書き手の孤独感を予測できるか？

現在，35歳から74歳の10人に1人が孤独を感じているとされ[1]，孤独感は世界中で心身に関する重大な問題となっている．身体的および精神的健康に悪影響を及ぼし，死亡リスクを高める一因であると知られている[1,2]．例えば，孤独感が強いグループではうつ病患者が半数以上を占め，希死念慮も多く見られるという報告[1]や，孤独を強く感じている人々はそうでない人々に比べてアルツハイマー病を発症するリスクが高いとされている[3]．さらに，統合失調症患者の発症頻度や重篤化との関連が指摘されている[4]など，孤独感がもたらすリスクが多く報告されている．孤独に陥る人を発見し介入することは喫緊の課題である．孤独を感じている人々は，家族や友人との接触が少なく，ソーシャルメディアをより頻繁に利用する傾向がある[5]．そこで，ソーシャルメディアなどウェブ上のテキストから孤独の兆候を捉えル（BERT）に予測できるのかを検討する．るため，さまざまなデータセットが構築されている[6,7,8].しかし，既存の孤独に関するデータセットは，主に読み手によって付与されたラベルのみが含まれており，書き手自身が感じる孤独感と乖離している可能性がある．読み手は書き手の感情，特に怒りや悲しみを十分に理解できていない場合があり，書き手の感情を過小評価する傾向が指摘されている[9]．本研究では，テキストから書き手の孤独感の予測を試みる．孤独感に関する自由記述と書き手自身の孤独感の程度を収集し，ここに読み手の評価も含めたデータセットを構築した1）．さらに，そのデータセットを用いて，書き手と読み手の評価を比較し，機械学習で書き手の評価を予測できるか検証した．