数千件を超えるような、大規模な先行文献すべてを対象にレビューすることは困難を伴う。このようなとき、タイトルや抄録に対するトピックモデルの適用が有効である。今日では、従来の古典的なトピックモデルである潜在ディリクレ配分法(LDA)等ではなく、論文情報に紐づいたメタ情報をモデリング過程で有効活用できる構造トピックモデル(STM)の有用性が示唆されつつあるが、心理学を含む人文学における文献レビューではSTMはほとんど用いられていない。こうした研究動向を踏まえ、本研究では、「自分への思いやり」をさすセルフ・コンパッションという心理学的概念を題材とし、STMを用いたレビューを行った。結果、解釈可能な38のトピックが、トピック割合の時間的推移と共に抽出され、先行研究における主要なテーマを得ることができた。

「困難な状況で自分に向けられる思いやり」をさすセルフ・コンパッション(self-compassion)は、2003年に初めて定義されて以来、心理学をはじめとした様々な分野で研究が進められ、特に近年では研究の増加が顕著である[1],[2],[3]。これまで、特性的なセルフ・コンパッションの高さや、セルフ・コンパッションを向上させる介入は、精神的健康[4]や身体的健康[5]、人生満足度[6]など、様々なポジティブな結果をもたらすことが示されてきた。今日ではセルフ・コンパッションは人々のwell-beingを高める重要な変数や介入ターゲットとしてみなされ、多様なサンプル、分野、手法で研究されており[2],[7]、現在では論文数は4,000件を超える。研究の劇的な増加に伴い、特定のテーマや問題に焦点を当てたセルフ・コンパッションに関する系統的レビュー[8],[9],[10]やメタ分析[4],[6],[7]も徐々に増えてきている。しかし、これらのレビューは特定のトピックや問いに焦点を絞っており、先行研究を全体的に俯瞰するものはほとんどない。先行研究における主要な研究テーマやトピックを把握するためには、より大規模な文献サンプルに基づくスコーピングレビュー(ある研究領域の基盤となっている主要な概念、利用可能な文献やエビデンスを素早くまとめるレビュー[11])が必要である[12],[13]。しかし、従来の方法でセルフ・コンパッション研究のスコーピングレビューを行うためには、現在までの4,000件を超えるすべての文献を読んだうえでレビューする必要があり、大きな困難を伴う。本研究は、大規模な文献レビューにおけるこうした課題点を解決する手段として近年有用性が注目されている構造トピックモデル(structuraltopicmodel；STM[14])を用いたスコーピングレビューを試みた。