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国立研究開発法人情報通信研究機構 広報部

SNSの情報からIQや外向性など幅広いパーソナリティの推定に成功

メンタルヘルスの分析や個性に応じた働きかけへの応用に期待

2020年8月20日
国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)

 

SNSの情報からIQや外向性など幅広いパーソナリティの推定に成功 ~メンタルヘルスの分析や個性に応じた働きかけへの応用に期待~

ポイント
■ Twitterの情報から、IQや外向性など個人のパーソナリティを推定することに成功
■ ネットワーク情報が社会性関連の、言語情報がメンタルヘルスのパーソナリティをそれぞれ推定
■ この推定方法は、メンタルヘルスの分析や個性に応じた働きかけへの応用に期待

 国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT、理事長: 徳田 英幸)脳情報通信融合研究センター(CiNet)の森数馬研究員と春野雅彦研究マネージャーの研究グループは、ソーシャルネットワーキングサービス(SNS)の情報から、どの程度個人のパーソナリティが推定可能かを調べた結果、外向性やIQといった幅広いパーソナリティを推定することに成功しました。
 今回、研究グループは、SNSの一つであるTwitterの情報と被験者が答えたパーソナリティの情報に、データへの過度の適応を避けやすいという特徴を持つAIの一手法であるcomponent-wise gradient boostingを適用し、学習を行いました。その結果、例えば、ツイート数や’いいね’をした人数など、Twitterのネットワークに関する情報は外向性など社会性に関するパーソナリティを推定すること、また、ツイートに使用される言語の情報はメンタルヘルスに関するパーソナリティを推定することが分かりました。本手法は今後、倫理的な検討のもと、メンタルヘルスの分析や、対象の個性に応じた働きかけへの応用が期待されます。
 本成果は、2020年8月20日(木)18時(日本時間)に、米国科学雑誌「Journal of Personality」にオンライン掲載されます。

【画像:https://kyodonewsprwire.jp/img/202008173152-O20-U1ACPPqM
図1 今回の研究のイメージ

 
背景
 SNSは現代社会の重要なツールとなっています。先行研究において、FacebookやTwitterの情報から基本的で粗いパーソナリティ特性であるBig5を推定できることが示されていますが、推定可能なパーソナリティの範囲、推定に有効な情報の詳細は知られていません。
 SNSのどのような情報から、どのような種類のパーソナリティが、どの程度の精度で推定できるかを明らかにする必要性が高まっており、今回の研究を行いました。

今回の成果
 今回の実験で、我々はSNSの情報から幅広いパーソナリティが推定可能であること、また、SNSの情報に応じて推定可能なパーソナリティが異なることを明らかにしました。
 一方で、推定可能なパーソナリティにおける実測値と推定値の相関係数は0.25程度であることが分かりました。この相関係数の値は、SNSからのパーソナリティの推定が、個人のパーソナリティを正確に特定するには不十分ですが、ある程度の人数の集団に適用し、統計的な結果を得るには有効であることを示唆します。
 今回、研究グループは、239名(男性156名、女性83名、平均年齢22.4歳)のTwitterユーザーに実験に参加してもらい、24種類(下位区分52種類)のパーソナリティテストに答えてもらいました。
 その結果、52種類の下位区分のうち23種類のパーソナリティが推定可能でした。図2AはBig5の外向性の推定結果を示し、個々の被験者に対し、横軸に示す実測値と縦軸に示す推定値の相関係数は0.44と、正の相関が見られます(推定は10-分割交差検証を10回反復、p<0.05/52; Bonferroni補正にて検定)。
 結果を詳細に分析すると、ネットワーク情報が、Big5の外向性、共感性、自閉傾向など社会性に関するパーソナリティをよく推定し(図2B)、言語統計情報と使用単語に関する言語情報が、不安傾向、うつ傾向、統合失調傾向などメンタルヘルスや社会経済的地位、喫煙/飲酒に関係するパーソナリティを推定しました(図2Cと図2D)。一方で、時間情報による推定はこれらの情報に比べると困難でしたが、IQは4種類全ての情報から推定できました。

【画像:https://kyodonewsprwire.jp/img/202008173152-O22-gjpJE562
A: 被験者のBig5外向性に関する実際の得点と推定値、B: ネットワーク情報からの推定結果、
C: 言語統計情報からの推定結果、D: 使用単語情報からの推定結果
推定精度の評価は実際のスコアと推定値の相関係数で行い、図中の実線、破線、点線は
それぞれp=0.05/52、p=0.01/52、p=0.001/52の基準を示す

今後の展望
 今後は数千名の被験者のデータを用いて今回の手法を発展させるとともに、メンタルヘルスの分析や、ユーザーに個別化したナッジなど対象の個性に応じた働きかけへの応用、パーソナリティの脳内機構の解明を倫理的検討とともに進めます。

掲載論文
掲載誌: Journal of Personality
DOI: 10.1111/jopy.12578
URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/jopy.12578
掲載論文名: Differential ability of network and natural language information on social media to predict interpersonal and mental health traits
著者名: Kazuma Mori, Masahiko Haruno

<プロジェクト>
本研究の一部は、JST戦略的創造研究推進事業チーム型研究(CREST)「人間と調和した創造的協働を実現する知的情報処理システムの構築」研究領域における研究課題「社会脳科学と自然言語処理による社会的態度とストレスの予測」(研究代表者: 春野雅彦)、科学研究費補助金 新学術領域研究「脳情報動態を規定する多領野連関と並列処理」の一環として行われました。

 

図1 今回の研究のイメージ
図2 Twitter情報から幅広いパーソナリティを推定
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