研究者は人工知能ツールを使用して孤独を予測

過去数十年の間、自殺とオピオイド使用率の上昇、生産性の低下、医療費の増加、死亡率の上昇を特徴とする『孤独のパンデミック』がありました。

専門家によると、COVID-19のパンデミックとそれに関連するソーシャルディスタンス、およびロックダウンがこの事態をさらに悪化させているだけであるようです。

自己申告などの利用可能なツールが限定されているため、社会的な孤独の幅と深さを正確に評価することは気が遠くなるような作業です。

 2020年9月24日、American Journal of Geriatric Psychiatryでオンラインで公開された新しい概念実証論文では、カリフォルニア大学サンディエゴ医科大学の研究者が率いるチームは、人工知能技術を使用して高齢者の孤独の程度を見分けるための自然言語パターン（NLP）を分析しました。

「ほとんどの研究は、「どれくらい頻繁に孤独を感じるか」という直接的な質問を使用しています。これは、孤独に関連するス悪いイメージまたは「孤独」という言葉を明示的に使用しない「UCLA孤独感尺度」のため、偏った応答につながる可能性があります。」

と、カリフォルニア大学サンディエゴ校医学部の精神医学の助教授であるエレン・リー医学博士は述べました。

 「このプロジェクトでは、自然言語処理またはNLPを使用しました。これは、通常の孤独測定ツールと連携して、表現された感情と感情を測定する公平な定量的評価です。」

近年、多くの研究が、さまざまな人々、特に高齢者などの最も脆弱な人々における孤独の増加率を記録しています。

たとえば、今年初めに発表されたカリフォルニア大学サンディエゴ校の調査によると、独立した高齢者住宅コミュニティに住む居住者の85％が、中程度から重度の孤独を報告しています。

新しい研究はまた、平均年齢83歳の66歳から94歳の80人の参加者で一人暮らしの高齢者に焦点を合わせました。

しかし、単にUCLA孤独感スケールからの質問に対する回答を単純に尋ねて文書化するのではなく、参加者はまた、IBMが開発したNLP理解ソフトウェアと他の機械学習ツールを使用して分析された、より非構造化された会話で訓練を受けた研究スタッフにもインタビューが行われました。

「NLPと機械学習により、多くの個人からの長いインタビューを体系的に調査し、感情などの微妙な発話機能が孤独感をどのように示すかを調査することができます。

人の手による同様の感情分析では、偏見が存在し、一貫性に欠け、標準化するために広範なトレーニングが必要です。」

と、ポスドク研究員であり、筆頭著者であるバルシャ・バダル氏は述べました。

 

調査結果の中で

孤独な人は定性的なインタビューでより長い反応を示し、そして孤独についての直接的な質問に対する悲しみをより大きく表現しました。

インタビュー中、女性は男性よりも孤独感を認める傾向がありました。

男性は女性よりも恐怖と喜びの言葉を使って反応しました。

著者らは、この研究は孤独感の調査評価と個人の孤独感の主観的経験との不一致を浮き彫りにしNLPベースのツールはそれを調整するのに役立つと述べました。

初期の調査結果は、高齢者の孤独を検出するために使用できる「孤独なスピーチ」がどのように存在するかを反映しており、特に身体的距離や社会的孤立の時期に、臨床医や家族が高齢者の孤独を評価および治療する方法を改善します。

著者らによると、この研究は、筆記された音声の自然言語パターン分析を使用して、孤独などの複雑な感情をよりよく解析して理解することを実現的にする可能性を示しています。

彼らは、機械学習モデルが94％の精度で質的な孤独を予測したと述べました。

「私たちのIBM-UCサンディエゴセンターでは、孤独感と知恵のNLPシグネチャを調査しています。これらは、高齢者では逆にリンクされています。音声データは、認知、運動、睡眠、身体活動、メンタルヘルスに関する他の評価と組み合わせて、老化に関する理解を深め、老化の促進に役立てることができます。」

と研究の共同執筆者である、ディリップ・ジェステ医学博士は述べています。

 

 

【以下のリンクより引用】

 

Researchers use artificial intelligence tools to predict loneliness

Medical Xpress