TwitterやFacebookを送るの人々の感情や抑うつのリスクを判定 “心理分析」とは？ – GIGAZINE

米国バーモント大学の研究チームがTwitterの投稿を分析し、人々の感情を分析する」ヘ殿メタ「2020年のツイートを調査した結果、2020年には、人々の感情が、2008年以来最悪の年であったことがわかりました。ヘ殿メタのように、SNSなどを通じて、人々の感情を数値化することができる “心理分析「どのように動作フリーランスの科学ジャーナリストのダナ・マッケンジー氏が分かりやすく解説しています。

アルゴリズムは、私たちがオンラインで書いた内容と気持ちを区別する方法
https://www.knowablemagazine.org/article/technology/2020/how-algorithms-discern-our-mood-what-we-write-online

◆心理分析に使用される技術
以下は、バーモント大学が公開された2019年8月〜2020年9月にヘッド殿メタ分析の結果から、以下の灰色のグラフはツイート数を、上記の線グラフがヘッド殿メタ分析した感情を表しています。 赤で表示した部分を見ると、新型コロナウイルス感染が本格的に猛威を振り払う始めた2020年3月ごろや警察の不適切な拘束して黒人男性が死亡する事件が発生した2020年5月末には、人々の感情が大きく落ち込んでいることがわかります。

マッケンジー氏によると、ヘ殿メタ同じ心理分析の基礎的な方法は、単語のカウントであること。 その原理は非常に簡単で、肯定的な言葉の数を計算して、そこから否定的な単語の数を控除すること。 しかし、簡単な言葉のカウントは「脈絡を無視する」という問題が隠れています。

例えば、ある人が「I」m so happy that my iPhone is nothing like my old ugly Droid（私のiPhoneは、私の昔の激しいAndroid端末とは大きな違いのため、私は幸せです）」という文章をTwitterに投稿したそうです。

人間は言葉の関係を理解することができますので、「このツイート著者幸せ」ということ簡単に知ることができますが、単に単語数をカウントするだけ心理分析では、逆に「作成者は、不正な感情」という結果になってしまいます。 なぜなら否定的な言葉は、 “nothing（何も）」「old（古い）」「ugly（ひどい）」と3つものに対し、肯定的な言葉は、「happy」一つしかないためです。

心理分析が抱えていた問題について、研究者たちは、機械学習を使用して解決しました。 機械学習で単語間のパターンを認識させることで、例えば、「bank」という言葉が「money（お金）」という言葉と一緒なら「bank」は、「銀行」という意味で「river（川）」と一緒に次に、「bank」は、「銀行」のことを指すというふうに文脈を長く取ることができます。

AI研究者であるトーマスミコルロープ氏が2013年に機械学習を利用した単語を含む手法を開発したことで、この分野の研究はさらに大きく発展しました。 単語を含むは、「分散表現」とも呼ばれ、単語ベクトルは、50〜300種類の数値に変換して表現します。 したがって機械学習モデルは、高精度で特定の単語の次の単語を予測したり、 “money（お金）」と「cash（現金）」と呼ばれる同義語を認識し、状況を把握することができるようになったのです。

◆心理分析の根とSNSの応用
上記のように、コンピュータサイエンスの分野で言われることが多い心理分析であるが、歴史的には、心理学の分野に深く根を下ろした研究分野とすることができます。 1962年にハーバード大学の心理学者であるフィリップ・ストーン教授は初期のテキスト解析プログラム一般お問い合わせを開発した。 これにより、うつ病と診断された患者は、「I」と「me」という言葉と否定的な感情を表す言葉は、特に死に関連話をたくさんする傾向があることが確認された。 これ心理分析の根です。

技術の進歩に応じて心理分析は、SNSに応用されることが、うつ病や自殺の兆候を検出するなどの成果を収めることができました。 例えば、Facebookは2017年に自殺を暗示のような記事を検出し、ユーザーに支援団体の連絡先を伝えたり投稿を専門家と警察に通報AIを導入しています。

また、Twitterを利用して、うつ病のリスクを評価する努力もなされています。 ここでは、うつ病患者と健常者200人から提供されているツイートをもとに、うつ病の危険性がうつ病の診断前後どのように変わったのかを分析したグラフです。 赤で囲まれたうつ病と診断された200日前の時点を見れば、この時にはすでにうつ病患者を示す青色のグラフと健常者を示す緑のグラフの間に有意差が見られることがわかります。

心理分析は、SNSの投稿を分析することに関する個人情報保護の問題など多くの課題が残っているが、この技術により、自殺の兆候とうつ病のリスクが早期に発見することができるようになるものと期待されているいます。

◆「気持ち」の分析も可能
最近のセンチメント分析は自殺衝動などの非常に強い感情だけでなく、漠然とした気持ちも数値化することができるようになっています。 たとえば、2009年〜2016年の間にTwitterやFacebookに投稿された記事の合計35億件以上を分析した2018年研究では気温20度まで肯定的な気分の投稿が増加するが、30度を超える場合逆に肯定的な記事が減ることや、降水量が多くなるほど否定的な感じを訴える文章が増えていることなどが明らかになった。

また、様々なジャンルの曲の歌詞を分析した2017年研究赤で表示され、「1960年代のロック」や「宗教音楽」が最も肯定的なトーンの歌詞が多くの「パンク」や「メタル」が最も否定的なトーンの歌詞が多いことが分かっています。

◆心理分析の未来
イリノイ大学シカゴ校のセンチメント分析研究Bing Liu氏によると、上記のTwitterやFacebookなどのSNSだけでなくMicrosoft、Google、Amazonなどの多くの企業が心理分析をビジネスに応用しているとのこと。 たとえば、いくつかの感情分析システムを監視し、2018年（PDFファイル）研究は、当時すでに28のセンチメント分析システムが産学で使用されていることを知ることができます。

これらの心理分析は、主に、顧客満足度の測定などに使用されているが、IBMのソーシャルパルス同じ会社のネットワークを監視し、従業員が何に不満を持っているかどうかを確認するシステムも登場しています。 IBMのSocial PulseについてTwitterを利用したヘッド殿メタウル開発したバーモント大学のクリス・ダンフォース氏は、「私が心配するのは、従業員の個人情報は、会社の利益の前ではかすんてしまうだろうことです。これは、倫理的にはかなり疑わしいことだ」と述べた。

また、マッケンジー氏は、Liu氏の「私たちは何が把握されているかどうかさえ把握していない」という言葉を引用した後、「心理分析より一般的なになるにつれ、「倫理」が続く問題になる可能性が高い」と言った、心理分析は、今後、個人情報保護や倫理などの問題を避けることができないとの見解を示した。