# 妊娠・出産・育児に関する情報サイトにおける 母親の検索行動の予備的分析

内田ゆず 1 高丸圭一 ${ }^{2}$ 乙武北斗 3 木村泰知 4
1 北海学園大学 2 宇都宮共和大学 3 福岡大学 4 小樽商科大学
yuzuehgu.jp takamarualkyowa-u.ac.jp
ototake@fukuoka-u.ac.jp kimura@res.otaru-uc.ac.jp

## 概要

妊娠中の女性や子育て中の女性はメンタルへル スに不調をきたしやすい。深刻な事態に発展する前 に不安やストレスの原因を発見し，対応することが 必要である. 近年，女性が奸娠・出産・育児に関す る情報収集をしたり，交流をするためのオンライン サービスが普及している。そのようなサービスを利用するユーザの検索行動を分析すると，母親が抱え る不安や疑問を明らかにできると考えられる。本稿 では，妊活・妊娠・出産・育児に関する情報サイト における実際の検索履歴データを分析し，検索キー ワードの時間変化や，感情表現の様相を概観する。

## 1 はじめに

出産を控えた母親や乳幼坚をもつ母親は，身体的変化に加え，家庭内での役割や人間関係の変化，心理社会的変化も大きく，精神的な不調をきたしやす い. 母親にとって相談相手がいるという情緒的サ ポートは育児不安の緩和において重要であるが [1],核家族化や地緑の希薄化，少子化にともない，気軽 に相談できる人が身近にいない場合も多い，母親の メンタルヘルスの不調は, 産後うつなどの母親自身 の問題のみならず，養育行動や子どもの発達，家族 にも影響を及ぼす。最悪の場合，子どもへの虐待， ネグレクト，母親の自死などの事態に発展する可能性もあり，母親の持つ不安やストレスを軽減する方略を見出すために，ストレスの原因を明らかにする ことが重要である.

近年，母親を対象としたオンラインサービスが発展しており，スマートフォンアプリを利用して情報 を取得したり，母親同士が育児について相談する場 になっている.ここでは, 周辺に相談できる相手が いないためオンライン上で相談したい，専門家の意見が知りたい，親族や知人には聞きにくいことを匿名で相談したいといった需要を満たすことができ る.また，不安が高く対人関係で消極的な母親につ いては，インターネット利用が育児不安の緩和と 関連していると報告されている [2]. 一方で，「イン ターネット」を相談相手として選ぶ母親は，育児不安が高いという報告もある [3].

このように，育児不安の緩和に対するインター ネット利用の効果については評価が定まっていない ものの，母親たちはインターネット上で質問や検索 をすることで情報を収集し，不安を解消しょうとし ていることは明らかである. そこで，本研究ではイ ンターネット上での母親の行動から妊娠・出産・育児の各時点で典型的に生じる不安や疑問を明らかに し，適切なタイミングで情報提供を行うことで母親 の不安を低減することを目指す. 本稿では研究の端緒として，妊娠・出産・育児に関する情報サイトに おける実際の検索履歴データを分析し，検索行動の 傾向を概観する。

## 2 使用するデータ

本研究では，「ママの一歩を支える，女性向け Q\&A アプリ」としてコネヒト株式会社 ${ }^{1}$ が運営す るサービス「ママリ」の検索データを分析する．利用可能なデータは 2019 年度〜2020 年度に検索され た履歴（99,271,031 件）である. 検索データから， ユーザ ID，検索クエリとその検索日がわかる2).ま た，各ユーザに紐づく子供の属性情報として，誕生日（出産日）や性別の情報も利用可能である.

検索データの一部を表 1 に示す。検索クエリは 1 つ以上の文字列で構成され，複数の文字列が含まれ る場合，文字列の境界はスペースで記される．以降 の分析では形態素解析器を用いた単語分割は行わ

1) https://connehito.com/

2）個人を識別する情報は一切含まれない

図 1 各期の検索件数（単位：100万回）

ず，スペースで分割した文字列を「検索キーワー ド」と呼ぶこととする ${ }^{3}$ ．検索キーワードには，母子の健康状態，育児全般，家族や日常生活，行政の 子育て支援などにかかわる表現が含まれる.

ユーザの検索行動を時系列で分析するために， ユーザの属性情報を利用して検索データの前処理 を行う。具体的には検索日と出産日の差を計算し，出産日を起点として何日後（前）に何を検索したか を解析できるように検索履歴を加工する。そのうえ で，出産回数が 1 回のユーザ4) が出産の 1 年前から 出産の 1 年後までの期間に検索した履歴 $(33,885,687$件）を分析対象として抽出する。対象となるユーザ は 887,055 人である。なお，本稿では 2 年間を 30 日単位に分割し, 図 2 のようにそれぞれ- 12 期 12 期 と呼ぶこととする.

図 2 データ期間の分割


検索件数を期ごとに集計した結果を図 1 に示 す. -8 期〜 4 期の間は検索件数に大きな変化はな く，出産日が近づくと急激に増加してピークの-1 期 （出産直前の 30 日間）には約 300 万件になる. 出産後は，徐々に減少するが，高い水準を維持する。

## 3 検索キーワードの出現傾向

検索クエリの内容を概括的に把握するために，検索キーワードの出現頻度を集計した（頻出する キーワードは付録 $\mathrm{A}$ 参照）その結果，妊娠期間中 は「妊娠（中）」「妊娠 $\mathrm{n}$ 週」「つわり」，出産直前の-1 期は「臨月」「陣痛」が高頻度であった. 出産後は 「生後 n ケ月」の出現頻度が圧倒的に高く, 出産直後の 1 期のみ「新生児」の頻度が高い. 2 期（産後 30 日～59 日）では「生後 1 か月」が最頻というよう に， 2 期以降は検索時期と子供の月齢が一致してい ることから，ユーザは今現在の状況についての情報 を求めていることがわかる.

「生後 $\mathrm{n}$ ケ月」は「生後 1 ヶ月授乳間隔」「生後 3 ヶ月 体重」「生後 7 ヶ月離乳食 量」のように，複数のキーワードと組み合わせて検索クエリを構成す ることが多い. したがって，「生後 $\mathrm{n}$ ケ月」と共起 する検索キーワードを分析することで，母親が育児 のどのタイミングでどのような疑問・不安をもつの かを明らかにできる可能性がある。そこで，検索ク エリ内で「生後 n ケ月」と共起するキーワードを集計し，その内容を分析する. なお，「生後 4 ヶ月ミ ルク 量」のように 3 つ以上のキーワードが共起する 場合，「ミルク量」で一つの意味を成していると解釈し，分割せずにカウントする。

まず，頻度の高い 100 例について，第一著者が内容によって分類を行ったところ，概ね「授乳」「ミル

図 3 「生後 $\mathrm{n}$ 力月」と共起するキーワードの出現頻度

ク」「離乳食」「生活リズム」「睡眠」「健康」「発育」「動作」「その他」の9 カテゴリに分類された（具体的なキーワードは付録 B 参照). 特に頻度が高い力 テゴリは，睡眠（17 例／172,220 回)，授乳（14 例 /166,926 回), 離乳食 (6 例/127,701 回)，ミルク （11 例／115,940 回）であった.「動作」や「発育」 のカテゴリには「寝返りしない」「ハイハイしない」「体重増えない」など，否定形を用いた表現がみら

きるようになる」などの平均的な発達段階と比較し て, 我が子の発育・発達状態に不安が生じたときの 検索行動だと推測される。

次に，抽出したキーワードの中で，「生後 $\mathrm{n} ヶ 月 」$ の $\mathrm{n}$ によって出現頻度が大きく異なる 5 例につい て, 図 3 に $\mathrm{n}$ と共起頻度の関係を示す. 生後 3 ヶ 月ごろまでは「授乳間隔」「ミルク量」との共起が 多いが，生後 4 5 ヶ月で「離乳食」に逆転される.一般的に，離乳食の開始時期は生後 6 ヶ月と言われ ているため，この傾向は妥当であろう.「予防接種」 は生後 2 ケ月との共起が突出している. これは主な 予防接種が生後 2 ヶ月頃から始まる 5 ) ことを反映し ていると考えられる。「夜泣き」は生後 6 ケ月から 増減を繰り返しながらも継続して検索されている。赤ちゃんの夜泣きは生後 3 ケ月から生後 1 年半前後 に起きやすいとされているが個人差も大きく, 夜泣 きが始まる時期が分散していることと関連している 可能性がある.

今回の分析では「生後 $\mathrm{n}$ ヶ月」と高頻度で共起す るキーワードのみを対象としたため，意外性のある

5）国立感染症研究所「日本の予防接種スケジュー ル」:https://www.niid.go.jp/niid/ja/component/content/article/320infectious-diseases/vaccine/2525-v-schedule.html

結果は得られなかったが, 育児にかかわる様々な事象と検索時期が密接に関連していることは明らかに なった. 今後，母親の隠れたニーズやこれまで意識 されてこなかった悩みを発見するために，対象を広 げて分析を行う予定である.

## 4 検索キーワード中の感情分析

検索クエリの中には，ユーザの感情を示すキー ワードが含まれているものもある. ネガティブな 感情やその原因を抽出できれば，ユーザの精神的 な不調の発見につながる可能性がある. そこで， ML-Ask[4]を用いて検索クエリから感情情報を抽出 する. ML-Ask は辞書 [5] とのパターンマッチング をべースに

喜,怒,哀, 怖, 恥, 好, 厭, 昂, 安, 驚

の 10 カテゴリの感情を推定するもので，本研究で 対象とする単語単位の感情分析に適している．産後 うつは, 出産後 2 週間以内に発症することが報告さ
表 3 ネガティブな感情を示すキーワード

れている [6] ため, 分析対象のデータは 1 期の検索 クエリとする.

ML-Ask によっていずれかの感情を含んでいると 推定された検索クエリは28,552 件存在した. 感情力 テゴリごとの頻度を表 2 に示す6). 哀，厭，昂の頻度が高く，ユーザがネガティブな感情を含むクエリ で検索を行う傾向が明らかになった. 今回は全ユー ザを一括して分析したが，個人に着目することで，短期間にネガティブな感情を含む検索を何度も行っ ているユーザや，時間の経過とともにネガティブな 検索が増加しているユーザなど, 高リスクなユーザ を抽出できる可能性がある.

表 3 には，ネガティブな感情カテゴリ（怒，哀，怖，厭，昂）と推定される要因となった語を頻度順にまとめた。表中の”*CVS”は”Contextual Valence Shifters”を意味し，否定表現を示す. 例えば，「落着 き*CVS」はデータ中では「落着きがない」などの形 で現れる. 最頻の語は「泣く」であるが，本研究の ドメインにおいては「赤ちゃんが泣く」文脈での使 われ方であると予想され，必ずしも哀の感情を意味 するものではない.「痛い」や「痛み」は母子の健康状態に直結するキーワードであり，共起するキー ワードと併せて分析することで適切な医療情報を提供する際に役立つ可能性がある.

その他の特徴として，「いらいら」「ぶるぶる」「び くびく」「がくがく」「ぶつぶつ」「もぞもぞ」「むず
むず」「ぴくぴく」といったオノマトペが散見され る点が挙げられる.オノマトペは感情を表す際にも 多用される上，もやもやした身体感覚や精神的症状 を簡便に説明できる表現方法でもある [7]. 多義性 をもつオノマトペであれば，その両方を表すことも ある.たとえば，「ぶつぶつ」は「不平・不満や小言 をいうさま」の意味で用いられている場合は厭の感情を表し，「表面にたくさん出た粒状の物」の意味 の場合は湿疹等の皮膚の状態を表す.このように， オノマトぺは感情や健康状態を抽出する際に有効な 手掛かりになり得る.

## 5 おわりに

妊娠・出産・育児に関して適切なタイミングで情報提供を行うことで母親の不安を低減することを目指し，情報サイトにおける検索履歴データを分析し た. 検索キーワードの時間変化から，母親は日々の 生活の中で生まれる疑問や不安を即時的に検索して いることが示唆された。また，ネガティブな感情を 含む検索キーワードも多く存在することが明らかに なった. 今後はさらに分析を進め，母親の困りごと を抽出したり, 医療ドメインの単語やオノマトペな どを糸口に母親の心身の健康状態を把握することを 目指す.また，データを行政の施策と結びつけるこ とも視野に入れている.

6）複数の感情カテゴリをもつ検索クエリも存在する

## 謝辞

本研究の遂行にあたり，貴重なデータを提供し ていただいたコネヒト株式会社様に感謝の意を表 する．また，本研究は JSPS 科研費 $21 \mathrm{~K} 12584$ および 17K12791 の助成を受けたものである.

## 参考文献

[1] 藤田大輔, 金岡緑. 乳幼児を持つ母親の精神的健康度 に及ぼすソーシャルサポートの影響. 日本公衆衛生雑誌, Vol. 49, No. 4, pp. 305-313, 2002.

[2] 小林真. インターネットの利用が母親の育児ストレ スに及ぼす緩和効果. 富山大学教育学部紀要, Vol. 58, pp. 85-92, 022004.

[3] 山﨑さやか, 篠原亮次, 秋山有佳, 市川香織, 尾島俊之,玉腰浩司, 松浦賢長, 山崎嘉久, 山縣然太朗. 乳幼児を 持つ母親の育児不安と日常の育児相談相手との関連：健やか親子 21 最終評価の全国調査より. 日本公衆衛生雑誌, Vol. 65, No. 7, pp. 334-346, 072018.

[4] Michal Ptaszynski, Pawel Dybala, Rafal Rzepka, Kenji Araki, and Fumito Masui. Ml-ask: Open source affect analysis software for textual input in japanese. Journal of Open Research Software, Vol. 5, No. 1, p. 16, 2017.

[5] 中村明. 感情表現辞典. 東京堂出版, 1993.

[6] H Yamashita, K Yoshida, H Nakano, and N Tashiro. Postnatal depression in japanese women: Detecting the early onset of postnatal depression by closely monitoring the postpartum mood. Journal of Affective Disorders, Vol. 58, No. 2 , pp. 145-154, 2000 .

[7] 植田栄子. 診療コミュニケーションにおける擬音語・擬態語の使用傾向と効果的運用について. 日本へル スコミュニケーション学会, Vol. 6, No. 1, pp. 53-67, 2015.

## A 各期における高頻度な検索キーワード

## B「生後 $\mathrm{n$ ヶ月」と共起する検索キーワード}

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