AIは「気質」に基づいて赤ちゃんの年齢と性別を正確に識別できる

PLOS ONE に掲載された新しい研究では、機械学習を使用して 4,438 人の乳児の「気質」データを分析し、乳児を性別と年齢で分類しようと試みた。

結果は、コンピューターアルゴリズムでは、生後48週間以内に採取された気質データに基づいて赤ちゃんの性別を判別するよりも、赤ちゃんの年齢を判定する方がはるかに簡単であることを示した。しかし、乳児が 48 週を超えると、性別分類アルゴリズムが改善され、この期間中の乳児期の性差がより顕著になります。

「これは少なくとも、生後1歳前後で性別による気質の違いがより顕著になり始めることを示唆している」とワシントン州立大学の心理学教授で、この研究の筆頭著者であるマリア・ガートスタイン氏は述べた。

これまでの研究では、乳児の年齢や性別による気質の違いが調査されてきたが、この2つの変数を一緒に調べた研究はほとんどなかった。ガートスタイン氏は、これは主に、個々の研究室が、研究結果を統計的に信頼でき、十分に広い集団に関連のあるものにするのに十分な乳児の行動データを収集することが難しいためだと述べている。

この課題を克服するために、ガートスタイン氏とその同僚はさらに多くの科学者に協力を求め、2006年から2019年の間に収集された乳児行動アンケートのデータを集めました。この質問票は、親が報告する気質測定法で、生後3か月から12か月の子供が示す191種類の行動の頻度を親に記録するよう求めます。これらのデータを使用して、笑顔、活動レベル、怒り/欲求不満、恐怖感など、14 種類の異なる気質の側面で乳児にスコアを付けることができます。

さまざまな観察手順や生理学的手法など、子どもの気質を測定するための多くの方法が開発されてきましたが、親の総合的な報告が最も広く使用されています。

現在、ロスバートの精神生物学的モデルは、現在利用可能な気質理論または枠組みの中で最も広く受け入れられていると考えられています。このアプローチでは、気質を、遺伝、発達、経験の影響を受ける個人の比較的永続的な生物学的構成を指す体質、反応性を指す感情、運動、注意の反応の覚醒度を指す反応性、反応の閾値、潜伏期間、強度、ピーク強度までの時間、および回復時間によって評価される自己制御、そして鎮静や抑制制御などの反応性を調整するために使用できるプロセスを捉える自己制御に基づいて、反応性と自己制御の個人差と見なします。

最終的に、ガートスタイン氏とその同僚は2,298人の男子と2,093人の女子に関するデータを収集した。分析では、アイダホ大学の共著者であるエリック・シーモン氏が機械学習アルゴリズムを使用し、生後0～24週、24～48週、48週以上の乳児を14の気質の側面で男児または女児として評価した。精度は年齢とともに増加し、年齢グループ 1 では 38%、年齢グループ 3 では 57% でした。

「これは、非常に大規模なデータセットを必要とし、社会情緒的発達の研究では一般的ではない機械学習技術を使用して実証研究を行う素晴らしい機会でした」とガートスタイン氏は語った。「性差が乳児の年齢によってどの程度影響を受けるかを実際に検討する初めての機会となりました。」

研究者の分析によると、最年少層と中年層の男女を区別する最も重要な特徴は恐怖心だった。乳児は成長するにつれて、反応性、つまり高ストレスの状況から素早く回復する能力が低下し、より積極的な交流や人や物と関わる意欲を示し、影響力が増します。

48週以上の乳児の場合、低強度の遊びや慣れ親しんだ心を落ち着かせる活動（親といないいないばあをするなど）を楽しむことが、男の子と女の子を区別する最も影響力のある変数でした。全体的に、女の子は恐怖感が高く、反応が少なく、快楽の強さが低い傾向にあり、一方男の子は外部との接触が高かった。

興味深いことに、特定の気質特性により、機械学習アルゴリズムによる赤ちゃんの性別分類の精度が低下しました。具体的には、最年少グループでは可愛らしさ、発声反応、笑顔、笑い、最年長グループでは笑顔、笑い、知覚感度（非常に微妙な変化に気づくなど）、活動性が低下しました。

研究者の結果のパターンには多くの要因が影響している可能性があるが、彼らの研究は、社会化の影響が生後1年ごろから効き始めることを示す過去の研究と一致している。

「母親は息子と娘を社会化させるのに異なるアプローチを取り、こうした違いが時間の経過とともに気質の軌跡に異なる影響を与える可能性がある」とガートスタイン氏は述べた。「具体的には、親は娘に対しては人間関係志向を、息子に対しては能力と自立性を優先する可能性がある」

ガートスタイン氏は、今後について、彼女と共同研究者らは、今回の研究で開発された機械学習手法を使用して、乳児の社会的・感情的発達に関する他の答えにくい疑問を調査する予定だと述べた。

「私が今本当に興味を持っているのは、子供たちの脳の活動に基づいてケアの質の違いを予測できるかどうかを見ることです」とガートスタイン氏は言う。「この研究のために開発した分析手法は、分類問題を解決するために複数の入力変数に依存する質問に答えるのに特に強力です。」