健常と精神障害を視点として,感情という現象の構造を解析することを目指す.本稿ではツイートを分析しており,ユーザーごとにPlutchikの8感情の推測値を箱ひげ図でまとめたところ,感情に個人差を確認できた.また,精神障害クラスは対照クラスより投稿量が少なく,社会から解離気味であった.コロナ前とコロナ中の年月別投稿量や感情の推測値を算出すると,両クラスともにコロナ禍以前よりネガティブな感情に寄っており,感情面において精神障害クラスは現状の精神疾患以上にコロナ禍による影響が大きいと推測できた.

感情は可変であり,人にとって判断材料やコミュニケーション手段になる.学術および社会では感情の典型を追究しており,カテゴリ分類や極性を用いた感情推定方法の構築によって,現象の構造解析に取り組んでいる.精神障害の症状を気分や感情の観点からみると,うつ病はやり場のない苦しみ,双極性障害は爽快で楽しい状態と落ち込む状態の転換,統合失調症は感情の平滑化など,多種多様である.高須ら(2022)は,ツイートには精神障害の薬剤名,プロフィール欄には精神障害の疾病名や症状の記載があるユーザーを対象に,メンタルヘルス不調に関わる表現や薬剤名を除外した一般的な会話表現から,機械学習による分類によってメンタルヘルス不調を推測した.BERTのF1値が0.84であった一方,対象となる障害群(気分障害圏,統合失調症圏及び神経症性障害,ストレス関連障害及び身体表現性障害圏)が広く,不調の種類が不明瞭である[1].Suhaviら(2022)は,8つの精神障害クラスと1つの対照クラス(詳細は表2を参照)に分類している,時間的文脈のあるユーザーレベルのツイートデータセット「Twitter-STMHD」を構築した.基本的な統計量やLIWCによる分析例を示したが,クラス内外のユーザー数の差を含んだツイート総数でツイート行動を検討していた[2].本研究では,感情の個人差をNRCLexによる推測値から箱ひげ図で示し,精神障害クラスや対照クラスの社会参加を投稿量の時系列比較で表した.また,コロナ前(2018年1月～2019年12月)とコロナ中(2020年1月～2021年5月)における,精神障害クラスや対照クラスの行動や感情を年月別投稿量やNRCLexによる感情の推測値で調べた.