本研究では，記憶された過去の体験等を想起し，記述したテキストには，書き手の孤独感が反映されると考え，BERTを用いてテキストから書き手の自己評価孤独感が推定できるか検討する．ウェブ調査を実施し，2,947名分(女性=1,507名,Mage=50.3,SD=16.1,20歳〜78歳)の寂しさや孤独についての記述（孤独体験テキスト）を収集し，同時に書き手自身の自己評価孤独感を収集した．また，孤独体験テキストについて，クラウドソーシングを通じて読み手が評価した他者評価孤独感も収集した．それぞれのデータ（孤独体験テキスト・自己評価孤独感・他者評価孤独感）についての解析やBERTの正解率，分類結果に基づく孤独感スコアについて報告する．

孤独感は心理学研究において古くから重要なテーマの一つである．孤独感とは，孤立等によって社会的つながりに関する期待と現実の間に質的，または量的に乖離が認知され，またその認知された乖離に満足できないことにより生じるネガティブな情動と定義される(Cacioppo&Patrick,2008)．従って，友人が多い（量的に満足している）が質的にはもっと満たされるべきだと認識し，それが満たされないことに孤独を感じる人もいるが，一方，友人は少ないが本人はその量と質に満足しており，孤独を感じない人もいる．このように孤独感は，同じような状況でも，その個人が有する心理特性によって，その感じる程度は異なる．心理特性は，個人の中では比較的一貫しており，さまざまな行動や認知に反映される．心理学では，自らの過去の体験を想起し，記述する過程で個人の心理特性が反映されるという理論が提案されている．この理論では，記憶された過去の体験等を想起し記述したテキストには，書き手の心理特性が反映されると考える．このことを検証するために，本研究では，孤独感を取り上げ，書き手の孤独体験に関わる記述から，書き手の自己評価孤独感が推定可能か検証する．具体的には，自らの孤独体験を記述したテキストから，BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers;Delvinetal.,2019)を用いて孤独感が推定できるかを検証する．また，同じテキストに対して他者が評価した孤独感のBERTによる推定も行う．BERTが，他者が評価するのと同じような文脈を学習しているのであれば，他者評価についても推定可能であると考えられる．そこで，孤独体験テキストと書き手の自己評価孤独感と，そのテキストを読んだ他者（クラウドワーカー）による他者評価孤独感を収集し，検討を行う．