テキストにおける書き手の孤独感の推定

孤独感は，社会的つながりの欠如に対する主観的経験であり，近年，公衆衛生や社会政策の観点からも重要な課題として注目されている．しかし，孤独感は本人の主観的評価に基づくため，質問紙などの本人の主観報告以外での測定は容易ではない．日常的に生成されるテキストは，こうした主観的経験を間接的に捉える手がかりとなり得ると考えられるが，孤独感がどのように言語表現に反映されるかについては，十分に検討されていない．心理学では，孤独感は一時的に変動する状態孤独感（SL）と，個人内で比較的安定した特性としての特性孤独感（TL）に区別される．SLは特定の状況や出来事に依存して変動するのに対し，TLは長期的な自己認知や対人関係の捉え方と関連した安定的傾向を表す．そのため，テキストに直接表出しやすいのは特定の出来事に結びついたSLであり，TLが単一のテキストに明示的に反映されるとは限らないと考えられる．この点は，言語情報から孤独感の個人特性（TL）を推定する上での本質的な困難さを示している一方，TLが高い人は「私」「自分」など自己参照語の使用頻度が高いことが知られている(e.g.,Guntukuetal.,2019)．この知見に着目し，著者らは認知心理学における自己-記憶システムモデル(Conway&Pleydell-Pearce,2000)を拡張した仮説を提案した．このモデルでは，概念的自己（自己スキーマや自己イメージの長期的表象）がワーキングセルフ（長期的表象のうち焦点化された部分）を介して記憶の想起・言語化に影響するとされる．著者らは，TLのような安定した心理特性が概念的自己に含まれ，自伝的記憶（自分に関する出来事の記憶）の想起・記述プロセスに影響すると仮定した．この仮説が正しければ，自伝的記憶テキストにはその出来事に結びついたSLが反映され，さらにSLを媒介としてTLとの関連を捉えられると考えられる．本研究では，自伝的記憶テキストを対象に，BERT(Devlinetal.,2019)を用いてSLを予測するモデルを構築する．さらに，予測されたSL（即ち，pSL）とTLとの関係を分析することで，自己–記憶システムモデルに基づく仮説を検討する．加えて，fine-tuningしたBERTモデルが，統制された実験環境で収集されたテキストにも適用可能であるかを検証し，心理学実験と自然言語処理を統合した研究アプローチの実証的可能性を示すことを目的とする．