あなたの孤独をAIが見抜く：その精度はなんと94％

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あなたは本当に「孤独」ですか？

かつて宇宙規模で流行したこの「国際孤独度スケール」は、多くのネットユーザーを泣かせ、手術を受けそうになったほどだ。

しかし、ネットユーザーの中には、一人で食事をしたり、映画を見たり、Kを歌ったりするのは本当に寂しいのかと疑問を呈する人もいる。社交的な人こそが本当の「孤独な人」なのかもしれません。誰かが孤独であるかどうかに関しては、AI の検出方法の方が信頼性が高いかもしれません。

最近、アメリカの研究者たちはAIツールを使って人々の孤独指数を94%の精度で分析した。

AIが会話を分析して孤独を検知

米国のIBMワトソンラボの担当者はこう語った。

「自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）は、長時間のインタビュー会話で表現された感情や微妙な言語特徴を偏りなく定量的に推定し、人間の孤独感を正確に評価することができます。

最近、彼らはカリフォルニア大学サンディエゴ校医学部と協力してこの AI 研究を実施しました。この研究には、66歳から94歳まで、平均年齢83歳までの自立生活を送る住民80人が参加した。

研究者たちは、以下の3つの質問に焦点を当てて、半構造化インタビューを実施しました。

Q1：「孤独を感じますか？どのくらいの頻度でそう感じますか？」

Q2: 孤独とはどのような感じですか、またどのように感じますか?

Q3: 他の人が孤独を感じるのはなぜだと思いますか?

インタビューは最大 90 分間続き、その後、研究者は IBM が開発した NLP モデル (WNLU) と ML ツールを使用して、80 人のインタビュー対象者の音声会話を書き起こし、感情を分析し、定量化しました。

さらに、結果の正確性をさらに高めるために、研究者らは定量的な評価も実施しました。つまり、UCLA孤独尺度を使用して被験者に孤独に関連する20の質問をし、4つの評価尺度を使用して評価しました。たとえば、「他の人から無視されることが多いですか？グループの一員であると感じることが多いですか？」など。

結果は、言語モデルを使用することで、機械学習システムが UCLA 孤独感尺度のスコアよりも孤独感をより正確に予測できることを示しました。そのうち、AIによる予測結果の精度は94％に達したが、UCLAに基づく孤独度の定量化の精度は76％だった。

この研究の筆頭著者であるヴァルサ・バダール氏は次のように述べた。

WNLU ソフトウェア システムは、ディープラーニングを使用してキーワード、カテゴリ、感情、文法からメタデータを抽出し、孤独などの複雑な感情をより適切に解析して理解できるようにします。

同時に、同様の人間による感情分析はばらつきがあり一貫性に欠ける可能性があるため、標準化するにはより広範なトレーニングが必要であると強調した。言語機能を使用するAIは孤独感尺度よりも高い精度を達成できることも事実で証明されている。

さらに、この研究では以下の結果も得られました。

孤独な人は質的インタビューで答えるのに時間がかかり、孤独についての質問に対する回答ではより悲しみを表現する傾向がありました。

女性と比較して、男性は回答の中で恐怖や幸福を表す言葉を多く使用し、より自由に感情を表現することができました。

インタビューで孤独を感じていると認める傾向は、男性よりも女性の方が強い。

しかし、研究チームは最終的に、現在の研究にはまだいくつかの限界があると述べた。タイムライン上のデータがなければ、視聴者の評価は十分に厳密ではなく、孤独の診断における NLP の可能性を実現するにはデータ量が少なすぎます。しかし、この研究では、小規模なテストで非構造化テキストデータ内の複雑な感情をテストする際の NLP の実現可能性を検証しました。

「孤独」に敏感なグループ

「孤独」はさまざまな人々の集団を区別しないかもしれないが、さまざまな人々の集団の中で、最も脆弱なのは高齢者かもしれない。

高齢者の孤独率は上昇している。一部の専門家は、近年米国では自殺率や精神科薬の使用の増加、生産性の低下、医療費の増大、死亡率の年々上昇といった特徴を伴った「孤独の流行」が起きていると指摘している。

以前、カリフォルニア大学サンディエゴ校も関連調査で、独立した高齢者コミュニティに住む住民の85％が中程度から重度の孤独を感じていることを発見しました。今年は新型コロナウイルス感染症の流行により、人々が一人で過ごす時間が増え、状況はさらに悪化しています。

カリフォルニア大学サンディエゴ校は、AI技術を活用して高齢者の精神衛生上の問題を解決したいと望んでいる。彼らの見解では、「言語データは、認知、運動、睡眠、身体活動、精神的健康の評価と組み合わせることで、老化に対する理解を深め、より健康的な生活を送るのに役立つ可能性がある」とのことだ。

そこで、本研究では、66歳から94歳までの自立生活を送る居住者80人に焦点を当て、自然言語処理技術と機械学習モデルを通じて、コミュニティ内の高齢者の孤独感を予測しようと試みました。

研究が示すように、孤独に対する人間の認識は必ずしも本当の気持ちや感情を反映するわけではなく、心理学者や専門家と連携してAIや自己テストを使用することで診断の精度を向上させることができる可能性がある。高齢者の孤独を早期に発見できれば、臨床医や家族が高齢者の孤独を評価し、治療する方法の改善に役立つ可能性があります。

現在、研究チームは孤独と知恵の自然言語パターン特性についても調査している。関連結果によると、孤独と知恵は負の相関関係にある。高齢者の知能が高いほど、孤独感が強い。

同時に、微妙な言語データはAIが人間の精神的健康を促進するための重要なツールになるだろうとも述べた。音声を通じて個人の孤独指数を検出し、尺度がもたらす主観的な偏見を減らし、より正確な遠隔診断を実現できる。最後に、より洗練された AI システムをリアルタイムの介入に使用して、肯定的な認知を導き、有意義な社会活動に参加することで、個人が孤独を軽減できるように支援することができます。