| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2021-12-15 11:25
SNSカウンセリングデータを用いた精神的な悩みの検出と分析
○設樂一碩・田中宏季（奈良先端大）・浅田留美子・東山佳代（大阪府）・足立浩祥・金山大祐・阪上由香子・工藤 喬（阪大）・中村 哲（奈良先端大） |
| 抄録 |
（和） |
SNSを用いた遠隔でのカウンセリングは、移動制限、時間の制限、心理的抵抗を克服するために不可欠である。カウンセリング窓口には、家族など人間関係に関するもの、職場・学校生活に関するもの等、特定の問題に関する相談を対象とするものが多い。その一方で、現状では、ひとつの窓口に相談対象外の相談も多く寄せられている。特に、行政が広い対象に行う「悩みに関する相談窓口」には、精神的な悩み以外のサポートを求める相談も多く混在している。そのため、カウンセラーは相談場面において、複数回のテキストによるコミュニケーションにより「何を求める相談なのか」を引き出し・分析する作業を必要とする。専門外の相談を求められている場合には、他のどの窓口を案内するかを検討するが、この作業はカウンセラーにとって負担になっている。そこで、相談内容のカテゴリを提示する補助システムの構築を目指す。相談内容のカテゴリを提示するためには、テキストを入力しカテゴリを出力する自動分類モデルが必要である。本研究では、974 件の実際のSNSカウンセリングの相談データセットを用いて、相談者を相談内容で分類した。分類基準は、精神的な悩みの相談者か、それ以外の悩み（身体的な健康、仕事、金銭的な悩みなど）かの2クラスとした。分類器にロジスティック回帰、特徴量にTF-IDF を用いた分類実験の結果、0.69 のF1-score を達成した。さらに、セッションの最初から途中までのメッセージを入力とした分類も行い、メッセージ数と分類性能の推移の関係を調査した。またTF-IDF の語彙の重みから、相談者とカウンセラーそれぞれのメッセージ文において、精神的な悩みに特有の語彙を分析した。 |
| （英） |
Remote counseling is essential for overcoming mobility restrictions, schedule limitations, and mental health stigma. However, government counseling offices are being inundated with consultations for which non-mental health supports are targeted. We conducted the first automatic detection of clients who might have mental health issues. In this paper, 974 real-world counseling sessions were used for our machine learning framework. We achieved an F1-score of 0.69 by classifying dialogue sessions using the following features: term frequency-inverse document frequency, the document embedding of a large-scale language model, linguistic inquiry and word count, topic modeling, and the statistics of dialogue sentences. We also conducted evaluation experiments using dialogue sentences from the beginning to the middle of sessions as input and clarified the relationship between the number of messages in the dialogue and the transition in classification performance. We also identified the vocabulary that contribute to detecting mental health issues for each client and counselor. |
| キーワード |
（和） |
カウンセリング / SNS / テキスト分類 / 精神的な悩み / TF-IDF / / / |
| （英） |
counseling / SNS / text classification / mental health issues / TF-IDF / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
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