Jong Gierveld, 2005)からすると、年齢の緩和効果は直感に反するように思われるが、身体の健康と社会ネットワークの関連性について、なぜ中年の成人が高齢者と異なるのかについては、少なくとも4つのもっともらしい説明がある。第一に、早期死亡しない人は、早期死亡する人とは異なる社会的特性や健康的特性を持つ、特に回復力の高い集団である可能性がある。したがって、年齢による違いは既存の健康状態と混同される可能性があるが、この解釈は、研究者が多変量統計モデルを用いて参加者の年齢と健康状態を説明したことによって限定されている。第二の説明は、常勤職から退職への移行に伴う社会的ネットワークの変化と、文化的に規範的とみなされる職業上および公的な場での社会化の減少が関係しているというものである。この説明は、退職後の孤独感を調査したある研究で支持されており、精神的健康(不安と抑うつ)には影響があったが、身体的健康(機能的状態や慢性疾患の数)には影響がなかったという。第三に、定年前に孤独であった人は、リスクの高い健康行動をとりやすい、あるいは早期に治療を受けにくいという可能性があり、一方、定年後は身体の健康により熱心に取り組むという可能性がある。
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Finally, it is possible that the different results across participant age are confounded with marital status: Older adults are much more likely to be widows/widowers than middle-age adults. Our metaanalysis cannot shed light on these four possible explanations because the first three explanations involve variables inadequately evaluated in the present research literature, and the variable associated with the fourth explanation, marital status, was not coded in our analyses. Although many studies indicate that loneliness differs across marital status (Cacioppo & Patrick, 2008; Hughes et al., 2004; Victor & Bowling, 2012) and that marital status is significantly associated with mortality (Roelfs, Shor, Kalish, & Yogev, 2011), we did not include marital status as an indicator of social isolation because being unmarried does not necessarily mean that one is socially isolated, living alone, or lonely. Moreover, there would be multiple qualitative differences in the social networks of an older individual who had never been married compared with one who had been married and raised children but whose spouse had recently died, even though both are living alone. Rather than include all possibly correlated variables (e.g., marital status, depression, substance abuse), we evaluated only direct measures of social isolation, living alone, or loneliness. Given the limitations of the present meta-analysis, future researchers should confirm the apparent differences across participant age and should evaluate the relative merits of the several plausible explanations for that finding
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最後に、参加者の年齢によって異なる結果は、配偶者の有無と交絡している可能性がある。高齢者は、中年者に比べて、寡婦・寡夫である可能性が非常に高い。最初の3つの説明は、現在の研究文献では十分に評価されていない変数が含まれており、4番目の説明である配偶者の有無に関連する変数は、我々の分析ではコード化されていないため、我々のメタ分析では、これらの4つの可能な説明に光を当てることができません。しかし、未婚であることが必ずしも社会的孤立、一人暮らし、孤独であることを意味しないため、社会的孤立の指標として未婚であることを含めないこととした。さらに、同じ一人暮らしでも、結婚歴のない高齢者と、結婚して子どもを育て、配偶者が最近亡くなった高齢者では、社会的ネットワークに質的な違いが複数存在すると思われる。相関のありそうな変数(例えば、配偶者の有無、うつ病、物質乱用)をすべて含めるのではなく、社会的孤立、一人暮らし、孤独の直接的尺度のみを評価した。今回のメタ分析の限界を考えると、今後の研究者は、参加者の年齢による明らかな差異を確認し、この発見に対するいくつかのもっともらしい説明の相対的な利点を評価する必要がある。
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To better evaluate differences across age, future researchers should involve participants from a broad range of age groups. Most of the data in this meta-analysis came from older adults. Only 24% of studies involved people with an average age of 59 years or younger, and only 9% of studies involved people younger than 50 years of age at intake. If future data collection with younger adult samples confirms the age differences we observed in this meta-analysis, then widespread beliefs about the health risks of social isolation being greatest among older adults are inaccurate. In any case, the metaanalytic data, taken together with evidence for detrimental influences across the life span (Qualter et al., 2015, this issue), suggest that future research (and possibly interventions) should expand beyond older adults.
年齢による違いをより良く評価するために、今後の研究者は幅広い年齢層の被験者を参加させる必要がある。このメタ分析では、ほとんどのデータが高齢者から得られています。平均年齢59歳以下の人を対象とした研究は24%に過ぎず、摂取時年齢が50歳未満の人を対象とした研究は9%に過ぎない。もし、今後、若年層を対象にしたデータ収集で、このメタ分析で観察された年齢差が確認されれば、社会的孤立の健康リスクは高齢者で最も大きいという広く信じられていることは不正確であることになります。いずれにせよ、メタ分析データは、生涯にわたって有害な影響を及ぼす証拠(Qualterら、2015、本号)と合わせて考えると、今後の研究(そしておそらく介入)は、高齢者以外にも拡大すべきことを示唆している。
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Conclusion
Substantial evidence now indicates that individuals lacking social connections (both objective and subjective social isolation) are at risk for premature mortality. The risk associated with social isolation and loneliness is comparable with well-established risk factors for mortality, including those identified by the U.S. Department of Health and Human Services (physical activity, obesity, substance abuse, responsible sexual behavior, mental health, injury and violence, environmental quality, immunization, and access to health care; see www.hhs.gov/safety/index). A substantial body of research has also elucidated the psychological, behavioral, and biological pathways by which social isolation and loneliness lead to poorer health and decreased longevity (for reviews, see Cacioppo, Cacioppo, Capitanio, & Cole, 2015, this issue; Shankar et al., 2011; Thoits, 2011; see also Cacioppo et al., 2015; Hawkley & Cacioppo, 2003, 2010). In light of mounting evidence that social isolation and loneliness are increasing in society (McPherson & Smith-Lovin, 2006; Perissinotto, Stijacic Cenzer, & Covinsky, 2012; Victor & Yang, 2012; Wilson & Moulton, 2010), it seems prudent to add social isolation and loneliness to lists of public health concerns. The professional literature and public health initiatives can accord social isolation and loneliness greater recognition.
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結論
社会的なつながりのない人(客観的、主観的な社会的孤立)は早期死亡のリスクがあることを示す証拠は十分にある。社会的孤立や孤独に関連するリスクは、米国保健社会福祉省が特定したものを含む、確立された死亡の危険因子(身体活動、肥満、物質乱用、責任ある性行動、精神衛生、怪我と暴力、環境の質、予防接種、医療へのアクセス; www.hhs.gov/safety/index を参照)と同等である。また、多くの研究が、社会的孤立と孤独がより悪い健康と長寿の減少につながる心理的、行動的、生物学的経路を解明してきました(レビューとして、Cacioppo, Cacioppo, Capitanio, & Cole, 2015, this issue; Shankar et al.) 社会的孤立と孤独が社会で増加しているという証拠の積み重ねを考慮すると(McPherson & Smith-Lovin, 2006; Perissinotto, Stijacic Cenzer, & Covinsky, 2012; Victor & Yang, 2012; Wilson & Moulton, 2010)、公衆衛生に関するリストの中に社会的孤立と孤独を追加することは賢明であるように思われます。専門的な文献や公衆衛生の取り組みは、社会的孤立や孤独をより認識させることができます。
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To draw a parallel, several decades ago scientists who observed widespread dietary and behavior changes (increasing consumption of processed and calorie-rich foods and increasingly sedentary lifestyles) raised warnings about obesity and related health problems (e.g., Brewster & Jacobson, 1978; Dietz & Gortmaker, 1985). The present obesity epidemic (Wang & Beydoun, 2007) had been predicted. Obesity now receives constant coverage in the media and in public health policy and initiatives. The current status of research on the risks of loneliness and social isolation is similar to that of research on obesity 3 decades ago?although further research on causal pathways is needed, researchers now know both the level of risk and the social trends suggestive of even greater risk in the future. Current evidence indicates that heightened risk for mortality from a lack of social relationships is greater than that from obesity (Flegal, Kit, Orpana, & Graubard, 2013; Holt-Lunstad et al., 2010), with the risk from social isolation and loneliness (controlling for multiple other factors) being equivalent to the risk associated with Grades 2 and 3 obesity. Affluent nations have the highest rates of individuals living alone since census data collection began and also likely have the highest rates in human history, with those rates projected to increase (e.g., Euromonitor International, 2014). In a recent report, researchers have predicted that loneliness will reach epidemic proportions by 2030 unless action is taken (Linehan et al., 2014). Although living alone can offer conveniences and advantages for an individual (Klinenberg, 2012), this meta-analysis indicates that physical health is not among them, particularly for adults younger than 65 years of age. Further research is needed to address the complexities of social interactions, interdependence, and isolation (Parigi & Henson, 2014; Perissinotto & Covinsky, 2014), but current evidence certainly justifies raising a warning.
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数十年前、食生活や行動の変化(加工食品やカロリーの高い食品の消費の増加、座りがちなライフスタイルの増加)を観察した科学者たちは、肥満とそれに関連する健康問題について警告を発した(例:Brewster & Jacobson, 1978; Dietz & Gortmaker, 1985)。現在の肥満の流行(Wang & Beydoun, 2007)は予言されていた。現在、肥満は、メディアや公衆衛生政策、取り組みにおいて、常に取り上げられている。孤独と社会的孤立のリスクに関する研究の現状は、30年前の肥満に関する研究と似ている。因果関係の経路に関するさらなる研究が必要ではあるが、研究者は現在、リスクのレベルと将来的にさらにリスクが高まることを示唆する社会的傾向の両方を知っているのである。現在のエビデンスでは、社会的関係の欠如による死亡リスクの高まりは、肥満によるものよりも大きく、(Flegal, Kit, Orpana, & Graubard, 2013; Holt-Lunstad et al., 2010) 社会的孤立と孤独によるリスク(他の複数の要因を制御)は、グレード2および3の肥満に伴うリスクと同等であることが分かっています。豊かな国々は、国勢調査のデータ収集が始まって以来、一人暮らしの個人の割合が最も高く、また、人類史上最も高い割合であると考えられ、その割合は増加すると予測されています(例:Euromonitor International, 2014)。最近の報告書では、研究者は、対策を講じない限り、2030年までに孤独が伝染病の割合に達すると予測しています(Linehan et al.、2014年)。一人暮らしは個人にとって便利で利点がありますが(Klinenberg, 2012)、このメタ分析では、特に65歳未満の成人の場合、身体の健康はその中に含まれないことが示されています。社会的相互作用、相互依存、孤立の複雑さについてはさらなる研究が必要であるが(Parigi & Henson, 2014; Perissinotto & Covinsky, 2014)、現在のエビデンスは確かに警告を発するに値するものである。