情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

ハラスメント被害時の主観的ストレス差異による心拍変動特徴分析
上野貴弘 1,a) 大橋正良 2
概要：いじめやパワーハラスメントなどのハラスメント行為の解決に向けて，早期発見・対応が重要な要素である．
一方で，ハラスメントとなるか否かは被害者の主観的な感情に基づいているため，目視による判断が難しい．本研究では，被害者の心拍情報を基に機械学習手法を用いた主観的高ストレスの検出を目的としている．実験では，VR 動
画視聴による疑似的な体験から，被験者のハラスメント被害時とリラックス時における心拍情報の取得と主観ストレス評価を実施した．また検出モデルの評価において，これまでの研究では，線形モデルでの分類が難しく，多変量の組み合わせによる特徴選択が必要であることが判明している．そこで本報告では，全被験者（16 名）と高ストレス被験者（9 名），低ストレス被験者（7 名）データを用いた各決定木モデルにおける有効な特徴量を詳細に比較するため，
しらみつぶし探索によって特徴量の組み合わせの分類精度統計を算出した．そして比較結果を基に，主観的高ストレスの検出に有効な特徴量を分析した．
キーワード：主観的ストレス検出，心拍変動，しらみつぶし探索，特徴選択

1. はじめにメント検出手法の面では，市販のデバイスを用いて収集したセンシングデータから，加害者が行う「叩く」「押し倒す」

いじめやパワーハラスメントなどの，関係性のアンバラのような暴力的な事象と非暴力的な事象を分類する研究がンスを利用して個人の心身を傷つける事象（以下，ハラス

行われている[7][8]．しかし，ハラスメントは被害者自身がメント）は，被害者にメンタルヘルスの不調を引き起こす．

アクションを起こさない限り，客観的に断定することは難

その結果，うつ病などの重篤な精神傷害や自殺につながる

しい．加えて，ハラスメントの態様の多くは精神的攻撃で要因となるため，我が国では大きな社会問題となっている．

あり[1][9]，身体的暴力の検出だけでは多くのハラスメント

文部科学省の「令和三年度児童生徒の問題行動・不登校等に対応できない．

生徒指導上の諸課題に関する調査結果」によると，いじめそこで，本研究では被害者の心拍情報を基にハラスメンの認知件数は 615,351 件，重大事態件数は 705 件といずれトを検出する機械学習モデルの構築を目的としている．心も平成二十五年度以降では過去最高を記録している[1]．ま拍情報は市販のウェアラブルセンサで取得できるため，日た，厚生労働省の「令和三年度個別労働紛争解決制度の施常のストレス推定で使用されている．さらに，ストレスは行状 況 」に よ ると ， 民事 上 の個 別 労働 紛 争相 談 件数 は被害者自身の精神的苦痛を伴う視点でハラスメントを捉え

284,139 件と平成二十四年度以降で過去最高を記録しておるため，網羅的な態様の検出が期待できる．また，検出結り，特に相談項目は「いじめ・嫌がらせ」が最多で，件数

果は第三者の介入及び被害者自身が異常を認識するためのが 86,034 件と 24.4%を占めている[2]．

判断材料になり得る．ただし，現在多く行われている心拍ハラスメントに対しては，早期発見・対応を行うことが変動データを用いたストレス認識に関する研究は，緊張状

被害者の重大事態を防ぐ重要な要素である．一方で，第三態をストレスと捉えた実験課題が主である．そのため，被者ではハラスメントか否かの判断及び発生状況の把握が難

害者の絶対主観的な事象であるハラスメントに適用できな

しいことが課題として挙げられている[3]．これは，文部科い可能性があることから，ハラスメント特有の主観的スト

学省がいじめを「当該児童が，一定関係にある者からの行

レスについてモデルの分類精度及び検出に有効な特徴量を為に対して心身の苦痛を感じるもの」という内容で取り扱調査する必要がある．

っている[4]ように，ハラスメントが被害者の主観的な感情に基づいていることが要因である．

本報告では，精神的攻撃に起因したハラスメントを疑似的 に 受 け る VR 動 画 を 視 聴 し た 被 験 者 の ECG

以上の背景から，近年はセンサデバイスが安価に入手で（Electrocardiogram）を基に，ハラスメント被害の検出に有きるようになったことに伴い，クラウドサービスとセンシ

効な心拍変動の特徴量を分析する．ただし，ハラスメント

ングデータ，機械学習を活用した，ハラスメント行為を検か否かの判断は，先述の通り被害者の主観的な感情が基準出するためのデザインが検討されている[5][6]．またハラスとなっている．そのため，ハラスメントを受ける実験課題

1 福岡大学大学院工学研究科情報・制御システム工学専攻
Department of Information and Control Systems, Fukuoka University
2 福岡大学工学部電子情報工学科
Faculty of Electronics and Computer Science, Fukuoka Universitya) td216501@cis.fukuoka-u.ac.jpⓒ2023 Information Processing Society of Japan1

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウムのデータだけでは被験者の主観評価が考慮されておらず，て，収集データを基にして，クラスごとの分類精度によっ

ハラスメント被害特有の心拍変動を正確に評価できない．

て認識精度が評価される．

そこで本実験では，被験者に主観ストレスアンケートを実本研究は動画視聴により，ハラスメント被害におけるス

施し，全被験者データ及び，高ストレス被験者データ，低トレスを誘発している．これは，前述のストレス認識の実

ストレス被験者データの 3 種類を作成している．また特徴

験課題とは異なり，感情認識と同様の手法である．そのた

量分析では，各作成データを用いて構築した機械学習モデめ，ハラスメント被害特有の感情である可能性が考えられルに対し，しらみつぶし探索で算出した分類精度統計を基る．さらに，ハラスメントは主観的なストレスが検出基準に，ハラスメントの分類に寄与する特徴量の組み合わせをであり，被験者の主観的なストレスが低いと学習用データ

比較評価する．しらみつぶし探索は，これまでの研究成果として用いることができない．そのため，主観的なストレ[10][11]において，単変量では分類精度に寄与しない特徴量

ス差異による特徴量を比較分析することは，ハラスメントが多変量では寄与する可能性が考えられることから，包括検出の有効性を示す要素となり得る．

的に特徴量の組み合わせを調査するために採用している．

2. 関連研究2.1 被害者視点のハラスメント検出に関する研究

3. ECG 測定実験
ハラスメント又はリラックスのコンセプトに沿った動画を視聴している被験者から，ECG データを取得する．実

被害者視点でのハラスメント検出には，被害者に関する

験実施にあたり，福岡大学医に関する倫理委員会の承認をデータが必要であるため，倫理的問題から検討された研究得た．本実験手法はこれまでの研究[10][11]と同様であるが、は少ない．その中で，Ferdinando らは，暴力的な事象（押

被験者数及び使用データの選択が異なっている。

しつけ，タックル，揺さぶり，前からの押し付け，肩をぶつけるなど）と非暴力的な事象（走る，歩く，動きを伴う

3.1 被験者

遊び，ジャンプなど）を小学生にシミュレートさせること

被験者は 16 名（男性 12 名，女性 4 名，21.8±1.6 歳）ので取得した ECG を基に，6 秒未満のサンプルで暴力を検出

健常な大学生及び大学院生である．実験にあたり，動画内する可能性を検討している[7]．これにより，短時間で暴力

容は伏せた状態で，事前に健康被害のリスクと個人情報のに起因したハラスメント事象の検出が期待できる．また，扱い，実験の同意撤回について十分な説明を行い，書面でVasileios らは，傍観者の EEG(Electroencephalography)からい

参加の同意を得た．そして，測定前の 6 時間はカフェイン

じめの脳内刺激を特定する試みを行っている[12]．実験で及びアルコールの摂取を禁止した．各被験者には S1~16 のは，いじめの事例に関する動画視聴により被害者の共感を番号を付与している．

誘発しているため，傍観者の感情に沿った多くの態様に関するハラスメント事象が検出できる．一方で，これらの研3.2 測定方法

究は被害者の主観性が含まれておらず，ハラスメントを断ECG の取得には市販の胸部型心拍センサ Polar H10 を使定する要素が少ない．そのため本研究では，被害者の精神用した．動画(映像媒体, 動画時間)は，ハラスメント（VR,

的苦痛が市販のデバイスで評価できる心拍情報に焦点を当

166 秒），リラックス(VR, 601 秒)の 2 種類を用意した．各て，主観性の含まれたデータを主眼として，ハラスメント

動画は状況に没入できるように 360 度見渡せる VR 映像をの検出に有効な特徴量を分析する．また，主観的ストレス採用した．ハラスメント動画は，厚生労働省が提供していに応じた特徴量分析では，二値分類の結果から選択された

るハラスメント被害体験動画[17]である．仕事ミスに対し特徴量を基に、ストレス反応の生理的特徴との関連性を確て怒られる被害者の，一人称視点でのパワーハラスメント

認する．

被害を体験できる．また，リラックスは浜辺の海を眺める動画である．視聴機器として， VR ヘッドセット Oculus Rift

2.2 感情認識に関する研究

S 及び Meta Quest 2 を使用した．実験にあたり，気温の変感情認識は音声処理，自然言語処理，画像処理など様々化による心拍への刺激を避けるため，実験室の空調を 25℃

な分野で研究が行われており，ECG を用いた研究も多く存に設定した上で測定を実施した．被験者は心拍センサを装在する．データ収集の面では，怒りや幸せなどの基本感情

着し，モニタと VR ヘッドセットが設置されたデスクに向や，Russell の円環モデルに基づく感情次元を，音や画像，

かった状態でオフィスチェアに座った．測定の様子を図 1

動画での誘発や[13][14]，自然の会話からラベル付けするに示す．

[15]ことで実施している．

動画視聴時の主観ストレスのアンケート項目を表 1 に示

一方で，ストレスを感情として捉えたストレス認識の分

す．本アンケートでは，ハラスメント被害における感情を野では，就職面接時や自動車運転時，暗算タスク時の状況尺度として扱うために，主観的なストレスの度合に置き換を作り出すことで，ストレス状態を誘発している[16]．そし

えて質問している．アンケートによる評価は，1.全くストⓒ2023 Information Processing Society of Japan2

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表2

RRI データから抽出する特徴

特徴
RRI

R-R 間隔[ms]HR

𝑅𝑅𝐼 ∗ 60/1000

LF

交感神経成分

HF

副交感神経成分

LF/HF

交感神経系の作用成分

CVNN

RRI の変動係数

CVLF

LF の変動係数

CVHF

HF の変動係数

表3
図1
表1

VR 動画視聴実験の様子

説明

mean

平均

ストレス評価1

全くストレスを感じなかった

2

あまりストレスを感じなかった

3

少しストレスを感じた4

かなりストレスを感じた

特徴量を算出するための統計量

統計量

ハラスメント被害体験動画に対する 4 段階評価

得点

説明

min

最小値

max

最大値

range

𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛var

分散

本実験では，RRI データから下記の 8 種類の特徴（表 2）と 5 種類の統計量（表 3）を組み合わせた 40 種類の特徴量を算出した．なお，周波数データである LF と HF は，RRI

レスを感じなかった，2.あまりストレスを感じなかった，3.

データに対して，スプライン補間後 2Hz でリサンプリング

少しストレスを感じた，4.かなりストレスを感じた，の 4 段

し，AR 法により算出したパワースペクトルである．LF は階である．

0.04~0.15Hz，HF は 0.15~0.4Hz の周波数領域である．さら

被験者は，ハラスメント→リラックスの順番で動画を視に，下記の 3 種類を追加し，合計 43 種類の特徴量を 1 サ聴した．次の動画を視聴するまでには，実験による精神的ンプルにつき使用する．

影響をリセットするため 1 時間以上の間隔を空けた．ハラ・NN50

スメント動画視聴後は，主観ストレスのアンケートを実施

隣接する RRI の差が 50 ミリ秒以上の総数

した．

・pNN504. 特徴量抽出

RRI の総数に対する NN50 の割合

4.1 ECG データの切り出し
ECG データの開始位置～終了位置は，ハラスメント動画

・RMSSD
隣接する RRI の差の 2 乗平均の平方根の場合「加害者役の暴言発話開始～再生終了 60 秒後」，リ

5. 評価方法

ラックス動画の場合「動画の再生開始～再生終了時」であ5.1 主観的なストレスの評価についてる．各動画の ECG データ時間を以下に示す．

表 4 に被験者データの主観ストレス評価得点と各評価カ・ハラスメント：192 秒

テゴリの人数内訳を示す．主観ストレス評価得点が 3 以上

・リラックス：601 秒

を高ストレス，得点が 2 以下を低ストレスと定義している．

また，各動画の ECG データに対して解析用に，1 サンプ
ルにつき窓幅 60 秒，スライド幅 5 秒に切り出した．

高ストレスと低ストレスの被験者数の差が 2 名であることから，本実験は被験者ごとにストレスの感じ方に差が生じていることが判明している．全被験者の評価得点平均 2.75

4.2 特徴量は，低ストレスの基準を上回っているが，高ストレスの基

解析用データである ECG に対して，ピーク検出を用い準未満であるため，主観的なストレスの度合いでは中性とて RRI（隣接する R 波の時間間隔）データを抽出する．前言える．また，本実験において低ストレスと評価した女性処理として，RRI データの 400 以下 2000 ミリ秒以上の外れ

は 0 名であった．

値を除去した後，平均 0 分散 1 の標準化を行った．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan3

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5.2 機械学習モデルの構築と分類精度評価方法
表4

5.3 特徴量選択手法
本報告では，しらみつぶし探索で算出した分類精度統計

被験者の主観ストレス評価得点と人数内訳
評価得点

男性
2.75±0.75

全被験者

徴量を探索する方法である．ただし，43 種類の特徴量にお16

3.33±0.47

ける全組み合わせの分類精度を算出することは計算量が多4く難しい．そのため，1～4 種類の組み合わせに限定して分

9
5

2±0

低ストレス

みつぶし探索は，全組み合わせを検証することで最適な特

女性

12
高ストレス

を基に，各モデルの比較結果から特徴量を選択する．しら

被験者数

類精度統計を算出している．便宜上 1～4 種類の組み合わ

4

せを 1~4kind と表記する．また特徴量の評価・選択方法に

7
7

ついては，特徴量の組み合わせによる分類精度を，各 kind0に分けて降順にソートした統計から，各モデルに有効な特徴量及び共通項を比較することで実施する．

機械学習モデルは，得られた特徴量に対して，「ハラスメ

分類精度統計から各モデルに有効な特徴量の評価にあント」と「リラックス」の 2 値分類を行う．モデルの構築たり，比較対象である特徴量同士の多重共線性を検証するに使用する機械学習手法は，決定木を採用した．主な理由必要がある．そのため，偏相関係数を用いた分散拡大係数

として，これまでの研究[10][11]で得られた成果の中で，本（VIF）を多重共線性の評価指標とした．VIF は各特徴量同

実験データは線形モデルと比較して，非線形モデルである

士の偏相関係数を R とした場合，（4）の式に表す．

決定木の分類精度が高い結果であったことが挙げられる．
𝑉𝐼𝐹 =また，5.3 章で後述する特徴選択手法において，同じ決定木
系のランダムフォレストと比較して計算量の問題を軽減できる．なお，決定木のパラメータである深さは 4 に設定している．
モデルの組み合わせは，Harassment-Relax(All Subject)とHarassment-Relax(High Stress)，Harassment-Relax(Low Stress)

1
1 − 𝑅2(4)

特徴量同士の多重共線性の問題を認める基準は VIF > 10とした．

6. 評価結果
6.1 各モデルの分類精度評価の 3 種類である．Harassment-Relax(All Subject)は全被験者

各モデルの分類精度統計を表 5~8 に示す．全 kind の（16 名）のデータを用いており，全般的なハラスメント刺Harassment-Relax モデルにおいて，第一位の F1score が High

激を分類する．Harassment-Relax(High Stress)は本アンケー

Stress > All Subject > Low Stress であった．この序列は，ハトでハラスメント動画を高ストレスと評価した被験者（9ラスメント被害に対して，主観的なストレスが高いほど分名）のデータを用いており，主観的な高ストレスを分類す

類精度に影響を与えていることを示唆している．また，

る．また，Harassment-Relax(Low Stress) は本アンケートでHarassment-Relax(Low Stress)の NegativeF1score は全 kind に

ハラスメント動画を低ストレスと評価した被験者（7 名）

おいて 90%以上であり，高精度に Relax を分類できることのデータを用いており，主観的な低ストレスを分類する．

が判明した．ただし，女性の被験者データが入っていない

全モデルの分類精度の評価指標は F1score である．ただし，ため，性差が含まれていない．

Harassment-Relax(Low Stress)については Relax の分類精度

表 5~8 によると，kind 数の増加に伴い第一位の分類精度に も 焦 点 を 当 て る た め ， NegativeF1score を 追 加 す る ．

が向上している．他方で，ひとつ前の kind で第一位であっNegativeF1score は（3）式で表す．

た組み合わせをベースとして，1 種類追加した組み合わせ

𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 =𝑇𝑁
𝐹𝑃 + 𝑇𝑁

𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒𝐹1𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 =𝑇𝑁
𝐹𝑁 + 𝑇𝑁(1)(2)

2𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 ∗ 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛(3)
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 + 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛

分類精度の各評価指標は Leave-One-Subject-Out（LOSO）

が分類精度統計の上位を占めている kind がある．加えて，これらの組み合わせは分類精度に 1%以上の向上が見られず，ベースよりも減少する組み合わせも見られた．この結果は，ベースの組み合わせに対して，個体差のある特徴量の追加が分類精度に影響を与えている可能性がある．
6.2 各モデルの分類に有効な特徴量についてによる交差検証で算出している．LOSO はデータセットに主観的なストレス差異によって分類精度が大きく変化

おける被験者 1 名のデータをテスト用とし，残りの被験者するような特徴量は見られなかった．ただし，全特徴量がデータを訓練用として使用する交差検証法である．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan4

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表51kind における各 Harassment-Relax モデルの分類精度統計

All Subject

High Stress

Low StressF1score特徴量

F1score特徴量

F1score

特徴量

NegativeF1score

特徴量

第一位

67.63

pNN50

77.83

pNN50

50.85

pNN50

91.81

pNN50

第二位

66.86

HR_mean

76.78

NN50

43.66

RRI_mean

91.17

RRI_mean

第三位

66.26

RRI_mean

76.56

RMSSD

43.14

HR_mean

90.12

HR_mean

表6

2kind における各 Harassment-Relax モデルの分類精度統計

All Subject
F1score
第一位

73.49

第二位

72.71

第三位

71.08

High Stress

特徴量HR_max
NN50
NN50
pNN50
LF/HF_var
NN50
表7

84.09
83.97
81.97

第二位

第三位

73.72

73.49

73.49

特徴量

F1scoreCVLF_min

87.57

第三位

73.86

73.86

HR_mean

55.76

92.42

NN50
RRI_min

92.16

NN50
RRI_min

91.89

pNN50

HR_range
pNN50
HR_range
NN50
RRI_mean
CVLF_min

特徴量

Low StressF1scoreHF_var

NegativeF1score

特徴量
RRI_min

62.72

特徴量
RRI_min

LF/HF_var

93.36

LF/HF_var

NN50

NN50

HR_maxHR_maxHR_mean

RRI_mean

HF_min87.11

HF_var60.96

HR_max93.22

HR_max

NN50

NN50

LF/HF_var

LF/HF_var

HR_maxHR_max

RRI_minHR_mean

HF_range

85.94

HR_range

60.32

NN50

HR_mean

92.98

LF/HF_var

HR_maxLF/HF_var

4kind における各 Harassment-Relax モデルの分類精度統計

特徴量High StressF1scoreHF_range

第二位

RRI_min

56.96

HR_max

特徴量

NN50

All Subject

74.04

NN50

NegativeF1score

特徴量

pNN50

表8

第一位

NN50
RRI_min

57.31

RRI_min

NN50

F1scoreHR_maxF1scoreHigh StressHR_var第一位

特徴量

3kind における各 Harassment-Relax モデルの分類精度統計

All Subject
F1scoreF1scoreLow Stress

LF/HF_max
NN50

特徴量

Low StressF1scoreRRI_min
88.43

HF_varLF/HF_min

特徴量

NegativeF1score

HR_max63.60

LF/HF_var
CVLF_var

特徴量HR_max

93.51

CVHF_var

pNN50

NN50

HF_range

RRI_min

RRI_min

RRI_min

LF/HF_range

HF_varLF/HF_var

LF/HF_var

NN50

88.43

CVHF_max

NN50

LF/HF_var

60.96

CVHF_var

pNN50

93.43

NN50

pNN50

NN50

pNN50

pNN50

LF/HF_max

RRI_minHR_maxHR_maxCVHF_max
NN50
pNN50

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan

88.26

LF_var
HF_var
NN50

60.32

LF_range
LF/HF_var
NN50

93.42

HR_range
LF/HF_var
NN50

5

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

図2

各 Harassment-Relax モデルの(HR_max, NN50)データ散布図

前節の分類精度序列に沿う傾向にあった．また，前節の考察を踏まえて，各モデルの統計を参照すると，HarassmentRelax(AllSubject) で は (HR_max,NN50) と (HR_var,

表9モデル

CVLF_min, pNN50) ， Harassment-Relax(High Stress) で は（ RRI_min or HR_max, HF_var, NN50 ）， Harassment-

All Subject

Relax(Low Stress) の f1score 及 び Negative-F1score で は（RRI_min or HR_max, LF/HF_var, NN50 or pNN50）がベースの組み合わせとして考えられる．ただし，（RRI_min，

VIF10 以上の特徴量の組み合わせ
VIF

組み合わせ

11.7

RRI_range

CVNN_range

12.2

HF_minCVHF_min5945

LF/HF_max

LF/HF_range

31.5

NN50

pNN50

12.3

RRI_minHR_max10.8

HF_minCVHF_min5547.4

LF/HF_max

LF/HF_range

2kind では，
（HR_max, NN50）の組み合わせが全モデルに

18.7

NN50

pNN50

おいて F1score が最も高かった．この結果は，（HR_max,

13.4

RRI_max

HR_minNN50）がハラスメントを分類するための共通した特徴量の

20

RRI_range

CVNN_range

13.4

RRI_var

CVNN_var

12

LF_max

LF_range

Harassment-Relax(High Stress)は Harassment データが分散し

11.2

HF_minCVHF_minている一方，Harassment-Relax(Low Stress)では分散が見られ

12000

LF/HF_max

LF/HF_range

なかった．このことから，（HR_max, NN50）の分散差が分

53.3

NN50

pNN50

HR_max），（NN50，pNN50）については各モデルの分類精High Stress

度統計において組み合わせが競合していた．

組み合わせであることを示唆している．図 2 に，各モデル
デ ー タ に お け る （ HR_max, NN50 ） の 散 布 図 を 示 す ．

Low Stress

類精度に表れている．
さらに，各モデルにおける上記の共通した組み合わせと6.3 VIF を含めた特徴量の組み合わせ評価

その競合の特徴量を除くと，Harassment-Relax(High Stress)

特徴量において多重共線性の問題がある組み合わせを

では HF_var，Harassment-Relax(Low Stress)では LF/HF_var

表 9 に示す．全モデルデータで，（LF/HF_max，LF/HF_range），

が各主観的ストレスを分類する上で有効な特徴量であるこ（NN50，pNN50），（HF_min，CVLF_min）の組み合わせがとが考えられる．また，ハラスメント検出モデルの評価対

多 重 共 線 性 の 問 題 に 該 当 し て い た ． ま た ， Harassment-

象 で あ る 3kind の Harassment-Relax(High Stress) で は ，Relax(High Stress)のデータでは（RRI_min，HR_max）も該（RRI_min or HR_max, HF_var, NN50）が第三位の f1score と当していたことから，前節で述べた分類精度統計において1.2%以上差があることから，他の特徴量と比較して HF_var

競合した特徴量同士が同質であることを示唆する結果となの有意性を補強していると言える．ただし，1kind においてった．

HF_var は 3.96%と低精度であり，単変量での有意差が少な
い．

7. まとめストレスの一般反応として交感神経が賦活し，副交感神

本報告では，VR 動画視聴によってハラスメント疑似体

経が抑制されるが，本実験ではこの特徴が確認できなかっ験をした被験者の ECG を基に，ハラスメント事象におけた．よって，様々な実験課題におけるストレス状態でだける被害者の心拍変動の特徴量を算出した．加えて，被験者でなく，他の感情との比較が必要である．

の主観的なストレスが異なる 3 種類のデータを作成し，それぞれの決定木モデルを構築した．そして，しらみつぶし
探索を用いて，1～4 種類の特徴量の組み合わせに限定したⓒ2023 Information Processing Society of Japan6

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分類精度統計を算出した．その結果，主観的なストレスが高いほど分類精度に影響を与えていることが示唆された．
また，（HR_max, NN50）がハラスメントを有効に分類できる共通した特徴量の組み合わせであることが示唆された上，各モデルのデータ散布図を比較した結果，ストレスが低い
データほど分散度合いが低い傾向にあった．そして，ハラスメント検出モデルの対象である，主観的な高ストレスの被験者データを用いたモデルでは，（RRI_min or HR_max,
HF_var, NN50）の特徴量の組み合わせが有効であることが示唆された．ただし，単変量での有効性が低い特徴量も含まれており，ストレスの一般反応における交感神経系の特[13] Minhad, K. N., Sawal, H. M. A, and Mamun, B. I. R.: Happyanger emotions classifications from electrocardiogram signal for
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Scientific Data, Vol.7.1, No.293 (2020).
[16] Schmidt, P., Reiss, A., Dürichen, R, Laerhoven, K. V.: WearableBased Affect Recognition—A Review, Sensors. Vol.19, No.19, pp.
4079(2019).
[17] “厚生労働省 動画で学ぶハラスメント”， https://www.noharassment.mhlw.go.jp/movie, (参照 2023-02-15)

徴も確認できなかった．そのため，今後の課題としては，様々な実験課題におけるストレス状態でだけでなく，他の基本感情との生体反応比較を行う必要がある．また，有効な特徴量を正確に評価するためには定量的な特徴選択手法
による検証が必要となる．

参考文献“文部科学省 令和 3 年度 児童生徒の問題行動・不登校等生
徒指導上の諸課題に関する調査結果”， https://www.mext.go.j
p/content/20221021-mxt_jidou02-100002753_1.pdf, (参照 2023
-02-15).
[2] “厚生労働省 令和 3 年度個別労働紛争解決制度の施工状況
要”，https://www.mhlw.go.jp/content/11909000/000959370.pdf,(参照 2023-02-15).
[3] “厚生労働省 令和 2 年度職場のハラスメントに関する実態
調査報告書”，https://www.soumu.go.jp/main_content/000538672.
pdf, (参照 2023-02-15).
[4] “文部科学省 いじめ防止対策推進法（概要）”， https://www.
mext.go.jp/a_menu/shotou/seitoshidou/1337288.htm, (参照 202
3-02-15).
[5] Kim, J., Ho, T. D., Kim, J., et al.: Can Bullying Detection Systems
Help in School Violence Scenarios?: A Teachers' Perspective, In
Extended Abstracts of the 2020 CHI Conference on Human Factors
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[6] Brahnam, S., Roberts, J.J., Nanni, L., et al.: Design of a bullying
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[7] Ferdinando, H., Ye, L., Han, T., et al.: Violence detection from
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Research, Vol.12, No.1, pp.7-18 (2017).
[8] Ye, L., Wang, P., Wang, L., et al.: A combined motion-audio school
bullying detection algorithm, International Journal of Pattern
Recognition and Artificial Intelligence, Vol.32, No.12, 1850046(2018).
[9] 入江正洋: 職場のパワーハラスメント：現状と対応，健康科
学，Vol.37， pp.23-35 (2015).
[10] 上野貴弘，大橋正良: 心拍情報に基づくいじめ検出手法の一検，情報処理学会研究報告，Vol.2022-HCI-199，No.25，pp.16 (2022).
[11] 上野貴弘，大橋正良: 心拍情報に基づくいじめ検出手法の一検，電子情報通信学会総合大会，H-2-3，2023 年 3 月（発表予定）.
[12] Baltatzis, V., Bintsi, K. M., Apostolidis, G. K., et al.: Bullying
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HD EEG-based analysis: A Swarm Decomposition and Deep
Learning approach, Scientific reports, vol.7, pp.1-8(2017).
[1]ⓒ2023 Information Processing Society of Japan

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