個人の価値観を理解するための語り音声データの収集と分析

近年，ChatGPT[1]やGemini[2]に代表される大規模言語モデル（LLM）[3]に基づく対話システムが急速に普及している．今後，このような対話システムが人と生活を共にし，長期的な関係を築いて行くためには，ユーザ一人ひとりが何を重視し，どのような考え方に基づいて行動しているのかといった「価値観」を理解する能力が重要である[4,5,6]．価値観の定量的な測定を可能とする枠組みとして，Schwartzの価値観理論が広く用いられている[7,8]．Schwartzは価値観を，「特定の状況を超えて適用され，重要度が異なり，個人または他の社会的存在の人生において指針となる目標」と定義している[9,10]．Schwartzは，このような人の価値観を10種類の価値観タイプからなる体系として整理した．この価値観タイプは，上位の4つの価値観，あるいは下位の19の価値観に更に分類することができる．この10種類の価値観タイプの詳細は付録の表7に示す．このSchwartzの価値観はアンケート調査によって測定され，10種類の価値観タイプそれぞれをどの程度重要視しているかが個人ごとにスコアリン価値観スコア自己主導:0.842,刺激:−0.158,快楽主義:0.842,達成:−1.491,権力:−1.825,安全:0.675,同調:0.675,伝統:−0.491,博愛:0.175,普遍主義:0.287語りの書き起こし（テーマ：権力）それでは、権力についての私の考え方をお伝えしていきたいと思います。権力というのは、私はとても重要なことだと思っています。というのも、権力というのは、昔の時代から人類が持っている人たちが世の中を治めてきたということがありますので、その点で権力イコール支配ということが、重要だったんじゃないかなというふうに思っています（後略）グされる[10]．このような価値観を自然言語から推論するため，ブログやSNSの投稿などから価値観を推論する手法が提案されている[11,12,13]．これらの研究では，テキストから特定の価値観に関係する文章を抽出することで，そのテキストの著者の価値観を推論しようとしている．しかしこれらの研究の評価は，文章の抽出精度の評価にとどまっており，実際の個人の価値観をどれだけ正しく推論できたかは評価されていない．また，価値観アンケートの結果[14,15]や，文章ごとにその文章が表す価値観をアノテーションしたデータセット[11]などは公開されているが，個人の自然言語データと価値観情報を対にしたデータセットは十分に整備されていない．本研究では，価値観を反映した発言が最も自然に現れる形態として「語り」に着目し，100人の話者それぞれから語りの音声データとSchwartzの価値観アンケートの回答を収集したデータセットを構築する．ここで「語り」とは，目の前に聞き手がいる想定で，「自身の考えや体験談」を音声で話すことである．また，語りを入力として話者の価値観を推論する初期実験を行い，語りから個人の価値観を理解することができるかを検証する．Thisworkispublishedwithoutpeerreviewandislicensedbytheauthor(s)underCCBY4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).org/licenses/by/4.0/).グループAグループB語りあたりの音声長248.0秒245.8秒語りあたりの文字数955.5文字1,000.3文字語りあたりの単語数529.2単語549.8単語グループAグループB権力,刺激,安全,伝統,達自由,成長,知識,失敗,運成,調和,快楽,主導,快楽命,多様性,価値観,正義,主義,普遍主義,博愛,達僕,友情,希望,ふう,仕成感,自己,普遍,白愛事,あと,探求現を抽出した．抽出する表現には，書き起こしテキスト中の数詞を除く名詞を採用した．偏りの検定には，名詞の出現回数を対象とした両側検定によるフィッシャーの正確確率検定を利用した．この際，多重比較における偽発見率を制御するため，Benjamini–Hochberg法を𝛼=.05として適用し，𝑝値の補正を行った．そして，各名詞に対する検定から得られた𝑝値を昇順にランキングし，その上位15語を抽出した．抽出結果を表3に示す．グループAは，Schwartzの10の価値観をテーマとしているため，価値観名である「権力」や「刺激」などの単語が上位となった．グループBは，自由なテーマについて語っているが，テーマに選ばれることの多かった「自由」や「成長」などの単語が上位となった．4価値観アンケートの分析価値観アンケートから価値観スコアを算出する方法について説明する．価値観アンケートの各項目の回答は，「1.全く似ていない」を1点，「6.とてもよく似ている」を6点として扱う．まず，10の価値観それぞれにおいて，その価値観に該当する項目の平均値を計算する．その後，話者ごとに57項目すべての点数の平均値を計算し，この平均値をMRAT(MeanRATing)と呼ぶ．最後に，各価値観項目の平均値からMRATを引く処理（以下，中心化と呼ぶ）を行い，その結果の値をその価値観の価値観スコアとする．得られた価値観スコアの基本統計量を表4に示す．平均値を見ると，快楽主義と自己主導が高い値となった一方で，達成と権力は低い値となった．この結果は，同様に日本語母語話者を対象としてPVQ-RRJapaneseの回答を収集し分析した吉野らの結果[20]とも概ね一致する．価値観平均値標準偏差最小値最大値快楽主義1.090.85−1.33