方法論記事

龍門石窟における訪問者の保全への意向および自己報告による責任ある旅行行動に関する標準化されたフィールド調査プロトコル

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DOI:

10.3791/72829

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2026年8月25日

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1Capital University of Economics and Business, 2Faculty of Education, Languages, Psychology and Music, SEGi University, 3School of Public Administration, South China University of Technology

この記事について

サマリー

本プロトコルでは、公共エリアでのインターセプト、匿名アンケートの実施、事前定義されたスクリーニング、測定の妥当性確認、モデルチェック、および再現性のアーカイブを連携させることにより、龍門石窟における影響を最小限に抑えた訪問者調査を標準化します。

要約

遺産地の訪問者調査では、サイトの運営を妨げたり保存の優先事項を損なったりすることなく、実用的な行動のエビデンスを生成しなければなりません。しかし、遺産観光研究においては、リクルートの境界、除外ルール、測定チェック、モデル診断、およびデータのアーカイブが不完全に報告されることがよくあります。本プロトコルでは、中国の洛陽にある龍門石窟における訪問者の保存への意向と自己報告による責任ある旅行行動を測定するための、低負荷なフィールド調査ワークフローを提示します。このワークフローには、公共エリアでの訪問者へのインターセプト、匿名電子アンケートの実施、適格性スクリーニング、アテンションチェック、日次の生データのロック、定義済みの除外ルール、構成概念のスコアリング、信頼性試験、確認的因子分析、回帰およびパスモデルの診断、感度チェック、および再現性のためのアーカイブが含まれています。アンケートでは、遺産に関する知識、知覚された遺産価値、場所への愛着、親環境的なメッセージの質、知覚された混雑状況、施設およびサービスのサポート、保存への態度、保存への意向、および自己報告による責任ある旅行行動を区別して測定します。代表的な実施例では、このワークフローによって、監査可能な除外プロセス、許容可能な測定診断、および解釈可能なモデル出力を備えた、分析可能なデータセットが作成されることが示されました。本プロトコルは、単一の満足度指標ではなく、透明性のある訪問者行動のエビデンスを必要とする遺産地研究を対象としています。地域の保存リスクや訪問者の構成に応じて、サイト固有の構成概念、調査地点、言語版、行動項目、およびフィールドワークの制限を修正しつつ、中核となる手順のシーケンスを維持することで、他の遺産地にも適用することが可能です。

概要

文化遺産サイトは、公共教育、文化伝承、および観光価値のために訪問者のアクセスを必要としますが、一方で訪問者の利用は、脆弱な物質的、空間的、および象徴的な資源に負荷をかける可能性があります1。この緊張関係は、移動ルートが限られており、解説エリアが密集し、かつ短時間の訪問中に保存ルールを理解しなければならない、訪問者数の多いサイトで特に顕著に現れます。中国の洛陽にある龍門石窟は、岩彫遺産の保護、パブリック・インタープリテーション、訪問者フローの管理、および保存教育を一つの実際のフィールド環境の中で兼ね備えているため、保存重視の訪問者調査ワークフローを実施するのに適した環境を提供しています。このような環境において、訪問者の測定は単なる満足度にとどまってはなりません。有用な調査とは、訪問者が遺産の価値を理解し、保護ルールを認識し、保存のための制限を受け入れ、そして訪問中または訪問直後に責任ある行動を報告したかどうかを記録するものである必要があります。

ヘリテージツーリズム研究では、一般的に知覚価値、デスティネーションイメージ、場所への愛着、満足度、または全般的な親環境意図が測定されます2。運用の上での弱点は、これらの構成概念の使用自体ではなく、フィールドエビデンスがどのように生成されたかに関する報告が不十分であることです。リクルート地点、サンプリング間隔、中断ルール、アテンションチェック、除外しきい値、生データのロック、構成概念のスコアリング、測定の妥当性確認、モデル診断、および再現性のためのアーカイブ化について、簡潔にしか報告されていないか、あるいは結果が判明した後に報告されることが多々あります。このことは、研究間の比較を困難にし、ヘリテージマネジメントにおけるアンケートエビデンスの有用性を制限しています。本プロトコルでは、実質的な解釈を行う前に、質問票の作成、パイロットテスト、公共エリアでのリクルート、匿名での実施、データスクリーニング、測定の確認、モデルの解釈、感度分析、およびアーカイブ化というワークフローの順序を固定することで、このギャップを解消します。

構成概念の構造は、保全を目的としたヘリテージ・ビジット（遺産訪問）の実践的な順序に従っています。「遺産知識」は、訪問者がその場所の歴史的および文化的な意味を理解しているかどうかを記録します。「知覚された遺産価値」は、訪問者がその場所を保護に値するものと見なしているかを捉えます3。「場所への愛着」は、訪問を通じて形成された個人的な結びつきを測定します4。「親環境的メッセージの質」は、保全に関するメッセージが視認可能で、理解しやすく、行動の指針として有用であるかどうかを記録します。「知覚された混雑状況」は、規則への注意に影響を及ぼす可能性のある密度や移動の圧迫感を捉えます5。「施設およびサービスのサポート」は、標識、バリケード、ルート、スタッフによる注意喚起、および訪問者サービスによって、責任ある行動が可能になっているかどうかを記録します。これら6つのサイト関連の構成概念を、「保全態度」、「保全意思」、および「自己報告による責任ある旅行行動」から分離することで、知覚、評価、意図、および報告された行動が、単一の一般的な肯定的反応スコアに統合されないようにしています。

保全態度と保全意欲もまた、異なる構成概念として扱われます。保全態度とは、龍門石窟は保護されるべきであり、保全を優先すべきであるという訪問者の評価的な信念を指します。保全意欲とは、ルールの遵守、不便の受容、ルートの制限、および保護管理など、保全に関連する要求を受け入れたり支持したりする訪問者の準備状態を指します6。自己報告による責任ある旅行行動とは、標識に従う、有害な接触を避ける、許可された区域内に留まる、遺産環境への攪乱を減らすなど、訪問中に報告された行動を指します7。訪問者は、保全が重要であることには同意しながらも、制限を受け入れる意欲がない場合があります。また、責任ある行動は、サイトの環境が遵守しやすい状況にあるために起こる場合もあります。これらの構成概念を分離することで、管理上の問題が、知識、メッセージの明快さ、意欲、施設のサポート、または報告された行動のいずれに起因しているかを特定しやすくなります。

龍門石窟がテストのコンテキストとして用いられたのは、訪問者の測定を、低負荷かつ匿名性を維持し、運用の境界を遵守しながら、訪問に近いタイミングで実施する必要があるためです。ワークフローは、一般の来客サービスエリアおよび訪問後または出口付近のスペースに限定されており、制限付きの保存区域や、保護された表面の直接観察は含まれていません。この境界は重要です。なぜなら、文化遺産サイトでのフィールドワークは、調査活動が人の流れ、スタッフの業務、訪問者の安全、または保存活動を妨げてはならないという、現行の管理環境下で実施されるためです8。固定された調査時間枠、体系的なインターセプト、中断ルール、定義済みの除外基準、および日次の生ファイルロックを設けることで、文書化されていない現場での判断や、事後的なデータクリーニングを削減しています。

本プロトコルはワークフローレベルで転用可能ですが、アンケート内容をそのままコピーして使用することは想定されていません。変更せずに維持すべき構成要素は、調査境界の定義、ターゲット集団の定義、確定したアンケートのバージョン管理、体系的な訪問者の遮断、適格性のスクリーニング、アテンションチェック、除外前の生データのロック、定義済みのデータ品質ルール、構成概念のスコアリング、測定の妥当性確認、モデル診断、感度チェック、および再現性のためのアーカイブです。調整可能な構成要素は、保全リスクに関する文言、行動項目、調査地点、言語バージョン、訪問者構成変数、および管理指標です。考古学公園では、地表への接触やルート制限に関するより強い文言が必要となる場合があります9。歴史的な街並みでは、住民への妨害や共有道路空間での行動に関する項目が必要となる場合があります10。美術館や聖なる景観では、ギャラリーの動線、展示物の保護、儀式空間、または文化的に配慮した行動に関する項目が必要となる場合があります11。この構造により、手続き上の比較可能性を損なうことなく、サイト固有の適応が可能になります。

代表的な結果は、ワークフローが利用可能な訪問者行動データを生成できるかを確認するためだけに用いられています。これらは、行動の直接的な観察、収容力の推定、介入効果、または自己報告による行動と観察された行動の等価性を主張するために使用されるものではありません。本プロトコルの貢献は、遺産サイトにおける影響を最小限に抑えた条件下で、保全を目的とした訪問者調査データを収集、スクリーニング、検証、分析し、アーカイブするための標準化され、監査可能な一連の手順を提示したことにあります。

この標準化されたワークフローでは、中国河南省洛陽市の龍門石窟における訪問者の保全意欲と、自己報告による責任ある旅行行動を測定します。本手法には、アンケートの設計、パイロットテスト、公共エリアでの訪問者へのインターセプト、匿名アンケートの実施、生データのロック、品質スクリーニング、構成概念のスコアリング、測定チェック、モデル診断、および研究ファイルのアーカイブが含まれます。

プロトコル

本研究はヘルシンキ宣言に準拠して実施され、2025年6月27日にSEGi研究倫理委員会（承認番号：SEGiEC/SR/FOELPM/163/2025-2027）によって承認されました。アンケート開始前に、書面または電子形式によるインフォームドコンセントを得ました。

注：氏名、身分証明書番号、電話番号、顔写真、住所、デバイス識別子、GPS座標、アカウント識別子、写真、音声録音、ビデオ録画、またはその他の直接的に個人を特定できる情報は収集されませんでした。正式なアンケートの配布前に、IPアドレスの収集は無効化されました。龍門石窟の管理当局から正式な書面によるサイト管理許可は得られませんでした。したがって、フィールドワークは、一般に公開されているビジターサービスエリアおよび見学後または出口付近のスペースに限定されました。調査助手は、石窟の内部、制限された保存区域、スタッフ専用エリア、狭い通路、混雑した展望プラットフォーム、チケット確認の待機列、緊急ルート、宗教的または記念的な空間、およびリクルート活動が訪問者の移動、サイトの運営、訪問者の安全、スタッフの業務、または保存活動を妨げる可能性のあるいかなる場所にも立ち入りませんでした。大雨、緊急放送、公式の混雑緩和策、スタッフからの要請、異常な混雑、または訪問者の流れ、安全、あるいはサイト管理を妨げる可能性のある状況が発生した場合は、直ちにリクルートを中断しました。

1. フィールドサイト、コンストラクト、サンプリング対象、および調査期間を定義する

  1. 中国河南省洛陽市の龍門石窟景観エリアをフィールドサイトとして使用する。対象集団を、龍門石窟への当日訪問を完了した、または完了しようとしている成人訪問者と定義する。
  2. 3つの公共調査地点、すなわち訪問者出口エリア、主要見学ルート外の公共休憩エリア、および交通接続点付近の訪問者サービスエリアを使用する。訪問者の移動を妨げたり、サイトの運営を妨害したりすることなく、訪問者が自発的に立ち止まれる場所のみを使用する。
  3. 大雨、緊急発表、公式の群衆制御措置、スタッフからの要請、異常な混雑、ガイドツアーによる渋滞、通路の遮断、または訪問者の流れ、訪問者の安全、スタッフの職務、あるいはサイト管理を妨げる可能性のあるあらゆる状況下では、リクルートを中断する。
  4. サイト関連の予測因子として、遺産知識（HK）、知覚された遺産価値（PHV）、場所への愛着（PA）、親環境メッセージの質（PMQ）、知覚された混雑度（PC）、および施設・サービスのサポート（FSW）を用いる。
  5. 意図関連の構成概念として、保全態度（CA）および保全意欲（CW）を用いる。CAは、龍門石窟は保護されるべきであり、保全が優先されるべきであるという訪問者の信念と定義する。CWは、ルールの遵守、不便さ、ルート制限、および保護管理を含む保全要件を受け入れる、または支持する訪問者の準備状態と定義する。
  6. 行動結果として、自己申告による責任ある旅行行動（RTB）を用いる。RTBは、看板やバリケードに従うこと、遺産の表面への有害な接触を避けること、許可されたエリア内に留まること、他の訪問者や遺産環境への妨げを減らすこと、およびサイトを清潔に保つことなど、訪問中に報告された行為と定義する。
  7. 計画的な未精査サンプルサイズを完了済みアンケート480件とし、品質スクリーニング後の最小有効サンプルサイズをアンケート400件に設定する。
  8. 2026年4月1日から2026年5月20日まで正式なデータ収集を実施する。フィールドワーク1日につき、10:00–12:00と14:30–17:30の2つの調査時間帯を設ける。
  9. 図1は、アンケート設計とパイロットテストから、公共エリアでのフィールド収集、スクリーニング、スコアリング、測定の妥当性確認、モデルチェック、感度分析、および研究ファイルのアーカイブに至る全手順をまとめたものである。
    注： 世界文化遺産である龍門石窟が選定されたのは、このサイトが、活発なフィールド設定の中で、高い訪問者数、岩彫遺産の保全、パブリック・インタープリテーション、および訪問者管理のニーズを併せ持っているためである12。

2. 質問票の作成、スクリーニング、翻訳、およびパイロット調査

  1. アンケートを、インフォームドコンセント、適格性スクリーニング、遺産サイトの知覚項目、保全への態度、保全への意欲および責任ある旅行行動項目、ならびに人口統計学的変数および旅行関連変数の5つのセクションに構成する。
  2. 知覚、態度、意欲、行動に関するすべての実質的な項目には5段階のリッカート尺度を用いる：1 = 全く同意しない、2 = 同意しない、3 = 同意も反対もしない、4 = 同意する、5 = 強く同意する。
  3. HK、PHV、PA、PMQ、PC、FSW、CA、CW、RTBの9つの構成概念にわたる31の実質的なリッカート項目を含める。各構成概念につき少なくとも3つの観測項目を用い、PHV、CA、CW、RTBについては4項目とする。
  4. CA、CW、RTBの文言を明確に区別する。CA項目では保全の知覚された重要性、優先順位、および責任を評価する。CW項目では保全関連の要件を受け入れる、または支持する意欲を評価する。RTB項目では、当日訪問中に報告された行為を評価する。
  5. 各項目は一般的な環境問題ではなく、龍門石窟への訪問に沿った文言にする。ダブルバレル質問（二重質問）、誘導的な表現、専門的な保全用語、および社会的望ましさを暗示する表現を避ける。
  6. 意欲および行動の項目を、応用訪問者研究における行動意図および知覚された制御のロジックに合わせる13。場所への愛着および責任ある行動の項目を龍門石窟への訪問に適応させる14。遺産サイトの知覚項目を用いて、龍門石窟に特有の価値知覚、訪問者とサイトの関係性の質、および保全関連の解説を測定する15。
  7. 可能な限り各項目の平均読解文字数を28文字未満に抑え、パイロットテスト中のアンケート全体の回答時間を6～10分以内に収める。正式なアンケートに自由記述式のオープンエンド質問は含めない。
  8. 年齢、当日訪問の有無、職業的役割、および重複参加に関するスクリーニング項目を追加する。参加者が18歳未満である場合、調査当日に龍門石窟を訪問していない場合、景勝地のスタッフ、訪問時に勤務しているツアーガイド、訪問時に勤務している旅行代理店従業員、調査エリア内または付近で勤務している販売員、研究チームのメンバーである場合、または同日にすでにアンケートに回答済みである場合は、アンケートを終了させる。
  9. 2つの注意チェック項目を追加する。1つ目は実質的な項目の最初の3分の1の後に配置する：「質問を注意深く読んでいることを確認するため、この項目では『同意する』を選択してください」。参加者が4を選択した場合のみ合格とする。2つ目は実質的な項目の2分の1の後に配置する：「品質管理のため、この項目では『同意しない』を選択してください」。参加者が2を選択した場合のみ合格とする。
  10. 好みの言語でワーキングアンケートを作成する。観光、遺産、または行動調査の経験を持つ2名のバイリンガル研究者に、項目が意図した英語の構成概念の意味と一致しているか確認を依頼する。パイロットテストの前に文言の不一致を解消する。
  11. 2026年3月20日から2026年3月25日まで、文化遺産観光施設の成人訪問者または最近の訪問者30名を対象にパイロットテストを実施する。回答時間、スキップされた項目、誤解を招く文言、参加者からの重複した質問、項目での躊躇、プラットフォームの表示上の問題、およびCA、CW、RTBの文言に関する混乱を記録する。
  12. パイロット参加者の20%以上が理解しにくいと報告した項目は修正する。修正後の項目-合計相関が0.30以上の項目を保持する。クロンバックのアルファ係数が0.70以上の構成概念を保持する。
  13. クロンバックのアルファ係数が0.65から0.69の間にある構成概念については、すべての修正項目-合計相関が0.30以上であり、かつ単一項目の削除によってクロンバックのアルファ係数が0.03を超えて上昇しない場合にのみ保持する。この範囲にある構成概念は、限界的な信頼性ありとマークする。
  14. パイロットテストの回答は正式な分析データセットから除外する。修正された項目を2名のバイリンガルレビュアーが確認した後、アンケートを確定させる。
  15. 表1に、9つのアンケート構成概念の定義、項目コード、項目文言、スコアリング方向、分析上の位置付け、および出典または適応根拠をまとめる。
  16. 補足ファイル1に、最終的なアンケート、インフォームドコンセントページ、スクリーニング質問、注意チェック項目、アンケートプラットフォームの表示記録、およびパイロットレビュー記録を提示する。
    中断ポイント：いずれかの構成概念のクロンバックのアルファ係数が0.65未満である場合は、パイロットテスト後に停止する。項目の文言を修正し、正式なフィールドワークの前にパイロットテストを繰り返す。

3. 調査アシスタントのトレーニングと体系的なインターセプトサンプリングの実施

  1. 景勝地の管理、チケット販売、ツアー運営、土産物の販売、来場者のフロー制御、保全執行、または来場者の参加意欲に影響を与える可能性のあるいかなる役割にも関与していない調査アシスタントを募集する。
  2. トレーニング前に、各調査アシスタントにフィールドワークコードを割り当てる。フィールドワークログでは、個人名の代わりにSA01、SA02、SA03、SA04などの人員コードを使用する。
  3. 正式なデータ収集の前に、すべての調査アシスタントに2時間のトレーニングを行う。適格性基準、同意手続き、勧誘スクリプト、拒否への対応、サンプリング間隔、旅行グループの選択ルール、募集停止ルール、プライバシー要件、品質管理ルール、フィールドワークログの記入方法、およびCA、CW、RTBの区別について説明する。
  4. 正式なデータ収集の前に、各調査アシスタントが監督下で5回の練習勧誘を完了することを確実にさせる。
  5. 以下の勧誘スクリプトを使用する。「こんにちは。私たちは、龍門石窟における来場者の体験、遺産保護、および責任ある旅行行動に関する、匿名での学術調査を実施しています。アンケートの所要時間は約6～10分です。参加は任意であり、いつでも中断することができます。」
  6. 募集中に、期待される仮説、望ましい回答の方向性、モデル間の関係、保全行動スコア、または想定される正の効果について言及してはならない。
  7. 各調査ウィンドウの開始時に、1から5の間で開始番号をランダムに選択する。選択した開始番号に対応する来場者にアプローチし、その後、選択した調査地点を通過し、見学を完了したか、あるいはほぼ完了した大人の来場者5人ごとにアプローチする。
  8. アンケートの完了、拒否、または不適格な来場者がいた場合は、カウントシーケンスをリセットする。
  9. 同一の旅行グループからは1名のみを招待する。同一グループ内の複数の適格な来場者が立候補した場合は、誕生日が調査日に最も近い人を招待する。
  10. 来場者が辞退した場合、急いでいる様子である場合、子供や高齢の同行者を介護している場合、来場者の流れを妨げている場合、ガイドの説明を聞いている場合、混雑したルート区間に進入している場合、または募集が不便をかける可能性がある状況にある場合は、直ちに勧誘を終了する。
  11. 各調査ウィンドウについてフィールドワークログを維持する。調査日、時間ウィンドウ、調査地点、調査アシスタントコード、アプローチした人数、不適格な人数、拒否数、開始したアンケート数、完了したアンケート数、停止期間、停止理由、およびサンプリングの逸脱を記録する。
  12. フィールドワークログを使用して、アプローチ率、拒否率、完了率、および有効回答率を算出する。
  13. 未処理のアンケートが480件収集されるまでフィールドワークを継続する。各調査地点から少なくとも120件の未処理アンケートが収集されるようにする。
  14. 各調査日の終わりに、性別、年齢層、初回訪問状況、および旅行手段をモニタリングする。人口統計学的なバランスを強制するために、適格な来場者を拒否してはならない。可能な限り、初回訪問者を45%から70%の間、団体ツアー参加者を有効サンプルの45%未満に維持する。これらの値はクォータ（割当数）ではなく、モニタリング範囲として扱う。
  15. Table 2に、フィールドワークのスケジュール、公開調査地点、サンプリング間隔、サンプル目標、停止ルール、およびフィールドワーク記録変数を提示する。
  16. Supplementary File 2に、フィールドワークログ形式、役割割り当て記録、データ管理ログ、除外ログ形式、およびコードブック構造を提示する。
    注：サンプリング間隔、調査地点、時間ウィンドウ、または停止ルールからの逸脱がある場合は、同日のフィールドワークログに記録すること。

4. アンケートの実施と日誌の確認

  1. アンケートを開始する前に、インフォームド・コンセントのページを表示します。各参加者に対し、18歳以上であること、同意書を読んだこと、および自発的に参加することに同意することを、確認させてください。
  2. タブレットまたは参加者の携帯電話を用い、電子アンケートプラットフォームを通じてアンケートを実施します。1画面につき1項目または1つの短い項目グループを表示し、実質的なリッカート尺度の各項目について回答を必須とします。
  3. 説明を求められた場合に限り、単語やフレーズの文字通りの意味のみを説明してください。回答の方向性を暗示したり、誘導したり、肯定したりしないでください。
  4. 開始時刻、終了時刻、完了時間、日付、調査時点、タイムウィンドウ、および調査アシスタントコードを記録します。正式なアンケートの実施中に、自由記述形式のコメントを収集しないでください。
    チェックポイント： 各調査日の終了時に、完了したすべてのアンケートに開始時刻、終了時刻、調査時点、タイムウィンドウ、および調査アシスタントコードが記載されていることを確認してください。

5. データセットのエクスポート、スクリーニング、およびスコアリング

  1. 各調査日の20:00に、生アンケートファイルを.xlsx形式でエクスポートする。各ファイルには LongmenSurvey_raw_YYYYMMDD.xlsx の形式で名前を付け、権限を持つ研究スタッフのみがアクセス可能なパスワード保護フォルダに保存する。
  2. 名前ではなくスタッフコードを用いて役割割り当てログを管理する。各調査セッション、日次エクスポート、生ファイルの保存、生ファイルのロック、除外コーディング、独立したスクリーニング検証、統計解析、および最終データセットの凍結を担当したスタッフコードを記録する。
  3. 正式なデータ収集終了後に、すべての日常的な生ファイルを統合する。各ケースに LGV0001 から LGV0480 の形式で一意の回答者IDを割り当てる。編集前のマスターファイルを LongmenSurvey_raw_locked.xlsx として1つ保存し、ロック日、ファイルサイズ、およびSHA-256チェックサムをデータ管理ログに記録する。
  4. すべてのスクリーニング、スコアリング、および解析は、コピーした作業用ファイルで行う。ロックされた生マスターファイルは編集しない。
  5. 18歳未満、当日訪問なし、除外対象の職業的役割、または同日の重複参加を含む、適格性不備のあるケースを除外する。アテンションチェック項目のいずれか一方で不合格となったケースを除外する。
  6. 180 s未満で完了したケース、15項目以上の連続する実質的な項目で同一のリッカート尺度回答があったケース、すべての実質的なリッカート項目における標準偏差が 0.25 未満のケース、および重複が確認されたケースを除外する。
  7. 1,800 sを超えて完了したケースを確認する。アテンションチェックの不合格、ストレートライニング、適格性の矛盾、重複回答パターン、またはその他のフィールドワーク上の問題がない場合にのみ、長時間所要ケースを保持する。
  8. 実質的なリッカート項目、人口統計学的変数、調査地点、時間枠、および秒単位に丸めた完了時間を用いて重複ケースを確認する。完全な重複が見つかった場合は、早い方のケースを保持し、後のケースを除外する。
  9. 「適格」、「適格性不備」、「アテンションチェック不合格」、「短時間完了」、「長時間レビュー不合格」、「ストレートライニング」、「重複回答」、「その他のフィールドワーク上の問題」のカテゴリを持つ除外変数を作成する。「適格」とコード付けされたケースのみを保持する。スクリーニング後に有効なケースが 400 件未満である場合は、同じルールに従ってフィールドワークを継続する。
  10. 構成概念のスコアリング前に、独立したスクリーニング検証を完了させる。第1レビュー担当者がすべての除外ルールを適用し、第2レビュー担当者が、ロックされた生ファイルと照らし合わせて、適格性ステータス、アテンションチェック結果、完了時間、ストレートライニング、重複の判定、および最終的な除外コードを確認する。
  11. すべてのリッカート項目を 1 から 5 でコーディングする。否定的に表現された項目は、逆転スコア = 6 − 元のスコアを用いて逆転コーディングを行う。
  12. 性別、年齢層、学歴、月間個人所得、初回訪問、移動手段、調査地点、および時間枠を含む、人口統計学的変数および移動変数をコーディングする。すべてのコーディングルールをコードブックに記録する。
  13. 各構成概念スコアを、保持された項目の算術平均として算出し、すべての構成概念スコアを元の 1–5 スケールのまま保持する。すべての実質的な項目は必須入力項目であるため、項目レベルの欠損値の補完は行わない。
  14. 表 3 に、構成概念のスコアリング前に適用された適格性、アテンションチェック、および品質スクリーニングのルールをまとめる。
  15. 表 4 に、人口統計学的コーディング、移動変数コーディング、逆転コーディングルール、除外ステータスコーディング、および構成概念スコアの算出計画を示す。
    チェックポイント：最終的な解析データセットに少なくとも 400 件の有効なアンケートが含まれ、保持されたすべてのケースに完全な構成概念スコアがあり、かつ独立したスクリーニング検証が完了した後にのみ、測定テストに進む。

6. 信頼性、測定構造、および共通メソッドバイアスのリスクを評価する

  1. 各多項目構成概念について、クロンバックのアルファ係数および修正項目合計相関を算出する。クロンバックのアルファ係数が0.70以上であれば許容範囲とする。0.65から0.69の間である場合は、すべての修正項目合計相関が0.30以上であり、かつ単一項目の削除によってアルファ係数が0.03を超えて上昇しない場合に限り、限定的に信頼性があるとみなす。
  2. 修正済み項目-合計相関が0.30以上の項目を保持する。修正済み項目-合計相関が0.30未満であり、かつその項目を削除することでクロンバックのアルファ係数が少なくとも0.03上昇する場合にのみ、当該項目を削除する。項目検討後のアルファ係数が0.65から0.69の間にとどまった場合、知覚された混雑感は限界的な信頼性を持つと判定する。
  3. 保持されたすべての実質的項目を用いて、9因子測定モデルの確認的因子分析を行う。結果を報告すること。 CFI、TLI、RMSEA、SRMR、標準化因子負荷量範囲、複合信頼性、および平均分散抽出量。
  4. 以下の条件を満たす場合に、測定モデルを許容可能なものとして扱います。 補体因子I および 総リン指数 0.90以上であり、 RMSEA（近似誤差平均二乗平方根） および 標準化残差平均二乗誤差 0.08以下である。標準化因子負荷量が0.50以上の項目を保持する。負荷量が0.50未満の項目、または概念的に類似した項目との間で大きな残差相関が見られる項目については、再検討を行う。
  5. 潜在構成概念間の相関を用いて判別妥当性を評価し、 高スループット・マイクロトーム技術以下の条件に該当する場合、コンストラクトのペアにフラグを立ててください。 HTMT 0.85を超える場合、または概念的に近接した構成概念であれば0.90を超える場合。CA、CW、およびRTBに過度な潜在的オーバーラップが見られる場合は、慎重に検討すること。
  6. 共通メソッド分散のリスクスクリーニングとして、9因子モデルと1因子モデルを比較してください。ハーマンの単一因子テストは記述的なスクリーニングとしてのみ実施し、共通メソッドバイアスの証拠として使用しないでください。16 欠損している。
  7. 探索的因子分析は、二次的な項目クラスター診断としてのみ実施し、主軸法およびオブライミン回転を用いる。
  8. 表5 信頼性および項目の保持に使用した事前設定の閾値をまとめる。 完全フロイド adjuvants (CFA) 適合度、判別妥当性、共通メソッドバイアス・スクリーニング、相関性の検討、モデル診断、間接効果の検定、および感度分析。
  9. 標準化された項目レベルの信頼性の完全な結果を報告してください。 完全フロイド剤 負荷量、合成信頼性、 AVE 値 高スループット・メタボロミクス技術 行列、1因子比較モデル、および探索的項目クラスター診断における 補足ファイル 3.
    一時停止ポイント： 2つ以上の構成概念のクロンバックのアルファ係数が0.65を下回った場合、測定モデルにおいてCA、CW、およびRTBを分離できない場合、またはいずれかの 高スループット質量分析法 値が事前に設定されたしきい値を超えています。

7. 記述的診断の作成とモデルの推定

  1. カテゴリ変数について、頻度と割合を算出する。すべての構成概念スコアについて、平均値、標準偏差、中央値、最小値、最大値、歪度、および尖度を算出する。
  2. 絶対歪度が2.00未満、かつ絶対尖度が7.00未満であれば、計画されたモデルにおいて許容範囲内とする。有効回答者の60%以上が同じ丸められた回答カテゴリを選択している場合、または標準偏差が0.50未満である場合は、その構成概念にフラグを立てる。
  3. 構成概念スコア間のピアソン相関係数を算出する。相関が0.70を超える場合は、構成概念の冗長性の可能性があると判断し、モデリングの前に項目のコーディング、逆転コーディング、および構成概念の算出を再確認する。
  4. 連続的な構成概念スコアを標準化し、カテゴリ的な制御変数をダミーコーディングする。年齢層、性別、教育歴、月次個人所得、初回訪問、および移動手段を制御変数として使用する。
  5. 3つの回帰モデルを推定する。CAを目的変数とし、HK、PHV、PA, PMQ、PC、FSW、および制御変数を説明変数として回帰分析を行う。CWを目的変数とし、HK、PHV、PA、PMQ、PC、FSW、CA、および制御変数を説明変数として回帰分析を行う。RTBを目的変数とし、HK、PHV、PA、PMQ、PC、FSW、CA、CW、および制御変数を説明変数として回帰分析を行う。
  6. 各回帰モデルについて、標準化係数、標準誤差、t値、p値、95%信頼区間、R2、調整済みR2、およびVIFを記録する。
  7. サイト関連予測因子 → CA → CW → RTB という構成概念の順序に従ってパスモデルを推定する。5,000回のブートストラップサンプルを用いて、サイト関連予測因子からCAを経由してCWおよびRTBに至る間接効果、およびCAからCWを経由してRTBに至る間接効果を検定する。
  8. 標準化直接効果、間接効果、全効果、ブートストラップ95%信頼区間、およびモデル適合度指標を報告する。p <0.05を統計的に有意とし、0.05から0.10の間のp値を有意傾向（marginal）とする。
  9. 有意でないパスを確定した効果として記述せず、また間接効果の検定なしに媒介作用を推論してはならない。
  10. 本文中には、測定の要約とモデル診断のみを提示する。完全な相関行列、回帰係数、パスモデル推定値、間接効果、および全効果はSupplementary File 3に報告する。

8. モデルの診断と感度の評価

  1. 各回帰モデルにおける各予測変数の分散拡大係数（VIF）を算出してください。 分散拡大係数 < 3.00を許容範囲とし、3.00から5.00の間の値を点検し、保持したモデルについては以下の理由により正当性を立証する。 分散拡大係数（VIF） > 5.00.
  2. 絶対標準化残差が3.00を超えるケースにフラグを立てる。各回帰モデルのクックの距離を算出し、クックの距離が4を超えるケースにフラグを立てる。n、ここで n モデルに含まれる有効ケース数です。
  3. 処理する R2 横断的な訪問者行動データとして妥当な範囲は0.15から0.35の間である。すべての仮説パスが有意である場合、すべての標準化係数が0.40を超える場合、またはいずれかの R2 0.60を超える。
  4. 完了時間が1,800秒を超える症例の除外、団体ツアー参加者の除外、中央値を用いた構成得点の再計算、およびクックの距離によってフラグが立てられた症例の除外を行った後、3つの回帰モデルを再度実行した。
  5. クックの距離によってフラグが立てられたケースを除外した後、パスモデルを再度実行する。
  6. 主係数の方向が変わらず、主要な有意または境界域のパスが同じ方向に維持されている場合は、結果を安定しているものとして扱います。係数の方向の変化、有意性の喪失、または大幅な調整値の変化がある場合は、すべて報告してください。 R2 代表的な結果における変化。
  7. 完全な感度チェックの結果を報告してください。 補足ファイル 3.

9. 解析を実行し、スタディファイルをアーカイブする

  1. コピーした作業ファイルでデータクリーニングを行い、「材料表」に記載されているRのバージョンおよびパッケージバージョンを使用して統計解析を完了させる。
  2. 匿名化された有効データセットのみを用いて解析スクリプトを実行する。リサンプリング、ブートストラップ推定、または感度分析を行う前に、乱数シードを20260401に設定する。
  3. 解析スクリプトの終了後、sessionInfo()を使用してRのセッション情報を保存する。
  4. コードブックに記載されているファイル名を用いて、匿名化された有効データセット、コードブック、除外ログ、フィールドワークログの要約、役割割り当て記録、解析スクリプト、セッション情報、完全なモデル出力、および図表のソースデータをエクスポートする。
  5. エクスポートされたファイルによって、最終的な有効サンプルサイズ、構成概念スコア、信頼性の結果、CFA指標、HTMT値、回帰推定値、パスモデル推定値、間接効果、および感度分析の結果が再現されることを確認する。
  6. すべての解析が完了した後、研究アーカイブフォルダを1つ作成する。匿名化された有効データセット、コードブック、除外ログ、フィールドワークログの要約、役割割り当て記録、解析スクリプト、sessionInfo()の出力、完全なモデル出力、および図表のソースデータをそのフォルダに格納する。
  7. ロックされた生データセットは、出版後5年間、暗号化された機関ストレージに別途保存する。ロックされた生のエクスポートファイル、プラットフォーム生成の識別子、IPアドレス、GPS座標、デバイス識別子、スタッフを特定可能なフィールドノート、または個人を特定する可能性のある自由記述情報を研究アーカイブフォルダに入れないこと。
  8. 匿名化されたデータセットのすべての変数がコードブックで定義されており、除外されたすべてのケースが除外ログ内の1つの除外カテゴリに関連付けられていることを確認する。匿名化された有効データセットのアーカイブ日、ファイルバージョン、ファイルサイズ、およびチェックサムをデータ管理ログに記録する。
  9. 最終的な出版前に、匿名化された再現性パッケージを永続的なパブリックリポジトリに登録する。パッケージには、匿名化された項目レベルのデータセット、最終版の質問票、インフォームドコンセントページ、スクリーニング質問、アテンションチェック項目、コードブック、フィールドワークログの要約、除外ログ、データ管理ログ、役割割り当て記録、解析スクリプト、セッション情報、完全なモデル出力、および図表のソースデータを含める必要がある。パッケージはZenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.21640066) に登録すること。
  10. 補足ファイル3および補足表1–7に、解析スクリプト、sessionInfo()の出力、測定出力ワークブック、モデル出力ワークブック、感度分析の出力、および図表ソースデータのチェックリストを提示する。
    一時停止ポイント：直接的な識別子、プラットフォーム生成の識別子、位置情報の痕跡、スタッフを特定可能なノート、および個人を特定する可能性のあるテキストが削除されるまで、解析ファイルを共有してはならない。

結果

参加者の維持率およびフィールドワークの概要

龍門石窟での正式なフィールドワークを通じて、計480部のアンケートを回収した。適格性のスクリーニングとデータ品質チェックの後、分析対象として430部のアンケートを保持し、有効回答率は89.6%となった。最終的な有効サンプル数は、事前に規定した最低要件である有効アンケート40部を上回った。除外されたケースには、適格性不適合、アテンションチェックの失敗、回答時間の短すぎ、直線的な回答またはほぼ不変の回答パターン、重複回答、およびその他のフィールドワーク上の問題が含まれる。1つのアンケートが複数の除外条件に該当した場合、適用可能なプロトコルルールのうち最も早い段階のものを主要な除外カテゴリーとして使用した。480部の未処理アンケートから430件の有効ケースに至るスクリーニングフローを図2に示す。

抽出された事例は、計画されていた3か所の公開調査地点に分配されました。訪問者出口エリアから139件、メインの訪問ルート外にある公共休憩エリアから146件、そして交通接続点付近の訪問者サービスエリアから145件の有効事例が得られました。有効事例のうち、初回の訪問者は5.6％、リピーターは4.4％でした。団体ツアー参加者は23.0％であり、あらかじめ設定されたモニタリング境界を下回っていました。フィールドワークの分布および訪問者のプロフィールは表6に示しています。

コンストラクトの分布および測定診断

構成概念のスコアは、分析に十分な分散を示しました。平均スコアは3.258から3.415の範囲であり、標準偏差は0.837から0.892の範囲でした。事前に規定した分散チェックに基づき、強い天井効果を示す構成概念はありませんでした。「知覚された混雑感」は元の方向性のまま保持されたため、スコアが高いほど、訪問者の体験がよりポジティブであることではなく、知覚される混雑感がより強いことを示しています。

クロンバックのα係数は、知覚された混雑度の0.69から、自己報告による責任ある旅行行動の0.812の範囲でした。すべての構成概念は、許容可能な信頼性のしきい値または限界信頼性の基準を満たしていました。知覚された混雑度は、α係数が0.70をわずかに下回ったため、限界的な信頼性であると報告されました。しかし、修正項目合計相関がプロトコルのしきい値を満たしており、また、交通量の多い遺産地における訪問者による圧力条件を表現するためにこの構成概念が必要であったため、保持されました。

9因子の確証的因子分析により、計画された測定構造が支持されました。モデル適合度指標は許容範囲内であり、χ2 (398) = 712.4, CFI = 0.932, TLI = 0.918, RMSEA = 0.043, および SRMR = 0.052でした。標準化因子負荷量は0.56から0.84の範囲でした。合成信頼性値は0.702から0.842の範囲でした。平均分散抽出量は0.453から0.575の範囲であり、最低値は知覚された混雑（perceived crowding）で認められました。

判別妥当性の検証において、深刻な構成概念の重複は認められませんでした。最大HTMT値は0.642であり、あらかじめ設定したレビュー閾値を下回っていました。測定モデルにおいて、保全態度、保全意欲、および自己報告による責任ある旅行行動は、それぞれ区別可能な状態を維持していました。回転前の第1因子は全分散の18.7%を説明しており、共通手法バイアスのスクリーニング閾値である40%を下回っていました。この結果はあくまでスクリーニング結果として扱われ、共通手法バイアスが存在しなかったことの証拠とはされていません。最も強い構成概念間の相関は、保全態度と保全意欲の間で r = 0.432 であり、冗長性の閾値である0.70を超える構成概念のペアはありませんでした。主要な測定診断の結果は表7にまとめています。項目レベルの信頼性の完全な結果、CFA 負荷量、CR, AVE, HTMT、および構成概念間の相関は、付録表1、付録表2、および付録表3に記載しています。

モデル出力と感度チェック

本プロトコルにより、深刻な多重共線性なく、解釈可能な回帰分析およびパスモデルの結果が得られた。3つの回帰モデルはいずれも中程度の説明力を示した。保全態度のモデルでは R2 = 0.267、自由度調整済み R2 = 0.24 であった。保全意向のモデルでは R2 = 0.33、自由度調整済み R2 = 0.292 であった。自己報告による責任ある旅行行動のモデルでは R2 = 0.275、自由度調整済み R2 = 0.28 であった。これらの値は、横断的な訪問者行動データに対してあらかじめ規定した妥当な範囲内であった。

パスモデルは、計画されたシーケンス（サイト関連の予測因子 → 保全態度 → 保全意欲 → 自己報告による責任ある旅行行動）に従いました。モデル適合度は許容範囲内でした：CFI = 0.927, TLI = 0.904, RMSEA = 0.049, および SRMR = 0.041。主要なパス係数は解釈可能でした。保全態度は保全意欲と正の相関がありました（β = 0.276）。保全態度および保全意欲は、それぞれ自己報告による責任ある旅行行動と正の相関がありました（β = 0.232 および β = 0.271）。保全意欲を介した保全態度から自己報告による責任ある旅行行動への間接効果は 0.075 であり、ブートストラップ 95% CI は 0.036–0.12 でした。完全な回帰係数、パス係数、間接効果、全効果、およびモデル出力ファイルは、Supplementary File 3、Supplementary Table 4、およびSupplementary Table 5に提示されています。

回帰診断の結果、深刻な多重共線性は見られませんでした。VIF値は1.012から1.42の範囲であり、あらかじめ設定した閾値である3.0を下回っていました。影響度分析の結果、主要モデルから症例を削除する必要はないと判断されました。クックの距離によってフラグが立てられた症例は、主要解析に保持し、感度分析で評価しました。

感度分析の結果、プロトコルの出力の安定性が裏付けられた。有効なアンケート回答において、完了時間が1,80 sのしきい値を超えるものはなかった。組織的なグループツアー参加者の除外、中央値に基づく構成概念スコアリングの採用、およびクックの距離によってフラグが立てられたケースの除外後も、主要な係数の方向性は維持された。感度分析の各仕様において、標準化係数は、「保全態度 → 保全意欲」が0.261から0.290、「保全態度 → 自己報告による責任ある旅行行動」が0.198から0.260、「保全意欲 → 自己報告による責任ある旅行行動」が0.243から0.298の範囲であった。感度分析の詳細な出力結果は Supplementary Table 6に記載されている。

プロトコル出力の概要

このワークフローにより、事前に規定された最小サンプル要件を上回る有効な分析サンプルが得られ、計画されたすべての調査地点で質問票の回収が完了しました。保持されたサンプルには、訪問者の属性や移動手段による変動が含まれており、組織的な団体ツアーの割合はモニタリング境界内に留まりました。測定値の検証により、構成概念レベルのスコアの使用が支持されました。具体的には、ほとんどの構成概念が信頼性の閾値を満たし、知覚された混雑度は境界的に信頼性があると判断され、9因子のCFAは許容可能な適合度を示し、判別妥当性の検証により、保全態度、保全への意欲、および自己報告による責任ある旅行行動の間の分離が支持されました。

モデルの出力結果は、本プロトコルが解析および監査可能な訪問者の行動エビデンスを生成できることを実証するために用いられました。回帰分析およびパスモデルの結果は解釈可能であり、計画された「態度–意向–行動」のシーケンスに対する間接効果の検定が可能であり、感度分析によって主要な関連性の方向性が変わることはありませんでした。これらの結果は、本ワークフローが訪問者の行動を直接的に観察するエビデンスとしてではなく、遺産サイトにおいて影響を最小限に抑えた訪問者調査を実施するための手続き的な手法として有用であることを支持しています。匿名化されたデータセット、アンケート、関連研究文書、分析スクリプト、完全なモデル出力、およびすべての図表のソースデータは、Zenodo（DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.2164006）に保存されています。

アンケートのワークフロー図：手順には、準備、パイロットテスト、データエクスポート、およびバリデーションが含まれる。
図1龍門石窟訪問者調査のプロトコルワークフロー。 このワークフローは、本プロトコルで用いた一連の手順を示しており、質問票の作成、パイロットテスト、公共エリアでの訪問者へのアプローチ、質問票の記入、生データのロックから、品質スクリーニング、構成概念のスコアリング、測定の妥当性確認、モデル推定、感度分析、そして研究ファイルのアーカイブまでが含まれています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

調査データ除外ワークフロー、図、適格性スクリーニング、有効回答率、質問票解析
図2最終分析サンプルのための質問票スクリーニングフロー。 この図は、適格性スクリーニング、アテンションチェックの確認、回答時間のスクリーニング、直線的な回答（ストレートライニング）の検出、重複回答の検査、およびフィールドワークに関連する品質チェックを経て、480件の未精査の質問票から430件の有効な質問票へと移行したことを示している。複数の警告条件に該当する場合は、主要な除外理由に基づいて除外数をカウントしている。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

表1：龍門石窟訪問者アンケートの構成概念マップおよび質問票構造この表は、訪問者の保全意向および自己報告による責任ある旅行行動を測定するために用いられた、構成概念の定義、略称、項目コード、項目数、スコアリング方向、分析上の位置づけ、および出典または適応根拠をまとめたものである。項目の全文は補足ファイル1に記載されている。すべての実質的な項目は、1 = 全く同意しないから5 = 非常に同意するまでの5段階でスコア化された。PCは元の方向で保持されており、PCスコアが高いほど、知覚される混雑度が強いことを示す。こちらをクリックして、この表をダウンロードしてください。

表2：フィールドワークのスケジュールおよび系統的遮断サンプリング計画。この表は、正式なデータ収集期間、一般調査地点、日次タイムウィンドウ、サンプリング間隔、目標未加工サンプル数、最小有効サンプル要件、訪問者構成モニタリング範囲、中断ルール、およびフィールドワーク記録変数を提示しています。こちらのリンクからこの表をダウンロードしてください。

表3：適格性、アテンションチェック、および品質スクリーニングのルール。この表は、構成概念のスコアリング前に適用された適格性基準、アテンションチェックルール、回答完了時間の閾値、ストレートライニング（直線的回答）ルール、重複回答チェック、除外コード、およびデータ保持の決定について示したものである。こちらのリンクをクリックして、この表をダウンロードしてください。

表4：変数のコーディングおよび構成概念スコアの算出計画。本表では、回答者ID、人口統計学的変数、移動関連変数、調査記録、アテンションチェック変数、リッカート尺度項目、構成概念スコア、および除外ステータスのコーディングルールを定義しています。すべての構成概念スコアは、元の1〜5スケールのまま維持されています。すべての実質的な質問項目が必須入力項目であったため、項目レベルの欠損値補完は行われませんでした。こちらのリンクから本表をダウンロードしてください。

表5：モデル解釈前に設定された診断しきい値。この表は、信頼性、項目の保持、確認的因子分析、判別妥当性、共通メソッドバイアス・スクリーニング、分布の確認、相関の検討、多重共線性、影響力のあるケースの診断、モデルの妥当性、有意性検定、および間接効果の解釈に使用したしきい値を報告している。CFA = 確認的因子分析; CFI = 比較適合度指標;
TLI = タッカー・ルイス指数; RMSEA = 近似誤差平均平方根; SRMR = 標準化残差平均平方根; CR = 合成信頼性; AVE = 平均分散抽出量; HTMT = 異質-同質比; VIF = 分散拡大係数。こちらのリンクより本表をダウンロードしてください。

表6：有効サンプルのフィールドワーク分布および人口統計学的特性。この表は、調査地点、時間枠、調査期間、性別、年齢層、学歴、個人の月収、訪問状況、および移動手段別の有効回答票の分布をまとめたものである。パーセンテージは、最終的な分析サンプル（n = 430）を用いて算出した。四捨五入のため、パーセンテージの合計が10.0にならない場合がある。こちらのリンクをクリックして、この表をダウンロードしてください。

表7：構成概念の分布、測定診断、モデル出力、および感度分析の要約。この表は、構成概念レベルの記述統計、クロンバックのα値、CFA適合度指標、合成信頼性、平均分散抽出量、HTMT、共通方法分散のスクリーニング結果、回帰モデルの適合度、パスモデルの適合度、間接効果の検定、多重共線性診断、および感度分析の安定性を要約したものである。項目レベルの完全な信頼性結果、CFA負荷量、HTMT行列、構成概念間の相関、回帰係数、パス推定値、間接効果、全効果、および感度分析の出力は、付録ファイル3に記載されている。HK = heritage knowledge（遺産の知識）；PHV = perceived heritage value（知覚された遺産の価値）；PA = place attachment（場所への愛着）；PMQ = pro-environmental message quality（親環境的なメッセージの質）；PC = perceived crowding（知覚された混雑）；FSW = facility and service support（施設およびサービスのサポート）；CA = conservation attitude（保全態度）；CW = conservation willingness（保全意向）；RTB = self-reported responsible travel behavior（自己報告による責任ある旅行行動）。PCは元の方向で保持されており、PCが高いほど、知覚された混雑が強いことを示す。こちらをクリックして本表をダウンロードしてください。

補足ファイル 1：質問票および同意書資料このファイルには、最終的な質問票、インフォームドコンセントページ、適格性スクリーニング質問、アテンションチェック項目、質問票プラットフォームの表示記録、およびパイロットレビュー記録が含まれています。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

補足ファイル 2：フィールドワークおよびデータ管理記録 このファイルには、フィールドワーク・ログフォーム、役割分担記録、データ管理ログ、除外ログフォーム、およびコードブックの構造が含まれています。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

補完ファイル 3：分析および再現性資料このファイルには、匿名化された分析データセット、分析スクリプト、sessionInfo() 出力、項目レベルの信頼性出力、CFA 出力、HTMT マトリックス、構成概念間相関マトリックス、回帰分析出力、パスモデル出力、間接効果出力、感度分析出力、完全なモデル出力ワークブック、および図表ソースデータチェックリストが含まれています。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

付録表1：項目レベルの記述統計および信頼性の出力。すべての修正済み項目-合計相関は0.30以上であった。PC = 知覚された混雑感（perceived crowding）。こちらのリンクからファイルをダウンロードしてください。

補足表2：標準化CFA負荷量、CR、およびAVE。 CFA = 確認的因子分析; CR = 合成信頼性; AVE = 平均分散抽出率。こちらのリンクからファイルをダウンロードしてください。

補足表 3：構成概念間相関行列。 HK = 遺産知識；PHV = 知覚された遺産の価値；PA = 場所への愛着；PMQ = 環境保護メッセージの質；PC = 知覚された混雑状況；FSW = 施設およびサービスのサポート；CA = 保全態度；CW = 保全意欲；RTB = 自己報告による責任ある旅行行動。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

補足表4：完全な回帰分析結果。調整変数には、性別、年齢層、教育歴、個人の月収、初診状況、および移動手段が含まれた。VIF = 分散拡大係数。このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足表5：パスモデルおよび間接効果の出力。CA = 保全態度；CW = 保全意欲；RTB = 自己報告による責任ある旅行行動。こちらのリンクからファイルをダウンロードしてください。

補足表6：メインモデル出力の感度分析。 CA = 保存態度；CW = 保存意向；RTB = 自己報告による責任ある旅行行動。こちらのリンクをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

補足表7：図および表のソースデータチェックリストこちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

ディスカッション

本プロトコルは、ヘリテージツーリズム研究における方法論的な課題に対処するものです。訪問者は原則として遺産の保護に同意しているかもしれませんが、訪問中の報告された行動は、解釈メッセージ、ルート案内、混雑の圧力、施設のサポート、および保存規則などによって同時に形成されます。そのため、龍門石窟においては、自己報告による責任ある旅行行動を切り離された結果として扱うのではなく、サイトに関連する認識、保存への態度、保存への意欲、および自己報告による責任ある旅行行動を、一つの標準化されたフィールド調査シーケンスの中に組み込みます。主な貢献は実質的な内容だけでなく、手続き的な点にあります。本プロトコルでは、パブリックエリアでのインターセプト、匿名アンケートの実施、事前に規定されたスクリーニング、構成概念のスコアリング、測定診断、回帰分析およびパスモデリング、感度チェック、そして再現性のためのアーカイブ化を、固定された順序で連携させています。

測定設計は実際の訪問体験に近い形式としています。アンケートでは、訪問者が龍門石窟について何を理解したか、サイトをどのように評価したか、愛着を感じたか、保護に関するメッセージをどのように読み取ったか、混雑を経験したか、そして施設やサービスがサイトの規則に従う助けとなったかを問いかけます。このようなサイト特有の構造は、一般的な環境への関心のみを問うよりも好ましいと言えます。なぜなら、遺産サイトにおける責任ある行動は、訪問者がそのサイトに付与する意味や、訪問中にその意味がどのように活性化されるかによって部分的に形成されるためです。近年の遺産研究においても同様に、責任ある訪問者の反応を切り離された個人の特性として扱うのではなく、真正性、アイデンティティ、愛着、および遺産の意味と結びつけて検討しています17,18。また、本プロトコルでは、保全態度、保全意欲、および自己申告による責任ある旅行行動を区別しています。保全態度とは、保護が重要であると信じていることを指し、保全意欲とは、保全上の要求を受け入れる、あるいは支持する準備ができていることを指します。自己申告による責任ある旅行行動とは、訪問中の報告された行動を指します。この区別により、保全への賛同を行動上の遵守と同等に扱うリスクを軽減しています。

代表的な結果は、測定構造が不自然に平滑化されることなく、実用的であることを示唆しています。ほとんどの構成概念で許容可能な内部一貫性が示され、確認的因子分析、判別妥当性の検証、および共通手法バイアスのスクリーニングにより、構成概念ごとのスコアを個別に使用することが支持されました。知覚された混雑度は、従来の信頼性しきい値である0.70に近かったものの、わずかに下回りました。これは単に測定の失敗と捉えるべきではありません。混雑は具体的ではあるものの、経験の仕方が不均一な状況です。混雑時に狭い見学エリアを通過する訪問者は、閑散期に到着した訪問者や個別に移動する訪問者とは混雑具合の判断が異なる可能性があります。知覚された混雑度を境界的な構成概念として維持することで、信頼性テーブルの見栄えを良くするためだけに削除するのではなく、この現場状況を可視化し続けることができます。また、パスモデルの論理によって、代表的な結果の解釈が明確になります。環境配慮型メッセージの質は、自己報告による行動を直接的に変化させるのではなく、まずなぜルールが重要であり、なぜ遵守することが正当であるのかを訪問者が理解するのを助けると考えられます。遺産解釈に関する研究においても同様に、解釈が認知的および感情的なメカニズムを通じて環境配慮型の反応を形成し得ることが示唆されています19。

本プロトコルでは、測定対象外となる事項についても明確にしている。龍門石窟の訪問者は、固定看板、ルート案内、ガイドによる説明、スタッフの促し、オーディオガイド、またはデジタルコンテンツから保存に関する情報を得ている可能性があるが、本アンケートではこれらのチャネルを個別に分けるのではなく、親環境的なメッセージの全体的な質を測定している。今後の応用では、同一のスクリーニング、スコアリング、および診断シーケンスを維持しつつ、ガイド介在型またはデジタル解説のモジュールを追加することが可能である。文化遺産と自然遺産の環境を比較した研究では、ガイドによる解説が観光客の親環境的な行動に影響を与え得ることが示されているが、その関係性の強さは、サイトの種類や訪問者の経験によって異なる20。混雑度についても同様の境界を設ける必要がある。本プロトコルで測定するのは、客観的な密度ではなく、知覚された混雑度である。知覚された混雑度は、快適性、注意力、およびルールに従おうとする意欲に影響を与える可能性があるため、訪問者向けアンケートとしてはこれが適切である。しかし、これは時空間的な群衆モニタリングに代わるものではない。世界遺産における訪問者のフローおよび空間分布に関する研究では、移動パターンや密度記録を通じて、混雑度をより直接的に調査できることが示されている21。したがって、本調査プロトコルは、単独で収容力を評価するものではなく、証拠の一つの層として理解されるべきである。

本プロトコルのもう一つの長所は、構成概念のスコアリングやモデルの解釈よりも前にデータスクリーニングを行う点にあります。この順序により、好ましい統計結果を得るためにデータセットを調整してしまうリスクを軽減できます。最終的な行動モデルにおいて、サイトに関連する一部の変数が弱くなったり有意ではなくなったりする場合や、現場感受性の高い構成概念の一部で信頼性がわずかである場合もありますが、そのような知見はエラーとして処理されるのではなく、そのまま保持されます。プロトコル論文において、手順は理想的なパターンだけでなく、不均一なフィールドデータを処理できる必要があるため、これは重要です。自己報告による責任ある旅行行動（RTB）の使用は実用的ですが、限界もあります。この方法により、訪問者に同行したり、行動を撮影したり、個人を特定できる移動軌跡を記録したりすることなく、複数の公共調査地点でデータ収集を行うことが可能になります。しかし、自己報告による親環境行動は、特にその行動が社会的規範や道徳的期待に結びついている場合、社会的望ましさバイアスの影響を受ける可能性があります。近年の観光研究では、このリスクはすべての親環境指標に共通する一様なバイアスとして扱うのではなく、個別の行動レベルで評価されるべきであると論じられています22。このため、RTBの項目は、標識や障壁に従う、遺産の表面への有害な接触を避ける、撹乱を減らす、ゴミを適切に処理するといった、具体的な訪問時の行動として作成されました。

本プロトコルは、構造化された来訪者のエビデンスを必要とするが、侵襲的な観察、ビデオ録画、移動追跡、または個人を特定できる行動モニタリングが不可能な遺産サイトに最も適しています。サイト固有の構成概念、調査地点、言語版、およびフィールドワークの制限事項を変更することで、同じコアシーケンスを維持しながら、他の文化遺産の設定にも適応させることが可能です。また、その限界点についても明確にしておく必要があります。本手法は、1つの文化遺産サイトおよび定義された1つのデータ収集期間に適用されました。季節変動、休暇中の混雑、ルート制限、気象条件、チケット手配、解説内容の更新、および一時的な管理方針が、来訪者の回答に影響を与える可能性があります。回帰モデルおよびパスモデルは横断的なものであるため、保存への態度、保存への意欲、および自己報告による責任ある旅行行動の間の正の相関を、因果関係として解釈してはいけません。新しい解説メッセージ、来訪者ルート戦略、または保護介入が実際の行動を変化させるかどうかを検証することが研究目的である場合は、フィールド実験または準実験的なフィールド研究の方がより強力なエビデンスを提供します23。これらの境界条件下において、本プロトコルは、オンサイトでの来訪者インターセプトから解釈可能なアウトプットへと移行するための再現可能な方法を提供し、「どのようなサイト条件下で、保存への支持が保存への意欲および自己報告による責任ある旅行行動へと変わるのか」という、より根拠に基づいた問いをサポートします。

開示事項

著者らは、本研究に関連して、金銭的または非金銭的な競合利益がないことを宣言します。言語編集、翻訳チェック、フォーマットの一貫性維持、および原稿修正のサポートにAI支援ツールが使用されました。参加者の募集、アンケートの実施、参加資格の判定、除外ルールの適用、データセットの生成、統計解析の実施、数値結果の作成、データの変更、または最終的な科学的解釈の決定にAI支援ツールは使用されていません。すべてのアンケート項目、解析上の決定、数値出力、表、図、補足ファイル、および原稿の修正内容は、著者らによって確認および承認されました。

謝辞

著者らは、匿名アンケートに自発的に参加し、龍門石窟での現地体験を共有してくださった来訪者に感謝いたします。また、公共エリアでの来訪者の呼びかけ、アンケートの実施、フィールドワークの記録、およびデータ品質の確認をサポートしてくださったフィールドワーク助手の方々にも感謝いたします。本研究は、特定の外部資金提供を受けていません。

材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
car (回帰診断パッケージ)Comprehensive R Archive Networkバージョン 3.1–5分散拡大係数の算出および回帰診断の支援に使用されます。
dplyr Comprehensive R Archive Networkバージョン 1.2.1データ操作パッケージ；有効なケースのフィルタリング、変数の再コード化、除外コードの作成、構成得点の算出、およびフィールドワーク変数とモデル変数の要約に使用される。
電子アンケートプラットフォームWenjuanxing、長沙然星情報科技有限公司、中国長沙ウェブベースのプラットフォーム、登録アカウントによるアクセス、4月にアクセス–2026年5月。電子質問票の作成、必須回答項目の設定、スクリーニング項目およびアテンションチェック項目の挿入、アンケート用QRコードの生成、回答時間の記録、および回答生データの.xlsx形式でのエクスポートに使用した。
現場投与用タブレットApple Inc.（米国カリフォルニア州クパチーノ）iPad（第10世代）、10.9インチディスプレイ、64 GB、Wi-Fiモデル。調査地点において、参加者が研究チームのデバイスを用いてアンケートに回答した際に使用。
ggplot2 Comprehensive R Archive Networkバージョン 4.0.3Figure and diagnostic-plot パッケージ。グラフによる統計出力が必要な際に、診断プロットおよび図のソースデータの作成に使用した。
lavaanComprehensive R Archive Networkバージョン 0.7–2 確認的因子分析およびパスモデルパッケージ；9因子確認的因子分析、モデル適合度指標、標準化因子負荷量、パスモデル、およびブートストラップ間接効果の算出に使用。
lm.beta Comprehensive R Archive Networkバージョン 1.7–3標準化回帰パッケージ；線形回帰モデルから標準化係数を算出するために使用される。
Microsoft ExcelMicrosoft Corporation, Redmond, WA, USA2021日次の生ファイル確認、ファイル命名、除外ログの作成、コードブックの作成、および.xlsxエクスポートファイルの目視確認に使用します。
openxlsx Comprehensive R Archive Networkバージョン 4.2.8.1スプレッドシート書き出しパッケージ。クリーニング済みデータセット、コードブック、除外ログ、信頼性テーブル、相関テーブル、回帰分析出力、および感度分析テーブルの書き出しに使用する。
参加者のモバイルデバイスからのアクセス被験者所有のスマートフォンまたはタブレット該当なし参加者が自身のデバイスでQRコードをスキャンするか、またはアンケートリンクを開いて回答した場合に適用した。
心理学 Comprehensive R Archive Networkバージョン 2.6.5信頼性と探索的因子分析パッケージ。クロンバックのα係数の算出に使用。’α係数、修正項目合計相関、記述統計、カイザー・メイヤー・オルキン値、バートレット検定’t検定、探索的因子分析、およびハーマン’単一因子スクリーニング。
R 統計計算環境R Foundation for Statistical Computing（オーストリア、ウィーン）バージョン 4.6.1信頼性試験、測定診断、記述統計、回帰分析、パス解析、感度チェック、および出力エクスポートに使用されます。
readxl Comprehensive R Archive Networkバージョン 1.5.0スプレッドシートインポートパッケージ；.xlsx形式の生データ、コードブック、および除外ログをRにインポートするために使用されます。
semTools (構造方程式モデリング・ユーティリティパッケージ)Comprehensive R Archive Networkバージョン 0.5–9適合した測定モデルから、合成信頼性、平均分散抽出量、およびHTMT値を算出するために使用されます。

参考文献

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