機械学習技術による身体活動とスポーツ参加による子どもの主観的幸福の予測:多国間研究からの証拠

Josivaldo de Souza-Lima^1,2, Gerson Ferrari³, Rodrigo Yáñez-Sepúlveda¹

¹Facultad de Educación y Ciencias Sociales, Instituto del Deporte y Bienestar, Universidad Andres Bello, Las Condes, Santiago 7550000, Chile.

Children (Basel, Switzerland)

|August 28, 2025

まとめ

機械学習モデルは,子供の主観的な幸福度 (SWB) を効果的に予測し,スポーツ参加との強い関連性を明らかにします. これらの高度な方法は理論的な限界に近づいており身体活動への介入に洞察力を提供しています

科学分野:

子どもの心理
コンピュータ社会科学
スポーツ科学

背景:

伝統的なモデルは子供の主観的幸福 (SWB) の非線形関係と闘っています.
身体活動は SWBの関連因子として知られていますが,複雑なパターンは,世界的に未探究のままです.
この研究は,多様な集団における SWB ドライバーを理解するための高度な分析技術の必要性を扱っています.

研究の目的:

スポーツ参加に焦点を当てて,子供のSWBを予測するための機械学習 (ML) を評価する.
大規模な国際データセットを使用して SWB予測の理論的限界を探求する.
6歳から14歳の子どもにおける SWBの主要な予測因子とその身体活動との関係を特定する.

主な方法:

35カ国のISCWeBの調査から128,184の記録を分析した.
GroupKFoldのクロス・バリデーションと"つの国を除外したバリデーションを利用し,堅牢で一般化可能な結果を得ました.
XGBoostとLightGBMを使用し, SHAPで解釈し,エラー推定のためにブートストラップします.

主要な成果:

機械学習モデル (XGBoost,LightGBM) はOLSを上回り,R2を0.504まで達成しました.
スポーツ参加変数はSWB (SHAP値: +0.15-0.25) を肯定的に予測し,モデルの精度に大きく貢献しました.
MLモデルは説明可能な変数の68.1%を捕捉し,理論的な予測の限界に近づきました.

結論:

機械学習は従来の方法と比較して子どものSWBの予測を大幅に改善します
この調査結果は,スポーツ参加が子どもの福祉に与える重要性を強調し,データに基づく介入の可能性を示唆しています.
自己報告データにおける因果関係を確立し,文化的バイアスを軽減するために,さらなる縦断的な研究が推奨されます.

キーワード:

SHAP について XGBoost について子供たち機械学習身体活動身体的識字能力スポーツ参加主観的な幸福感

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