言語処理学会 第21回年次大会 発表論文集 (2015年3月)

うつ傾向推定に向けた抗うつ剤服用の投稿を起点とした Twitter 解析の初期検討
深谷 拓吾 †
小川 雄右 ‡

川西 直 †
堀越 勝 ⋆長谷川 晃朗 †古川 壽亮 ‡田近 亜蘭 ‡
武内 良男 †† 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 ‡ 京都大学大学院医学研究科⋆ 国立精神・神経医療研究センター 認知行動療法センター†{tfukaya, river24, ahase, takeuchi}@atr.jp

1

はじめにのうつ傾向を推定するのに有用であると考えられる．

うつ病は DALY（disability-adjusted life years; 病気によって死亡することによる損失と病気を抱えながら生きる苦しみの損失とを合算したもの）換算で，Twitter への投稿からうつ傾向を推定することができれば，うつ病の早期発見・早期治療や，未病の段階での介入などに役立てることができる．これまでにも，先進国の国民にとって大きな負担となっている疾患でTwitter への投稿からうつ傾向を推定する研究は多数行われているが，本稿では，抗うつ剤を服用しているある [1]．日本においても厚生労働省の統計によれば，という投稿に着目し，抗うつ剤を服用していると投稿

1996 年には 43.3 万人であったうつ病などの患者数は，2011 年には 95.8 万人と倍以上に増加しており [2]，国民にとって非常に身近な疾患となっている．

したユーザ群とそれ以外のユーザ群の Twitter への投稿を解析し，投稿からユーザをいずれかの群へ分類した結果について述べる．

これに対し我々は，ユーザが日々生活する中で生成されるライフログ情報を活用して，うつ病の治療や予防に役立てる研究開発を進めている [3, 4]．具体的に

2

関連研究

は，うつ病の治療に有効な療法として注目されている
予防医学的な動機から Twitter やブログの情報を分

認知行動療法に着目し，認知行動療法の実践を支援するための ICT 基盤の構築を進めるとともに，認知行動療法において重要とされるユーザ（うつ病を罹病している方）による自身の行動の振り返り（自己観照）析し，うつ傾向の早期発見に役立てようとする研究は多数存在する．松本ら [6]，Wang ら [7] はブログの文書を対象に，情動の変動を取り入れたうつ傾向と非うにおいて，ライフログ情報やその解析結果をユーザにつ傾向の分類手法を提案している．菊池ら [8, 9, 10]

提示するアプリケーションを開発を進めている．

は Twitter への投稿からうつ傾向を推定する分類器や本稿では，ライフログ情報を活用したさらなるうつ回帰による手法を論じている．また，Choudhury ら

病対策支援として，ユーザが Twitter[5] に投稿したテ[11] は Twitter への投稿の語彙や投稿された時間からうつ傾向の検出を行っている．

キストデータからうつの傾向を推定することを目指し

Twitter への投稿とうつ傾向の関係性を論じる上でて進めている取り組みと，その初期的な検討結果について述べる．Twitter は，ユーザが 140 文字以内の短文を投稿できるマイクロブログサービスであるとともに，ユーザ同士で交流できるソーシャルネットワーキングサービス（SNS）でもある．Twitter に投稿されたテキストデータには，140 文字以内という投稿の短さや API による手軽さや即時性の高さなどから，ユーザ自身の瞬間的な気持ちや考え，そして他のユーザとの接し方などが如実に表れていると考えられ，ユーザは，Twitter への投稿をユーザのうつ傾向によって分類した上で論じる必要があり，データをどのように収集するかが大きな課題となる．菊池ら [8, 9, 10] は，数十名から数百名の実験協力者を募り，CES-D（Centerfor Epidemiologic Studies Depression Scale）やツングの自己評価うつ病尺度などのうつ傾向判別のための主観テストを実施し，実験協力者を「うつ群」と「非うつ群」に分けている．うつ傾向判別テストは疫学的な観点から判別性能が検証されたものであり，これら― 445 ―

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のテストによる実験協力者の分類は重要である一方で，外の症状にあたる記述のあるユーザは除外し，これらこれらのテストを受けてくれる実験協力者を募らなけのユーザ 100 人を「うつ群」とした．最後に，「うつればならないため，データの収集にはコストがかかる群」の各ユーザに対して，Twitter API を用いて，過という問題がある．

去最大 3200 件（2014 年 12 月以前）の投稿を取得して，「うつ群」のデータセットとした．

本研究の取り組み

3

3.2「非うつ群」のデータセットの収集

Twitter への投稿からうつ傾向を推定するためには，先行研究 [8, 9, 10] と同様に，ユーザを「うつ群」と「うつ群」のデータセットとの比較用のデータセット「非うつ群」に分類して投稿を集める必要がある．本として，抗うつ剤服用投稿をしていないユーザを「非研究では，うつ傾向判別テストをせずに投稿を集めうつ群」とし，そのユーザの投稿を収集したものを「非るために，ユーザ自身による「抗うつ剤を飲んだ」とうつ群」のデータセットとすることにした．Twitter

いった服薬の投稿に着目し，抗うつ剤服用投稿のあるの Streaming API を利用して収集した投稿の中から，ユーザを「うつ群」に，ないユーザを「非うつ群」に日本語の投稿を選別し，投稿したユーザが「うつ群」分類し，それぞれのユーザの投稿を集めたデータセッに含まれていないことを確認した後，さらに当該ユートを収集して解析し，未分類のユーザをいずれかの群ザの自己紹介文を取得して，「うつ」などと明示されてに分類可能かを調べる，という手法を採用した．本手

いないユーザを 100 人取得し，「非うつ群」とした．そ法によって先行研究と同様に分類することができれば，の上で，「うつ群」の場合と同様に，過去最大 3200 件

Twitter に蓄積されたビッグデータを活用することができるため，低コストでデータセットを拡大でき，分類の精度をさらに向上できる可能性がある．の投稿を取得して，「非うつ群」のデータセットとした．

3.3

データセットのクレンジング「うつ群」のデータセットの収集

Twitter への投稿には，ユーザ自身の自発的な投稿のみならず，他のユーザとのやりとりである「mention」

本研究では，抗うつ剤服用投稿のあるユーザを「うや，他のユーザの投稿を拡散する「retweet」などが含つ群」とし，「うつ群」のユーザの投稿を抗うつ剤服用まれている．今回はユーザ自身の自発的な投稿のみを投稿以外も含めて収集したものを，「うつ群」のデータ対象とするため，「mention」および「retweet」はデーセットとすることにした．

タセットから除外した．また，URL のみを含んだ投3.1

まず，厚生労働省保険局が運用する薬剤分類情報閲稿もデータセットから除外した．これらクレンジング

覧システム [12] で「抗うつ剤」に分類される薬剤を処理を経て，「うつ群」は 100 ユーザの合計 178,630 投すべてリストアップし，薬剤名をキーワードとして，稿，「非うつ群」は 100 ユーザの合計 176,551 投稿かTwitter API を利用して抗うつ剤服用投稿を検索した．なお，Twitter API による検索の制限により，検らなる，データセットが完成した．なお，クレンジン

索実施日時（2014 年 12 月に実施）から過去一週間の「非うつ群」ともに，最も少ないユーザでも 500 以上投稿のみが検索対象となる．検索結果を精査し，抗うであった．

グ後に残った各ユーザの投稿数は，「うつ群」およびつ剤を服用している，もしくは処方されていると読み取れる投稿のみを，抗うつ剤服用投稿とみなした．また，リストアップした数十種類の抗うつ剤のうち，4

3.4

実験

種類の薬剤（サインバルタ，ジェイゾロフト，パキシ

本研究のアプローチでは，うつ傾向判別テストを経ル，リフレックス）に関する投稿が多く見受けられたていないため，ユーザの投稿からうつ傾向そのものをため，これらの薬剤の服用投稿のみを対象とした．次推定することはできない．その代わりに，「うつ群」のに，抗うつ剤服用投稿をしたユーザから「うつ群」とデータセットと「非うつ群」のデータセットを学習し，するユーザの抽出を行うが，前述の 4 種類の抗うつ剤学習に用いていない「うつ群」のユーザの投稿を，「うはうつ病以外にも不安障害やパーソナリティ障害などつ群」のデータとして分類できるか否かを調べた．分

でも処方される可能性が高いため，Twitter API を用類は bag-of-words によって行った．
「うつ群」と「非いてユーザの自己紹介文を取得し，これらのうつ病以うつ群」の特徴を明確にするために，品詞ごとに素性― 446 ―Copyright(C) 2015 The Association for Natural Language Processing.
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表 1: Bag-of-words による分類実験結果（5 分割交差検定）
品詞名
動詞
形容詞
副詞
助動詞

素性数
6514
910
1856
36

正解率
70.5
64.5
67
60.5

ME
精度
85
80
88
69

再現率
65.8
61
61.9
54.3

NB
精度
7259
64
59

正解率
63.5
55
60.5
58

再現率
61.5
54.6
58.8
57.8

正解率
77
63
68.5
68

SVM
精度
7677
74
78

再現率
77.5
60.2
66.7
65を作り分類した．具体的には，内容語として動詞，形表 2: 分類への貢献が大きい語

容詞，副詞，機能語として助動詞について検証した．
名詞についはユーザが口語的表現や絵文字などを多く使うことで数が多くなり，疎になると考えられるので動詞除外した．さらに，分類できるとすれば，「うつ群」の投稿に特徴的な語彙があると考えられるため，それが形容詞何かについても調べた．
具体的な分類手順は，まず，データセットを形態素解析器 MeCab にかけ，取り出された形態素が各文書に出現した回数を基に，正規化した tf-idf 値を割り出副詞し，これを素性とした．次にこれらの素性を基として最大エントロピー法（ME），ナイーブベイズ（NB），サポートベクターマシン（SVM）の分類器で，データセットが「うつ群」「非うつ群」のいずれに分類され助動詞

うつ群
非うつ群
する，いる，飲む，な てる，すぎる，やる，る，寝る，れる，生き くる，いく，見る，帰る，眠れる，死ぬ，言 る，買う，出るう，られる，効く
悪い，ない，無い，怖 うれしい，つよい，かい，しんどい，痛い， っこよい，かっこい
酷い，苦しい，さみ い，すごい，面白い，しい，いい，だるい， 楽しい，かわいい，やつらいばい
どう，少し，たぶん， めっちゃ ，とりあえ
よく，ほとんど，もっ ず，りん，やっぱ，よと，イライラ，なぜ， ろしく，さすが，ようまるでやく，初めて，ちょっとだ，ない，う，たい
た，ん，ます，です

るかを，5 分割交差検定法で計算し，正解率・精度・再現率を求めた．ME，NB，SVM については，それぞと考えられる語として，「うつ群」と「非うつ群」でれ R[13] のライブラリである maxent，e1071，kernlab

tf-idf 値の差が大きかった語を表 2 に示す．動詞では「飲む」「効く」「眠れる」といった，症状に関連しそうな語が「うつ群」で特徴的である．形容詞は分類用をデフォルト設定で用いた．

4の素性としては弱かったが，具体的にみると，「酷い」結果と考察「苦しい」「さみしい」「つらい」など，症状に関連し分類実験の結果を表 1 に示す．表から分類器が SVMた語が「うつ群」で多い．副詞，助動詞に関しては，の場合に動詞・副詞・助動詞で 7 割前後の正答率で，単独では意味がわかりづらいが，たとえば「ない」と「うつ群」と「非うつ群」を分類できていることが分いう助動詞は動詞の意味を打消す意味で用いられるこかる．また，品詞別では動詞だけを素性として用いたとが影響している可能性がある．

場合に ME で正解率が 70.5%，SVM で 77%と最も高うつ傾向のある著者のブログとそうでない著者のブい．一方，形容詞は人の感情を形容するのに使われるログ記事を，本稿と同様の手法で分類した研究 [6] と比ことから，「うつ群」「非うつ群」を分類するのに最も適較した場合，正解率は若干落ちるが，これは Twitterした素性かと思われたが，結果的には今回試した品詞でのツイートが一般的なブログ記事と比較してくだけの中では最も正解率が低かった．副詞については MEた表現や絵文字が多く，また広告などのノイズを多くと SVM で，助動詞は SVM でそれぞれ 7 割近い正解含むなどの理由が考えられる．また，同様に SVM に率が有ることから，これらも分類素性として有効だと

よってうつ傾向と非うつ傾向の文書を名詞を含む辞書考えられる．特に助動詞については，素性数がわずかで分類した研究 [8] と比較した場合，本実験の正解率36 であり，それだけでは意味を持たない機能語であるにもかかわらず，SVM では 7 割近い正解率に貢献しがやや高い．ここから，Twitter のように文体のバリていることから，それぞれの群で共通した書き方のクへの寄与率が低くなることがあると思われる．

エーションが多岐わたる場合，名詞は素性として分類セのようなものを反映していると考えられる．
「うつ群」と「非うつ群」の分類に大きく貢献した― 447 ―

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5

おわりに

[6] 松本 和幸, 吉岡 伸浩, 北 研二, 任 福継, “うつキーフレーズと感情変動に基づくブログからのう

本稿では，抗うつ剤を服用したとする Twitter へのつ検出手法,” 言語処理学会第 18 回年次大会発表

投稿を起点として，抗うつ剤を服用したユーザ群とそ論文集, p.1126–1129, Mar. 2012.

うではないユーザ群とで，投稿の分類を行った．Bag-of-words による分類実験の結果，SVM を分類器とし[7] X. Wang, C. Zhang, Y. Ji, L. Sun, and L. Wu,て用い，動詞を素性とした場合に最も正解率が高いこ“A Depression Detection Model Based on Sentiment Analysis in Micro-blog Social Network,”とが分かった．また，分類に寄与が大きい具体的な素Trends and Applications in Knowledge Discovery and Data Mining, Lecture Notes in Computer Science, vol.7867, pp.201–213, 2013.

性からは，うつ病に関連するキーワードが見られた．
本稿の結果は，ユーザがうつ病と診断されているか否かはもちろんのこと，うつ傾向があるか否か，さらには本当に抗うつ剤を服用しているか否かも不明なため，これを以てうつ傾向が推定できるとは言えない．
今後，本稿のアプローチを続けてデータ数を増やして[8] 菊池 佑介, 津川 翔, 岸野 文郎, 中島 康祐, 伊藤雄一, 大崎 博之, “Twitter におけるユーザの単語使用頻度を用いたうつ傾向の推定,” 電子情報通評価する作業を続けつつ，先行研究と同様にうつ傾向

信学会総合大会, p.168, Mar. 2014.

判別テストなどによるうつ傾向との関係性などを調べながら，うつ傾向の推定可否を慎重に議論していく予[9] 津川 翔, 茂木 佑希子, 菊地 佑介, 岸野 文郎, 藤定である．また，我々が収集したデータセットを解析

田 和之, 伊藤 雄一, 大崎 博之, “大規模ツイート

し，「うつ群」と「非うつ群」で [11] のように投稿時間データを利用したうつ傾向の推定に関する検討,”の差異が見られるかなど，時間軸に着目した解析にも電子情報通信学会技術研究報告, vol.IEICE-112,取り組んでいく予定である．

no.455, pp.61–66, Mar. 2013.
[10] 茂木 佑希子, 津川 翔, 菊地 佑介, 岸野 文郎, 藤田 和之, 伊藤 雄一, 大崎 博之, “Twitter 解析に謝辞よるうつ傾向推定に関する一検討,” 電子情報通本研究成果は，独立行政法人情報通信研究機構（NICT）の委託研究「ソーシャル・ビッグデータ利活用・基盤技術の研究開発」により得られたものです．

信学会総合大会, p.187, Mar. 2013.

[11] De Choudhury, M. Gamon , S. Counts, and E.
Horvitz, “Predicting Depression via Social Media,” in Proceedings of the 7th International
AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM 2013), pp.349–350, Jul. 2013.

参考文献[1] The global burden of disease: 2004 update,World Health Organization, 2008.
[2] 厚生労働省 患者調査,
http://www.mhlw.go.jp/toukei/list/10-20.html[12] 薬剤分類情報閲覧システム,
http://www.iryohoken.go.jp/shinryohoshu/yakuzaiMenu/[13] The R Project for Statistical Computing,
http://www.r-project.org/[3] 川西 直, 長谷川 晃朗, 今井 必生, 大橋 正良, 古川 壽亮, “携帯端末を活用した認知行動療法支援基盤の構築,” 電子情報通信学会総合大会, p.570,Mar. 2013.
[4] 川西 直, 長谷川 晃朗, 古川 壽亮, 武内 良男, “認知行動療法支援のための位置情報からの活動記録
表抽出に関する検討,” 電子情報通信学会総合大会, Mar. 2015. （発表予定）[5] Twitter, https://twitter.com/― 448 ―

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