Research press release

人間行動学:運動行動を盛んにする最善の方法がメガスタディーによって判明した

Nature

Human behaviour: Megastudy reveals the best way to boost exercise behaviour

米国のフィットネスチェーンの会員6万人以上を対象にしたメガスタディー(大規模な現場実験)が行われ、運動を勧める4週間のいくつかのデジタルプログラムによって、ジムの利用者数が9~27%増加したことが明らかになった。この知見について報告する論文が、今週、Nature に掲載される。今回の研究では、メガスタディーの実験デザインによって、54種類の行動介入が大規模な集団で厳密に検証され、その有効性が確認されたことが実証されている。

政策立案者は、国民の意思決定と結果を改善する方法についての手掛かりを得るために、行動科学への依存を強めている。行動介入を包括的に評価するためには、現場での検証を行う必要があり、他の行動介入と比較可能でなければならない。通常、行動介入の検証は、それぞれ異なる被験者群を対象として行われるが、このやり方では、同じような方法で結果を比較することが困難になる。こうした検証の結果が異なる場合、それが研究対象集団の違いによるものか、行動介入の有効性の違いによるものかを判断することは困難だ。

このような課題に取り組むため、Katherine Milkman、Angela Duckworthたちは、異なる介入を同じ集団で検証するメガスタディーの考え方を導入した。米国内の15大学の科学者(合計30人)が、それぞれ独立して活動するチームに分かれて、米国のフィットネスチェーンの会員6万1293人に、運動を勧める4週間のデジタルプログラム54種類を設計した。その結果、こうした行動介入(デジタル体験、テキストリマインダー、毎週の電子メール、報酬によるインセンティブなど)の45%によって、4週間のプログラム期間中に毎週ジムを利用する人が有意に(9~27%)増加した。最も効果的な介入法は、トレーニングを一度欠席した後でジムを再び利用した人に対して少額の現金報酬を提供するものであった。4週間の介入後に測定可能な行動変容を生み出した行動介入は、全体のわずか8%だった。

このメガスタディーモデルでは、独立した科学チームによってそれぞれ設計された数十種類の行動変容介入を比較できる。Milkmanたちは、このモデルが人間の行動に関する新たな知見の構築と検証を加速させ、公共政策にとって有益な知見を必ずもたらすことができると結論付けている。

A megastudy—a massive field experiment—targeting more than 60,000 members of an American fitness chain showed that some four-week digital programs encouraging exercise boosted gym visits by 9–27%. The study, published this week in Nature, demonstrates how the megastudy experimental design rigorously tested 54 different behavioral interventions in a large population to determine their efficacy.

Policymakers are increasingly turning to behavioural science for insights about how to improve citizens’ decisions and outcomes. For behavioural interventions to be comprehensively assessed, they must be both tested in the field and comparable to other interventions. Typically, individual interventions are tested in independent groups, but this approach makes it difficult to compare results in a like-for-like way. It can be hard to determine whether diverging results from these studies are due to the difference in the population studied or the differential efficacy of the interventions.

To address these challenges, Katherine Milkman, Angela Duckworth and colleagues introduce the concept of a megastudy, in which different interventions are tested in the same population. A total of 30 scientists from 15 different universities in the US worked in small, independent teams to design 54 different four-week digital programs to encourage exercise among 61,293 members of an American fitness chain. The authors found that 45% of these interventions—which consisted of digital experiences, text reminders, weekly emails and reward incentives—significantly increased weekly gym visits (by 9–27%) during the four-week plan. The top-performing intervention offered small cash rewards for returning to the gym after a missed workout. Only 8% of interventions created behaviour change that was measurable after the four-week intervention.

This megastudy model allows the comparison of dozens of different behaviour change interventions, each designed by an independent scientific team. The authors conclude that the model can accelerate the development and testing of new insights about human behaviour and ensure the relevance of these insights for public policy.

doi: 10.1038/s41586-021-04128-4

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