言語は人と人のコミュニケーションにおける重要なツールであると同時に，その表現には性別・年齢・学歴・政治的立場・性格特性などの個人特性が表出すると考えられる．本研究では，そうした個人を形成する特性とその個人が作成したテキストとの関係を明らかにすべく，日本語SNSユーザを対象に，1千人規模のクラウドソーシングによる個人特性に関連したアンケート調査を行い，STaMPデータセットを構築した．また，独自に構築した文章スタイルのベクトル表現を獲得した言語モデルを用いて文章からの個人特性の予測を行い，個人特性と文章の関係に関する分析及び考察を行った．このような個人特性とSNS上のテキストを紐づけたデータはこれまで存在せず，オンラインテキストに現れるユーザ行動を形づくる要素の解明に貢献すると期待される．

ソーシャルネットワーキングサービス(SocialNetworkingService,以下SNS)の普及に伴い，インターネットでは人々による言語コミュニケーションが行われている．現実世界同様に，ユーザという人物を構成する様々な特性が，その文章形成に影響を及ぼしていると推測される．異なる個人特性を持つユーザが，同じ内容について言及した文章を記した場合，命題的な内容が同じであったとしてもその文章の様相には細やかな違いが生じることがある．この差異の仕組みを解明出来れば，ユーザの個人特性とユーザの記す文章の関係性を明らかにできる．これまでも，SNS上のテキストデータを元にユーザの特性を予測する研究は盛んにおこなわれてきた[1][2]が，それらは，オンラインの自発的テキストデータのみと閉じているものであった．そこで本研究ではクラウドソーシングによるアンケートを実施して，オフラインの個人の特性に関するデータと，代表的なSNSの一つであるTwitter(現X）の投稿であるツイートデータ(以下，旧名のTwitterおよびツイートと表記する）を収集し，それらを紐づけたSTaMP(SocialTextsandMultifacetedPersonality)データセットを作成した1）．データセットにおける個人特性の内容は，性別・年齢・最終学歴・収入・政治的立場・パーソナリティと非常に多岐にわたり，人々のオンラインでの振る舞いの表出としてのテキストと，現実の人間の属性の相関や推測につながると期待される．作成したデータセットを用いて各個人特性予測のための学習データ及びテストデータを作成し，文章スタイルを元に事前学習を行ったモデルに対してファインチューニングを行ったうえで，個人特性の予測性能を評価した．また，既存の事前学習済みモデルを同条件でファインチューニングした場合とで予測精度を比較し，文章と個人特性の関係性について分析を行った．