機械学習を用いたゲーム依存症診断システムの提案○仰文龍

Ivan Tanev

下原勝憲（同志社大学）

A Game Addiction Diagnosis System by Using Machine Learning* Y. Wenlong, I. Tanev and K.Shimohara (University of Doshisha)
Abstract－
The Internet is rapidly developing and becoming widespread in the world. So overplaying
games has become a big problem all over the world. In this research, we proposed a system for diagnosing
game addiction using machine learning techniques. The diagnostic criteria for game addiction were based on
DSM-5 (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders) published by the American PsychiatricAssociation.
As a result, we know that the accuracy rate is 87.5%, the precision rate is 60%, the recall rate is 60%, andthe F value is 60%. From the results, we can see that the most important features are question 7, question 4,question 5, question 8 and age 25~30.
Key Words: Game Addiction, decision tree, DSM-5

1.

はじめに世界において，インターネットは急速に発展，普及している．個人用のパソコンが普及し，持ち歩けるパソコンと言われているスマートフォンも中学生まで大勢の人持っている．また，駅，レストラン，学校など公衆場所に無線 LAN の設置により，人々は概ね場所や状況に関係なくインターネットに接続可能になってきた．
それとともに，ゲームが近年段々盛んで来た．ファミ通により日本国内のゲーム市場規模は 2010 年に比べて，2019 年が倍以上増えてきた[1]．また，2020 年に新型コロナウ
イルス感染症の影響でこの現象が更に拡大している．
インターネットやスマートフォンの普及でゲームに過度に依存する問題が世界各地で指摘されている[2]．ゲー
ム依存とは，大まかに言えば，ゲームのプレイ状況が単なる好きの域を超えてしまい，プレイ時間を制限したり，実生活に支障を及ぼさないようにコントロールしたりすることが難しくなっている状態のことを指す．
厚生労働省の調査によると，
ネット依存が疑われる人は成人で推定約 400 万人，中高生で約 90 万人いると推定した．そのうちの 90％がゲーム依存症だった[3]．ゲーム依存症の患者に起きた問題は欠席，欠勤，引きこもり，昼夜逆転，退学，失職するなどがある．
ゲーム依存がどの程度広がっているのかについては部分的な報告しかなく，社会問題としての認知度は低い．
本研究は，機械学習の手法を利用し，ゲーム依存症を診断するシステムを提案し，人々が簡単にゲーム依存症を診断できるようにすることが目的である．

2.

研究コンセプト

2.1.

ゲーム依存症の診断基準

本研究で利用するゲーム依存症の診断基準は 2013 年にアメリカ精神医学会 American Psychiatric Association）
から発表した精神疾患の診断と統計の手引き第 5 版(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders)DSM-5）である[4]．DSM-5 はアルコールや覚醒剤などの何らかの物質による「物質関連障害」と同じ，ギャンブルに対する依存として「ギャンブル障害」も精神疾患として採用された．また，インターネットゲームに対する依存としてインターネット障害が検討されるべき疾患と提案された[5]．DSM-5 の基準は 5 つまたはそれ以上が 1 年間以内に起こっていると依存と判定される．
Table. 1

DSM-5 診断基準

2.2.

決定木 CART アルゴリズム

決定木は非常に一般的で優れた機械学習アルゴリズム

時，数値１で，ゲーム依存症がない時，数値０で表す．
3.3.

決定木モデル生成である．利点は理解と解釈が容易で，分類モデルとしてデータセットの四分の一をテストデータ，四分の三を使用でき，回帰モデルにも使用できる．一般的に使用さ訓練データで分割した．Python を使い，CART アルゴリ

れる決定木アルゴリズムは，ID3，C4.5，CART などがズムの決定木モデルを作成した．それから，graphviz 関ある．
本研究は CART Classification and Regression Tree）

数を使い，生成された決定木を可視化した．

アルゴリズムを利用することにした．
CART アルゴリズムはジニ係数を使用し，最適な特徴を選択する[6]．
ジニ係数はある集合の不純度を表している．不純度は簡単に説明すると，どれくらい乱雑であるかを数値化したものである．だから，ジニ係数の値が大きいほど，集合の不純度が大きい．逆に，ジニ係数小さ
い特徴は比較的に強い分類能力を持つことがわかる．

3.

ゲーム依存症の診断モデル

3.1.

アンケート

データを取得するため，アンケートを実施した．アンケートは DSM-5 の基準を利用し，各項目を「ない」
「偶に」
「時々」
「よく」
「いつも」などの 5 段評価で行った．
それと性別と年齢を加え，インターネットで 126 人の応募者が回答してもらった．
Table. 2

アンケート結果の一部

Fig. 1 決定木モデル
ノードの意味は Fig.2 に示す．一行目は特徴の判断条
件，二行目はジニ係数の値である．三行目はサンプルの数，四行目はサンプルの分類数である．最後の 5 行目はこのノードから考えるとどちらかいうとゲーム依存症がないクラスに属する意味である．
3.2.

データ処理

アンケート結果を数値化する必要がある．
性別と年齢は連続データとして扱うべきではないため，各種類を分けて表示した．今回のアンケートは 40 歳以上の人がいなかったので，40 歳以上の項目を削除した．DSM-5 の質問五段回答を１から５まで点数をつけて数値化した．
また，DMS-5 の基準でサンプルがゲーム依存症がある
Table. 3

データセットの一部

Fig. 2ノードの意味4.

モデル分析と評価

4.1.

モデル分析

この分類木モデルは，根ノードが質問７「インターネットゲームを除いた，以前の趣味や娯楽の利益の喪失．」
である．得点が 3 点及び 3 点以下であれば，左側に分類される．逆に，3 点以上であれば，右側の子ノードに分類される．左側の子ノードは質問８「理理的，社会的な問題があることが判明しても，インターネットゲームの過度の使用を継続した．
」により分類される．5 点「非常にそう思う」
以外の回答が全部クラス０あるいはゲーム依存症がないクラスに分類される．5 点と回答した 3人のうちに，25－30 歳に属する一人が，ゲーム依存症がないと判定し，ほかの 2 人が，ゲーム依存症があると判定される．右側の子ノードは質問４「インターネットゲームが取り去られたときの離脱症状．
これらの症状は，典型的には，過敏症，不安，または悲しみとして説明されるが，薬理学的離脱の物理的兆候はない．」により分類される．3 点以下と答えた 10 人が，ゲーム依存症がないと判定される．それ以外のサンプルは質問５「インターネットゲームに携わる時間を増やす必要がある．」
により分類される．3 点以上答えた人 16 人が，ゲーム依⚫

TPゲゲーム依存症があるデータを正しく推定した数⚫

TNゲゲーム依存症がないデータを正しく推定した数⚫

FPゲゲーム依存症がないデータを間違ってゲーム依存症があると推定した数⚫

FNゲゲーム依存症があるデータを間違ってゲーム依存症がないと推定した数

混同行列から正確率，適合率，再現率，F 値 4 種類の評価指標が計算できる．
⚫

正確率 Accuracy）
ゲすべてのデータのうち，正解したデータ数の割合⚫

適合率 Precision）
ゲゲーム依存症があると予測した数のうち，正解に予測した数の割合⚫

再現率 Recall）
ゲ実にゲーム依存症があるデー

タ数のうちに正確に予測できた数の割合⚫

F 値ゲ再現率と適合率を偏らせずに均等に評価する

訓練データで予測した時，混同行列が Table.5 に示す．訓練データを全部正確に予測したから正確率，適合率，再現率，F 値全部 100％である．

存症があると判定された．残りの４人は年齢 25－30 歳である人 3 人が，ゲーム依存症がないと判定され，25－Table. 6

訓練データの混同行列

30 歳ではない人 1 人が，ゲーム依存症があると判定された．
訓練データ 94 個のうちに，75 個のデータはゲーム依存症がない，19 個のデータはゲーム依存症があると判定した．75 個データのうちに 61 個のデータは質問７が4 点以下，質問 8 が 5 点以下のクラスに属することが分かった．19 個のデータのうちに 17 個のデータは質問７が 4 点と 5 点で，質問 4 が 2 点以上のクラスに属することが分かった．
4.2.

モデル評価

二分類問題において，機械学習モデル性能を評価する
とき，混同行列(Confusion matrix)がよく使用されている[7]．混同行列は，あるデータを分類したとき，その正解と不正解の数を整理しておく表のことである．
混同行列の定義は Table.4 に示す．
Table. 5 混同行列（Confusion matrix）

テストデータで予測した時，混同行列が Table.6 に示す．計算すると正確率は 87.5％，適合率は 60％，再現率は 60％，F 値も 60％である．
Table. 4

テストデータの混同行列

5.

考察と課題

5.1.

も 60％だった．そこから，モデルに対して，最も重要な特徴は質問７，次に質問４，順番で質問５，質問８，考察

各特徴の重要度を調べたとき，Fig.3 のような結果が出た．

年齢 25～30 であること分かった．
本研究は決定木の CART アルゴリズムを使った．二分類問題を解決するため，K 近傍法 k-NN），ナイーブベイズ，サポートベクターマシン SVM）
，ニューラルネットワーク

NN）など様々な機械学習アルゴリズムがある．
将来の展望として，これらの方法を実装し，CARTアルゴリズムと比較することができる．

参考文献
1) 株式会社 KADOKAWA Game Linkageゲファミ通
ゲーム白書 20202020）2) 大嶋啓太郎，小田哲久ゲインターネット依存に関す
Fig. 3

各特徴の重要度

今回のモデルは五個以外の特徴と無関係のことが分かった．これはデータセットの数が少ないと考えられる．
また，訓練データで予測した時，正確率，適合率，再現率、F 値全部 100％という結果になった．逆に，テストデータで予測した時，正確率，適合率，再現率、F 値
全部訓練データより低いことが分かった．
これは学習過ぎるオーバーフィッティング Overfitting）のためと考えられる．
5.2.

課題

今回のデータセットはランダムに訓練データとテストデータを分割し，1 回のみ使用した．テストデータと訓練データを違うサンプルで分割し，複数の結果から特徴の偏りを確認することが課題である．また，本研究の診断結果はゲーム依存症があるとゲーム依存症

る研究 ― 大学生への質問紙調査を中理に，社会情報学会

SSI）学会大会研究発表論文集

2017）3) 厚生労働省ゲ依存症対策
https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000202961_00004.html
4) 北海道立精神保健福祉センターゲインターネット依
存症についてhttp://www.pref.hokkaido.lg.jp/hf/sfc/grp/Internet.pdf
5) American Psychiatric AssociationゲDiagnostic andStatistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition,
pp.795-796(2013)

6) 奥喜正，内桶誠二ゲ決定木による判別と予測，流通經濟大學論集，Vol. 39, No. 4, pp. 33-43(2005)がない二種類しか設定してなかった．発展としては，

7) Visa S, Ramsay B, Ralescu A.L., Van Der Knaap E.：

多段階，例えば重度，中度，軽度などのように診断結Confusion matrix-based feature selection, pp.120–127

果を分けることも課題に残っている．

(2011)

6.

おわりに
本研究は，機械学習の手法を利用し，ゲーム依存症を診断するシステムを提案した．まず，ゲーム依存症の診断基準はアメリカ精神医学会が発表した DSM-5 を参考にした．DSM-5 の診断基準により，11 問の質問アンケートを作成した．アンケートはネットで 126 個のサンプルができた．126 個のサンプルを機械学習に使うため，すべて数値化を行った．本研究は決定木の CART アルゴリズムを利用した．Python プログラミング言語で決定木モデルを実装した．生成された決定木を可視化し，混同行列で評価した．
モデルをテストデータで推定したとき，正確率は 87.5％，適合率は 60％，再現率は 60％，F 値