ソーシャルメディア上のネットワーク情報と自然言語情報の対人関係やメンタルヘルスの特徴を予測する能力の違い

Differential ability of network and natural language information on social media to predict interpersonal and mental health traits.

• Kazuma Mori
• Masahiko Haruno

抄録

目的:

これまでの研究では、デジタルフットプリント（主にソーシャル・ネットワーキング・サービス、SNS）がビッグ5を中心とした性格形質を予測できることが示されている。本研究では、SNS情報の種類の違いが、どの程度まで幅広い形質や属性を予測するのかを調査した。

OBJECTIVE: Previous studies have shown that digital footprints (mainly Social Networking Services, or SNS) can predict personality traits centered on the Big 5. The present study investigates to what extent different types of SNS information predicts wider traits and attributes.

方法:

24個（52個のサブスケール）の性格形質と属性の集中セット（N=239）を収集し、4種類のSNS（すなわちTwitter）の情報（ネットワーク、時間、単語統計、単語の袋）で訓練された機械学習モデルが形質と属性を予測するかどうかを検討した。

METHOD: We collected an intensive set of 24 (52 subscales) personality traits and attributes (N=239) and examined whether machine learning models trained on four different types of SNS (i.e., Twitter) information (network, time, word statistics, and bag of words) predict the traits and attributes.

結果:

その結果、4種類のSNS情報が24のサブスケールをまとめて予測できることがわかった。さらに、ネットワーク情報と単語統計情報は、それぞれ自閉症などの対人関係特性と統合失調症や不安症などのメンタルヘルス特性の予測に独自の強みを発揮するという仮説を検証した。また、4種類のSNS情報すべてで知能が予測されることも明らかにした。

RESULTS: We found that four types of SNS information can predict 24 subscales collectively. Furthermore, we validated our hypothesis that the network and word statistics information, respectively, exhibit unique strengths for the prediction of inter-personal traits such as autism and mental health traits such as schizophrenia and anxiety. We also found that intelligence is predicted by all four types of SNS information.

結論:

これらの結果から、異なるタイプのSNS情報が、これまで認識されていたよりも幅広い人間の形質や属性を集団的に予測できること、また、それぞれの情報タイプが特定の形質や属性に対してユニークな予測力を持っていることが明らかになり、SNSからの性格予測は、性格心理学と情報技術の両方において強力なツールであることが示唆された。

CONCLUSIONS: These results reveal that the different types of SNS information can collectivity predict wider human traits and attributes than previously recognized, and also that each information type has unique predictive strengths for specific traits and attributes, suggesting that personality prediction from SNS is a powerful tool for both personality psychology and information technology.

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