STaMP:個人の性格や政治的立場等の多面的特性と紐づくSNSデータの構築及び文章スタイルによる個人特性予測

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．