ソーシャルネットワーク上の自殺願望を特定する研究

UNAMの科学者の学際的グループは、計算言語学的手法により、FacebookやTwitterなどのソーシャルネットワークの利用者によるテキストから自殺を疑うような考えを検出するプロジェクトを進展させています。この研究は、工学研究所（II）の言語工学グループ長であるGerardo Sierra Martínez氏と、UNAM心理学部（FP）の大学院生であるPatricia Andrade Palos氏が中心となって行っています。

この行為を行う意思表示の方法として、インターネット上に存在するプラットフォームやアナログ空間が登場しています。これらのサイトでは、議論や最悪の場合プロモーションを通じて、テキストで表現されます。そのため、こうした仮想環境に特有なその表現のダイナミクスを理解し、言語解析などの手法を用いて、予防業務に資する検出ツールを開発することが必要です。

このプロジェクトでは、言語的な特徴を識別・加工してリスクを検出することで、仮に自分の身辺を狙おうとする人を検出することが可能になることを目指します。FacebookやTwitterのユーザーグループ（これらはプロフィールにアクセスできないため、身元は不明）の語彙をカウントし、他の被験者のランダムなテキストと比較しました。

あるリスクを指摘する人と、それ以外の一般的な話をする人の間に言語的な差異が生まれた。 これはどのようにして実現したのだろうか。単語数によって言語的・心理的なカテゴリーに分類され、その中には、リスクユーザーが自分自身について話し、常に一人称で、複数形、「私たち」、「あなた」を使用しないことが挙げられています。

自殺念慮があると推定される文章には、「こんな気分だ」「考えている」「なぜこんなことになったのか」「こんなことがあった...」が含まれることがあります。泣く」「絶望」「孤独」「挫折」「落ち込む」「悲観的」といった概念も統合されている。同様に、不安、苦悩、悲しみ、死などを示す言葉のカテゴリーも、「私」を伴うことが避けられない。

つまり、3種類のテキストが分析され、その内容は、一方ではうつ病と自殺について、他方ではランダムなトピックについてであった。これらの間の分析により、自殺リスクの兆候となる有意な言語的差異が実際に存在するという強い結果が得られた。

ツール

このプロジェクトの成果は、国にとっても、メキシコのスペイン語にとっても、前例のないものです。しかし、この現象に対する最初のアプローチのデータを確認・拡大し、リスクのあるケースの検出に言語を使用する決定的な要素を持つためには、さらなる研究が必要である。より広範囲な言語分析を行うために、ブログ界で使われるさまざまな用語を収録したNetspeak辞書（インターネットコミュニケーションで使われる単語や略語）を作成しました。

自殺のリスクの診断には、このバーチャルライブラリーが重要な役割を果たしました。なぜなら、これらの用語はレビューしたテキストに頻繁に登場し、これらの用語を統合することによって、心理的な観点からの評価が可能になったからです。このツールの開発に加え、LIWC（Linguistic Inquiry Word Counter）プログラムに基づいて、単語を一連の言語的・心理的カテゴリーに分類するワードカウンターを作成した。

次のステップは、このソーシャルネットワークでの継続的かつ自動的な検索を行うソフトウェアの開発でしょう。そうでなければ、膨大な数のツイートやフェイスブックのメッセージを、それぞれの権限で追跡・分析しなければならなくなります。これらの方法を徐々に発展させることで、心理的なケアが必要な緊急性の高いケースを特定するためのアプリケーションを生み出すことができます。

また、医療専門家が、人々が経験する思考や感情に関する明確で具体的な情報に基づいて、予防プログラムを設計するのにも役立ちます。この研究プロジェクトの第一部の成果として、科学論文「自殺の危険因子：ソーシャルネットワークにおける言語分析アプローチ」が執筆され、Journal of Language and Social Psychologyに掲載されています。