Twitterユーザーの投稿内容などから精神状態を解析できるアルゴリズムを、英ブルネル大学ロンドンとレスター大学が開発し、発表しています。
*Category：テクノロジー Technology｜*Source：brunel.ac.uk ,independent
このアルゴリズムを使用したボットはまず、ツイート数が5件未満のユーザーを除外し、残りのプロフィールを自然言語処理ソフトウェアにかけ、スペルミスや略語を修正することで動作します。
そして、ポジティブな言葉やネガティブな言葉の使用、友人やフォロワーの数、絵文字の使用など38の要素を考慮し、そのユーザーの精神状態や感情状態を判断するのだそうです。
アルゴリズムは、数千人のユーザーのTwitterの履歴と、それらのユーザーの精神的健康についての追加情報を含む2つのデータベースを使用した機械学習が行われました。その情報のうち80%がボットの学習に使われ、残りの20%は精度のテストに使われています。
このボットは2つのデータベースでテストされ、一方では88.39％、もう一方では70.69%のという精度を達成したそうです。
「このレベルではどんな機械学習ソリューションも、100％の精度にはならないと思います。しかし、90％という数字に近ければ近いほどいいのです」とブルネル大学のサドカ博士は語っています。
このアルゴリズムはプラットフォームに依存しないとのこと。Facebookなどの他のSNSにも簡単に拡張できるものだそうです。
研究チームによれば、同様のシステムは将来、うつ病の早期診断、雇用審査、警察の捜査などに応用できるとのこと。また、TwitterやFacebookなどのSNSで、ユーザーに対して積極的に精神状態に関する懸念を示せるかもしれないと述べています。
なお、日本では厚生労働省の委託事業として運営されている「働く人のメンタルヘルスポータルサイト「こころの耳」で「うつ病」に関する情報が提供されており、相談をすることも可能です。
オリジナルサイトで読む ： AppBank
Twitter投稿を分析して「うつ病」のユーザーを見分けるボットが開発される。約90％の精度との研究結果