AIとNLPを使用して孤独を検出する

カリフォルニア大学サンディエゴ校医学部の研究者は、人工知能アルゴリズムを使用して、老人の孤独を定量化し、老人がどのように孤独を表現するかを調べました。

過去20年ほどの間、社会科学者は、孤独の増加を報告しています。特に過去10年間で、社会の広範囲にわたる孤独の増加が文書化されており、うつ病、自殺、薬物使用、全体的な健康に影響を与えています。これらの問題は、COVID-19のパンデミックによって悪化しています。人々は安全に会うことができず、対面で交流することができません。特定のグループは、極度の孤独にさらされる可能性が高くなります。例えば、社会的弱者や老人です。 MedicalXpressの報告によると、UCサンディエゴの研究によると、老人ホームコミュニティでは、85％の人が孤独を経験していると報告しています。

この問題に対する解決策を見つけるために、社会科学者は状況を正確に把握する必要があります。孤独の深さと広がりを調べる必要があります。しかし、孤独に関するデータを収集する方法は、限界があります。自己報告は、より極端な孤独のケースに偏っている可能性があります。また、孤独の度合いを直接尋ねる質問は、孤独を取り巻く社会的スティグマにより、不正確になる可能性があります。

孤独を定量化するためのより良い尺度を設計するために、研究者は自然言語処理と機械学習を使用しました。研究者が使用したNLP方法は、従来の孤独測定ツールとともに使用され、自然な言語の使用を分析することで、より偏りが少ない、より誠実な表現が得られることが期待されています。

研究の主任著者は、カリフォルニア大学サンディエゴ校医学部の精神病学のエレン・リー助教授でした。リーと他の研究者は、66歳から94歳の80人の参加者を対象に研究をしました。参加者は、研究者によって、より自然で構造化されていない方法で質問に答えるよう促されました。研究者は質問を出し、回答を分類するだけでなく、機械学習とNLPを使用して、参加者の長い回答から、孤独の表現となる言葉やパターンを探すことができました。

第一著者であるバダル博士は、「NLPと機械学習を使用することで、多くの個人の長いインタビューを体系的に分析し、感情などの繊細な言葉の選択や話し方のパターンが孤独を示唆するかどうかを調べることができます。人間が行うような感情分析は、偏り、不一致、標準化するための広範なトレーニングを必要とします。」

研究チームによると、孤独を感じている個人は、質問に対する回答の方法が、孤独を感じていない回答者と比較して顕著に異なっていました。孤独を感じている回答者は、孤独に関する質問に対してより多くの悲しみを表現し、一般的に回答が長くなっていました。男性は女性よりも孤独を感じていることを認めることが少なく、男性は女性よりも喜びや恐怖を表現する言葉を使用することが多かったです。

研究者は、研究の結果が、従来の孤独の尺度と個人が主観的に孤独を経験し、説明する方法の違いを明らかにしたと説明しました。研究の結果は、孤独が話し方の分析によって検出できる可能性があることを示唆しており、話し方のパターンが信頼性があれば、老人の孤独の診断と治療に役立つ可能性があります。研究者が設計した機械学習モデルは、約94％の精度で孤独を予測することができました。モデルの信頼性と成功の再現性を確認するために、さらに研究が必要です。研究チームは、NLPの特徴が老人の孤独と知恵の間の逆相関とどのように関連しているかを調べることを希望しています。