本研究の目的は，マクロレベルでの集団間の関係性を測定，図示，解析することである。そのため，ある集団やそのメンバーに対して人びとが抱いているイメージ，情報，認知を元にして集団と集団の境界を決定しようとする集団共有イメージ法を提案する。従来の集団研究では，マクロな関係である集団間の関係性を表す際，ミクロデータを代用することが多かった。そこで，対象集団に関するイメージをもとに対応分析を行うことで，マクロレベルでの集団間の関係性の分析を試みた。大学生274名を対象にSIMINSOC（広瀬，1997）を実施した結果，イメージの類似性による集団間の関係性の認知マップが描かれた。またその座標を元にクラスター分析を行うことで集団間の境界線が抽出された。さらに小杉・藤原（2004）の等高線マッピングを応用することで，集団間の関係性（マクロデータ）と個人の好意度（ミクロデータ）の関係を分析した。これらの方法によって測定された集団間の関係性について，好意度や交流時間などのその他の指標との対応を検討した結果，本研究で用いた手法は十分な妥当性を持つものと判断された。最後にこの分析手法の成果や今後の展望について議論した。