言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集（2024年3月）

妊娠・出産・育児に関する情報サイトを対象とした母親が求めている回答の特徴分析
黒沢匠 1 木村泰知 1 内田ゆず 2
1 小樽商科大学 2 北海学園大学

kimura@res.otaru-uc.ac.jp

図1

妊娠・出産・育児に関する情報サイトを対象としてベストアンサーが付与された要因の分析方法

概要
本稿では, 妊娠・出産・育児に関する情報サイトを対象として, ベストアンサーが付与された要因を「投稿時間」「文字数」「ベストアンサー付与理由」の観点から分析を行った. 分析 1 (回答文の投稿時間)
では, 質問に対して初回答がよりベストアンサーに選ばれやすく, 分析 2 (回答文の文字数) では, 文字数がより多くなっている回答がよりベストアンサーに選ばれやすく, 分析 3 (ベストアンサーの付与要因)
では, 回答者自身の経験に基づく内容を語っている回答がベストアンサーに選ばれやすいことがそれぞれ明らかになった.

1

はじめに妊娠, 出産, 育児は, 母親にとって非常に重要な時期であり, これらのステージにおいて適切な情報とサポートが不可欠である. そのため, 多くの母親は情報を求めてオンラインのリソースに頼る傾向がある. オンライン情報サイトは多様な意見やアドバイスを提供するが, どの情報が実際に母親にとっての有益な情報 (ベストアンサー) と見なされるかは, 不明確である [1]. このため, 母親がオンラインで検索する情報の種類や, 母親がどのような質の回答を求めているかについての理解を深めることが必要となる.
本研究では, 子育てに関するオンラインサイトのベストアンサーを分析することで, どのような母親のニーズが存在し, また, 父親や他の支援者が母親の期待にどのように応えるべきかを探求することを最終目標としている.
本研究の目的は, 子育てしている母親が求めている回答について明らかにすることである. 具体的には, 図 1 に示したように, ママリの Q&A データ [2]を対象として, 質問応答に付与されれるベストアンサーに着目し, 母親が求めている回答の特徴を分析する.
本研究の貢献は, 下記の 3 点を確認した点である.
1. 分析 1：初回答 (一番最初の回答) がベストアンサーに選ばれやすい (4.1 節)
2. 分析 2：文字数の多い回答 (丁寧な説明の回答)がベストアンサーに選ばれやすい (4.2 節)
3. 分析 3 【質問者がベストアンサーを選ぶ際に理由を記述する点に着目し,7 つの観点（初回答,専門的知識, 経験的知識, 会話量, 共感, 感情の変化, その他）から分析】： 回答者自身の経験に基づく内容を語っている回答がベストアンサーに― 880 ―

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選ばれやすい (4.3 節)

サー付与に関係があるのかを明らかにする.

本研究から得られる知見は, 将来の子育てに関する政策やソーシャルサポートの設計に役立つ可能性

3.2

回答文の文字数 (分析 2)がある. 例えば, 母親の声を理解することで, 社会全回答文の文字数の観点から, ベストアンサーとそ体が母親のニーズをどのように支援し理解するべきれ以外の回答を比較することによって, 回答文の文かに関する理解を深めることにもつながると考えら字数がベストアンサー付与に関係があるのかを明られる. さらに, 自然言語処理の質問応答において, 新かにする.

しい評価手法の考案に貢献する可能性がある.

3.3

データ概要

2

ベストアンサーの付与要因 (分析 3)

回答データ内に, 質問者がベストアンサーを付与

本研究では,「ママの一歩を支える，女性向け Q&Aした理由を述べている回答が存在していた. その理アプリ」としてコネヒト株式会社1）が運営するサー

由内容を人手で 7 つのラベルを付与し, ベストアンビス「ママリ」の Q&A データを分析する. 今回取サーとラベルとの関係性を明らかにする.

り扱う質問データは, 回答にベストアンサーが存在しているデータを対象とし, 回答データもその質問

4分析結果

データに対応する回答郡を対象とすることとする.

4.1

回答文の投稿間隔 (分析 1)

表 1 に本研究で取り扱うママリデータの詳細についまず質問が投稿されてから何分後に回答が投稿さて示す.
表 1 今回取り扱うママリデータの詳細
項目名
数値
期間
2019 年 4 月 1 日〜2021 年 3 月 31 日
ユーザ数124,739 人
総質問数338,256 件
総回答数
2,773,607 件
総ベストアンサー数
338,256 件
親回答数
1,006,547 件
子回答数
1,767,060 件

れたのかを調査するために, すべての親回答・ベストアンサー・ベストアンサー以外の親回答のそれぞれの質問と回答の投稿間隔を調査した. 表 2 に質問と回答の投稿間隔について示す.
表 2 質問と回答の投稿間隔
平均値

最頻値

中央値

28h22m02s

3m11s

20m51s

ベストアンサー4h42m02s

2m57s

20m48s

ベストアンサー以外の親回答40h20m40s

3m11s

20m53s

全ての親回答ベストアンサーとは, 質問者が最も優れているとベストアンサーの投稿間隔とベストアンサー以外判断した回答に付与できるものであり,1 質問につき 1 回答のみに付与することができる. ベストアンの親回答の投稿間隔を比較すると, 平均値は 36 時間ほど差が開いているのに対して, 最頻値は 14 秒, 中サーが付与される回答は親回答のみであり, 子回答央値は 5 秒の差しか現れなかった. しかし最頻値とにベストアンサーを付与することはできない. また中央値の差は 1 分未満であり, 誤差の範囲のもので子回答とはママリの返信機能を用いて, 親回答に属あると考えられる. よって, 質問と回答の投稿間隔はする形で投稿された回答のことを指す.

ベストアンサー付与に関係がないことが示された.
次に, 質問が投稿されてから初めて投稿された回

分析手法

3答（初回答）であることがベストアンサー付与に関本研究では子育てしている母親が求めている回答係性があるのかを調査する. 表 3 に初回答に注目しの特徴について明らかにすることを目的とし, 以下たベストアンサーの比率について, 表 4 に初回答にの 3 つの観点からデータを分析することとする.

注目した質問と回答の投稿間隔について示す.

3.1

表 3 初回答に注目したベストアンサーの比率
件数割合

回答文の投稿時間 (分析 1)

質問文が投稿されてから回答されるまでの間隔に初回答であるベストアンサー

189,988 件 56.17%

焦点を当て, ベストアンサーとそれ以外の回答を比初回答以外のベストアンサー

148,268 件 43.83%

較することによって, 回答の投稿間隔がベストアン
1） https://connehito.com/

表 3 より, 初回答となっているベストアンサーは全― 881 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 4 初回答に注目した質問と回答の投稿間隔平均値

最頻値

中央値

全ての初回答90 ｍ 05s

2m06s

9m05s

ベストアンサーである初回答

2h12m06s

2m56s

13m36s

ベストアンサー以外の初回答

36m14s

2m12s

6m07s

体の 56.17%であった. 1 質問あたりの平均回答数は 2.98 回であるため, 仮にベストアンサーがランダムに付与されているとすると, 初回答がベストアンサーとなっている割合は 33.60%となる. よって, 初回答はベストアンサーとなる傾向にある. また表 4より, ベストアンサーとなっている初回答の投稿間隔は, 平均値・最頻値・中央値の全てにおいて, ベストアンサー以外の親回答よりも長くなっていることを確認した.

図 2 文字数の推移に伴うベストアンサーとベストアンサー以外の親回答の比率の変化

り, 文字数が 120 文字以上でベストアンサーの比率が 50%を上回っていることが示された. この調査によって回答文の文字数が多いほどベストアンサーに

本節では, 下記のことが明らかになった.

選ばれやすい傾向が存在することを確認した.

1. 初回答がベストアンサーになりやすい (表 3)
2. 質問と回答の投稿間隔は影響しない (表 2・表 4)

4.2

4.3

ベストアンサーの付与要因 (分析 3)

最初に, 質問者がベストアンサーを付与した理由

回答文の文字数 (分析 2)について述べている回答の抽出を行った結果, 合計

まず, ベストアンサーとベストアンサー以外の親622 件の回答が存在していた. 次に, その回答内で述回答の回答文の文字数を比較するため, すべての親べられているベストアンサー付与の理由をもとに 7

回答・ベストアンサー・ベストアンサー以外の親回つのラベルを作成・分類し, そのラベル数が今回抽答のそれぞれの回答の文字数を調査した. 表 5 に回出した回答 622 件の内, どの程度の割合を締めているのかを調査した. 表 6 に作成したラベルの情報に答の文字数について示す.

ついて, 表 7 に作成したラベルに対応する回答の例

表 5 回答の文字数平均値

最頻値

中央値

すべての親回答

105 文字

10 文字

86 文字

ベストアンサー137 文字

39 文字

99 文字

ベストアンサー以外の親回答

107 文字

10 文字

80 文字

ベストアンサーの文字数とベストアンサー以外の親回答の文字数を比較すると, 平均値・最頻値・中文について示す.
表 6 作成したラベルの情報
ラベル名

ラベルの情報質問が投稿されてから初めての回答（初回答）で初回答あったからという理由が述べられている投稿

専門的知識
経験的知識央値においてベストアンサーの文字数がベストアン確認した. また, この平均値に対してウェルチの t 検定を行った結果, ベストアンサーとベストアンサー以外の親回答の文字数において, 統計的に有意な差という理由が述べられている投稿

回答者の心境や考えが質問者と近いと感じたことが理由であると述べられている投稿

感情の変化
その他

回答者の経験に基づいた知識を提供したから量が付与の理由であると述べられている投稿

共感が見られた (p<.001).

提供したからという理由が述べられている投稿

ママリの返信機能を用いたコミュニケーションの会話量サー以外よりも 20 文字以上多くなっていることを一般的な知識または専門性が高いと思われる知識を回答を見た質問者の心境に何らかの変化が起こったことが理由であると述べられている投稿
これら 6 つのラベルに属さない理由が述べられている投稿割合
19.80%
19.08%
36.13%
6.79%
6.36%
4.91%
6.94%

次に, 文字数の推移に伴うベストアンサーの数のベストアンサーとベストアンサー以外の親回答の比作成したラベルの内, 最も割合の高いラベルは「経験的知識」ラベルの 36.13%であった. また知識率の変化を示す.

的要因となっている「専門的知識」ラベル・「経験的変化について調査する. 図 2 に文字数の推移に伴う知識」ラベルの割合を合計すると 55.21%となってい図 2 より, 回答文の文字数が多くなるに連れてるため, 質問者の半数は知識的な回答（特に回答者

ベストアンサーの比率は右肩上がりで上昇しておの経験に基づく回答）を求めていることがわかった.

― 882 ―

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表7

作成したラベルに対応する回答の例文

ラベル名
初回答
専門的知識
経験的知識
会話量
共感
感情の変化
その他

文字数が短いベストアンサーの例

5.2

例文「みなさん素晴らしい回答でしたが, 最初に回答をくださった方にベストアンサーを差し上げます.」4.2 節では, 回答文の文字数が多いほどベストアン「回答者さんの職業から来る詳しい情報が参考にサーに選ばれやすいことが明らかとなった. また図なったのでベストアンサーを差し上げます.」

2 より, 文字数が 120 文字以上でベストアンサーの比「回答者さんご自身の経験から来る情報が参考になったのでベストアンサーを差し上げます.」率がベストアンサー以外の回答の比率を上回ってい「たくさんお話に付き合ってくださった方にることが示された. しかし表 5 より, ベストアンサーベストアンサーを差し上げます.」「回答者さんのお考えが自分と非常に近かったの文字数の最頻値は 39 文字となっており,120 文字ので, ベストアンサーを差し上げます.」を下回るベストアンサーが多く存在していることが「回答を見て気持ちが楽になり, 前向きになれた

わかる. 文字数が少ないのにも関わらずベストアンので, ベストアンサーを差し上げます.」「いいね数がもっとも多かった回答にサーとなっている回答例としては,「私はこれです.」

ベストアンサーを差し上げます.」という回答文と共に画像が添付されている回答や,「〜ですか？」といった疑問文によって返信を促しているような回答が見られた.

経験的知識を必要としない例

5.3
次いで割合が多かったのは「初回答」ラベルとなっ4.3 節では, 回答者の経験に基づく知識を述べていた. 初回答であるということは回答文の内容とは関る回答ほどベストアンサーに選ばれやすいことが明係のないことだが, この分析結果から, 初回答であるらかとなった. しかし, 当然ながらすべての質問におということがベストアンサー付与に何らかの優位性いて経験的知識に基づく回答が求められているとはがあることが考えられ,4.1 節の分析結果を裏付ける限らない. 経験的知識が述べられている回答以外でこととなった. また,「会話量」「共感」「感情の変化」

ベストアンサーとなっている例は表 7 に示されておラベルなどの感情的要因を示しているラベルについり, 例えば「共感」ラベルが付与された回答では「回ては合計の割合が 18.06%となった. この数値は他の答者さんのお考えが自分と非常に近かったので, ベラベルの割合と比較しても高い数値とは言えないたストアンサーを差し上げます.」といった回答が見らめ, 質問者にとって感情的要因は他要因と比較して重視されないことがわかった.

れた.

分析の結果から, 質問者は感情的な回答よりも知識的な回答を求めており, 特に回答者の経験に基づおわりに6く知識を述べている回答ほどベストアンサーになり

本稿では, 妊娠・出産・育児に関する情報サイトに含まれるベストアンサーに着目し,「回答文の投稿やすいことを確認した.

時間」「回答文の文字数」「ベストアンサーの付与要

5考察

5.1

初回答以外のベストアンサーの例

因」の 3 つの観点から回答の特徴の分析を行い, 下記の 3 点を明らかにした.
1. 質問に対して初めて投稿された回答はよりベス

4.1 節では, 初回答であることがベストアンサーになる上で優位性があることが明らかとなった. しかトアンサーに選ばれやすい (4.1 節)
2. 文字数がより多くなっている回答がよりベストし表 3 より, 初回答ではないベストアンサーは全体アンサーに選ばれやすい (4.2 節)の 43.83%存在していることがわかる. また表 6 より,

3. 回答者自身の経験に基づく内容を語っている回「初回答」ラベルが付与された回答は 19.80%のみで答がベストアンサーに選ばれやすい (4.3 節)あり, その他約 80%の回答は別の要因でベストアン以上の調査結果から, 母親が求めている回答は,1.

サーを選んでいることがわかる. 初回答以外でベス

誰よりも素早く投稿された回答,2. 文字数の多い回

トアンサーとなっている例は表 7 に示されており,答,3. 回答者自身の経験に基づく内容, のいずれかの要素を含む回答であることを確認した.

例えば「会話量」ラベルが付与された回答では「たくさんお話に付き合ってくださった方にベストアンサーを差し上げます.」といった回答が見られた.

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This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

謝辞
本研究は JSPS 科研費 21H03769, および, 電気通信普及財団の助成を受けたものである．本研究の遂行にあたり，貴重なデータを提供していただいたコネ
ヒト株式会社様に感謝の意を表します．

参考文献[1] 外山紀子, 小舘亮之, 菊地京子. 母親における育児サポートとしてのインターネット利用. 人間工学,
Vol. 46, No. 1, pp. 53–60, 2010.
[2] 内田ゆず, 高丸圭一, 乙武北斗, 木村泰知. 妊娠・出産・育児に関する情報サイトにおける母親の検索行動の予備的分析. 言語処理学会第 29 回年次大会(NLP2023), pp. Q7–10, 3 2023.

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This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).