「Facebookの投稿から「うつ病」になる可能性が分かる？ 研究結果から明らかに」の写真・リンク付きの記事はこちら

Facebookでは22億人ものユーザーが日々、あらゆることをシェアしている。結婚、グループの計画、政治に関するデマ情報、猫の写真などだ。しかし、こうした近況報告の文章とともに、多かれ少なかれ、書き手の精神的な健康状態が発信されてしまっている可能性があるという。

この研究結果は2018年10月中旬、米国科学アカデミー紀要に掲載された論文で発表された。Facebookに投稿された文章を分析することで、投稿者がその先うつ病と診断される可能性を予測するという。

このノウハウを突き詰めていけば、精神的なサポートや正式な診断を必要とする人を見抜くためのツールを開発できるのではないかと、研究者たちは述べている。ただし、健康状態に関するプライヴァシーという重大な問題をはらんではいる。

この手の調査にどこか覚えがあるとすれば、それは気のせいではない。Facebookの投稿とユーザーの精神状態との関連についての研究は、長年にわたって行われてきた。

しかし、調査に当たり、研究対象のユーザーの同意を得ていなかった場合もままある。例えば、フェイスブックとコーネル大学の研究者は2014年、情動感染に関する研究を行い、その発表が世間の不評を買った。対象者の同意を得ることなく、50万人以上のFacebookユーザーの感情や人間関係が調査されたという。

最近では、政治・選挙関連データ分析企業のケンブリッジ・アナリティカの問題が大きな波紋を呼んだ。Facebookユーザー約8,700万人分のデータを不正に入手して個人情報を集め、マーケティングや選挙キャンペーンでより効果的な広告を打てるようにしていたのではないかという疑惑がもち上がったからだ。

Facebookは社会科学的に重要なデータの宝庫

しかし、多くの研究者は公明正大な調査方法でFacebookのデータを継続的に利用している。例えば、同意を得たうえでアカウントにログインして1度だけデータを見せてもらう（操作はすべて本人）という方法が使われている。

この調査には非常に手間がかかる。目の前で直接、端末を操作してもらう方式では、十分な量のサンプルを集めるまでに長い時間を要する。それでも、社会科学者たちにとっては、その労力に見合う価値があるものだ。彼らの多くは、フェイスブックが集めているユーザー情報を社会科学史上、最も重要なデータの宝庫だと考えている。

「機械学習アルゴリズムを用いれば、そのほかのありとあらゆる種類のデータと同じように、人々のインターネット上での振る舞いを読み解けることが徐々にわかってきました」と。ペンシルヴァニア大学の心理学者ヨハネス・アイシュテットは言う。

彼は先述の論文の筆頭著者であり、「World Well-Being Project」の創立者のひとりだ。この研究機関では、人々の心理状態がソーシャルメディア上での言葉にどのように反映されるのかを調査している。

うつ病になる人の投稿は「I」が増える

Facebookに書き込まれた言葉を利用して、潜在的なうつ病患者を見抜くことができるのか──。これを調査するために、アイシュテットたちは2種類の個人情報を集める必要があった。ソーシャルメディアのアカウント情報と電子カルテである。彼らは2年4カ月をかけてフィラデルフィアの救急医療部の患者1万1,000人以上に接触し、電子カルテと7年分に及ぶFacebookの更新履歴を提供してもらえないか打診した。

同意が得られたのは約1,200人だった。そのうち114人にうつ病の診断歴があった。米国では毎年およそ6人に1人がうつ病に苦しんでいるという。この比率を再現するために、研究者たちはうつ病歴がある人物1人に対してそうでない者が5人になるように対象者の人数を調整した。最終的な調査対象は684人となった。

調査対象者たちがFacebookに投稿した50万件以上の近況報告を利用して、研究者たちはどのような単語やフレーズが最も頻繁に使われるかを洗い出した。そして、「うつ病関連言語マーカー（depression-associated language marker）」と呼ぶ指標を見つけ出すアルゴリズムの開発に取り組んだ。

調査の結果、うつ病を抱える人は診断が下りる数カ月前から、一人称単数形の代名詞である「I（わたし）」や孤独感、他人に対する敵意が読み取れる言葉を多く用いるようになることがわかった。アルゴリズムをトレーニングしてこれらの言語使用パターンを判別できるようにしたことで、研究者たちは正式な診断が下される3カ月前の段階で対象の人物が将来的にうつ病と診断されることを予測できるようになったという。

先行研究の結果とも一致

うつ病患者は「I」の使用が増えるという今回の発見は、先行研究の結果と一致している。先行研究では、ソーシャルメディアの使用パターンと自己申告のうつ状態との関係などが調査されていた。しかし、Facebookに書き込まれた言葉と電子カルテに記載された正式な診断とを比較検討する研究は今回が初めてである。

「これは重要な進展です」。そう語るのは、アリゾナ大学の心理学者サイアス・メールだ。彼は人間の心理状態がその人物の言語使用にいかに反映されるかを研究している。「ですが、予測はまだまだ完璧ではありません」。

メール教授によれば、アルゴリズムが正しい診断を下す確率は、誤診を下す確率よりは高い。だが決して、正式な診断として扱える精度ではないという。

アイシュテットもこれに同意している。「このツールを使って、『あなたはうつ病です。あなたはうつ病ではありません』などと言うのは無責任というものでしょう」

より広範な調査は可能になるのか？

このツールに適切な用途があるとすれば、正式な（コストがかかる）診断を受けるべき人物を見つけ出すことだろう。アイシュテットは、将来の研究では今回よりも人数が多く多様性のある集団を対象として、同じ結果を再現する必要があるだろうとも述べている（今回の協力者は黒人女性の割合が大きかった）。

この研究構想は、精神状態との関連を研究するためならユーザーたちが進んでソーシャルメディアでの投稿を調査させてくれるだろうという前提の上に成り立っている。しかし、フェイスブックでいまなお続くプライヴァシー関連の一連の不祥事を鑑みれば、非常に甘い考えだと言える。

また、個人情報を提供してもらう許可を得たとしても、アルゴリズムの力を最大限に引き出して予測を行うには、ほかのデータとも組み合わせる必要があるとアイシュテットは言う。心拍数やアクティヴィティ、睡眠パターンなどのデータがそれに当たる。これらは近年アクティヴィティ・トラッカーの普及によってデータ量が増えてきている。

「扱う人が善良であれば、これらのデータを組み合わせて公共の利益ために利用してくれることでしょう」とアイシュテットは言う。しかし、大企業の道徳観・倫理観に対して現在ほど厳しい目が向けられている時代はない。将来的には今回紹介したようなツールがFacebookなどのソーシャルメディアプラットフォームに登場することがあるとしても、当面の間は難しいだろう。