# 精神障害を視野に入れたツイート行動における感情状態の検討

市村真衣 ${ }^{1}$ 久野 雅樹 1
1 電気通信大学大学院 情報理工学研究科情報学専攻
i2230018@edu.cc.uec.ac.jp hisano@uec.ac.jp

## 概要

健常と精神障害を視点として, 感情という現象の構造を解析することを目指す. 本稿ではツイートを分析しており,ユーザーごとに Plutchik の 8 感情の推測値を箱ひげ図でまとめたところ, 感情に個人差を確認できた. また, 精神障害クラスは対照クラスより投稿量が少なく, 社会から解離気味であった. コロナ前とコロナ中の年月別投稿量や感情の推測値を算出すると,両クラスともにコロナ禍以前よりネガティブな感情に寄っており, 感情面において精神障害クラスは現状の精神疾患以上にコロナ禍による影響が大きいと推測できた。

## 1 はじめに

感情は可変であり, 人にとって判断材料やコミュニケーション手段になる. 学術および社会では感情の典型を追究しており, カテゴリ分類や極性を用いた感情推定方法の構築によって, 現象の構造解析に取り組んでいる. 精神障害の症状を気分や感情の観点からみると, うつ病はやり場のない苦しみ, 双極性障害は爽快で楽しい状態と落ち込む状態の転換, 統合失調症は感情の平滑化など, 多種多様である.

高須ら (2022) は,ツイートには精神障害の薬剤名, プロフィール欄には精神障害の疾病名や症状の記載があるユーザーを対象に,メンタルヘルス不調に関わる表現や薬剤名を除外した一般的な会話表現から, 機械学習による分類によってメンタルヘルス不調を推測した. BERT の F 1 値が 0.84 であった一方,対象となる障害群 (気分障害圈, 統合失調症圈及び神経症性障害, ストレス関連障害及び身体表現性障害圏) が広く, 不調の種類が不明膫である [1].

Suhavi ら (2022) は, 8 つの精神障害クラスと 1 つの対照クラス (詳細は表 2 を参照) に分類している，時間的文脈のあるユーザーレベルのツイートデー夕セット「Twitter-STMHD」を構築した. 基本的な統計量や LIWC による分析例を示したが, クラス内外の
ユーザー数の差を含んだツイート総数でツイート行動を検討していた [2].

本研究では, 感情の個人差を NRCLex による推測値から箱ひげ図で示し, 精神障害クラスや対照クラスの社会参加を投稿量の時系列比較で表した。また, コロナ前 (2018 年 1 月〜2019 年 12 月) とコロナ中 (2020 年 1 月〜2021 年 5 月) における, 精神障害クラスや対照クラスの行動や感情を年月別投稿量や NRCLex による感情の推測値で調べた。

## 2 感情推測ツール「NRCLex」

以降の分析で感情分析ツール「NRCLex」を使用するために, 固有の特徴を事前調査した。

## 2.1 手順

NRCLex とは, Plutchik の 8 感情 (joy[喜び], trust[信頼], fear[恐れ], surprise[驚き], sadness[悲しみ], disgust[嫌悪], anger[怒り], anticipation[期待]) の推測値を, 0.0 〜 1.0 の範囲で, 8 つの合計値が 1.0 になるように算出する感情分析ツールである [3]. “NRC Word-Emotion Association Lexicon”[4] と NLTK ライブラリの WordNet の同義語セットに基づいた 4,463 語を含み, 1 語に複数の感情ラベルを許す. 例えば, “raving”には joy $\cdot$ fear $\cdot$ surprise $\cdot$ anger $\cdot$ anticipation $} \cdot$ negative のラベルが付いている. 表 1 に, ポジティブネガティブと 8 感情のクロス関係を提示した.

## 2.2 結果と考察

表 1 より, joy[喜び] ・ trust[信頼] ・ anticipation[期待] はポジティブの収録語数, fear[恐れ]・sadness[悲し风]・disgust[嫌悪]・anger[怒り] はネガティブの収録語数が多かった. Jingyi ら (2020)[5] が設定したポジティブネガティブ区分に類似している. また, Jingyi ら (2020)[5] が設定したポジティブネガティブ区分によって収録語数を整理すると,ネガティブ (fear・ sadness・disgust・anger)は4,972 語に対して,ポジティブ (joy・ trust・ surprise・anticipation) は 3,296 語と少

なかった. ネガティブな単語の収録語数が多いのは, 市村ら (2023)[6] で示したように, 「単語感情極性対応表」(高村ら, 2006)[7] や「日本語評価極性辞書」 (小林ら, 2005)(東山ら, 2008)[8][9] と同様であった.

## 3 分析 1: 感情の個人差

## 3.1 対象

データセットとして「Twitter-STMHD」(Suhavi ら， 2022)[2]を取り扱う. Twitter より,ユーザーが精神疾患 8 つのいずれかと診断されたと主張するツイー トの 2 年前から 2 年後までのウィンドウで, 各ユー ザーのツイートを収録している. また, COVID-19 によるパンデミック期間中 (2021 年 5 月まで) のツイー トも,ウィンドウの期間に関係なく収集している. 各ツイートログには, ツイート作成日時や内容などを含んでいる. データセット全体のツイート数は約 3 億 294 万件, ユーザー数は 34,902 人であり, 大半が英語である. 表 2 に収録クラスの一覧を示す。

データセットの特徴「ユーザーごとに収集期間の設定がある」により, 時期によってデータセット内のユーザー数には差が生じている. 投稿量を時系列的な分析によってクラス内外の行動履歴を比較するためには, ユーザー数を考慮する必要がある.

## 3.2 手順

精神障害クラスのユーザーと対照クラスのユー ザーとの感情を比較するために, NRCLex による感情分析を行なった. まず, 上記のデータセットより, 2018 年 1 月〜2021 年 5 月のツイートを抽出したデータセットを作成した. 各クラスのユーザー数は,対照クラスは 8,144 名, 注意欠如・多動症は 7,733 名,不安障害は 3,946 名, 強迫性障害は 1,211 名, 心的外表 2 Twitter-STMHD の収録クラス一覧

ラベル名説明

attention-deficit/hyperactivity disorder,

注意欠如・多動症

anxiety disorder, 不安障害

obsessive-compulsive disorder,

強迫性障害

post-traumatic stress disorder,

心的外傷後ストレス障害

bipolar disorder, 双極性障害

major-depressive disorder,

大うつ病性障害

PPD

post-partum depression, 産後うつ病

Depression

うつ病

Control-User 対照クラス

傷後ストレス障害は 3,237 名, 双極性障害は 1,434 名,大うつ病性障害は 264 名, 産後うつ病は 211 名, うつ病は 5,995 名である. ユーザーにクラス間の重複はない. ただし, 1 人あたりの 3 年 5 ケ月間のツイート総数に開きがあったため, 1 人 1,000 件を目安に年月別の層化抽出を施した. 次に, 各ツイートに NRCLex によって感情値 8 種を算出し, ユーザーごとに平均を計算した。

## 3.3 分析結果と考察

図 1 は, 2018 年 1 月〜2021 年 5 月における, 不安障害クラスのユーザー別の Plutchik の 8 感情を, 箱ひげ図で示したものである. なお,箱ひげ図のひげは四分位範井の 1.5 倍であり,箱ひげ図に重ねて示されているカラーのポイントは 1 点 1 ユーザーを表す. 箱ひげ図のひげの長さが, 不安障害クラス以外も含め, joy[喜び] が最大であり, surprise[驚き]が最小であった.ひげが長いのは,ユーザー間のバラツキが大きいことを示している. よって, 8 感情の内では, joy は個人差が出やすい感情であり, surprise は個人差が小さい感情であると推測できる.

## 4 分析 $2:$ 各クラスの曜日別投稿量

## 4.1 手順

精神障害クラスと対照クラスとの行動を比較するために, 1 時間 1 人あたりの投稿量を曜日別で調査した. データセットは, 3.1 項をべースとした. まず,夕イムゾーンの異なる地域がデータセット内に混在す

図 12018 年 1 月〜2021 年 5 月における, 不安障害クラスのユーザー別の Plutchik の 8 感情

図 21 時間・ 1 人あたりの曜日別投稿量 (対照クラス, 注意欠如・多動症, 不安障害, うつ病)（横軸は「曜日-24 時制」で表記)

ることを防ぐために, ユーザー情報に英国と記載のあるユーザーに限定したデータセットを作成した。各クラスのユーザー数は, 対照クラスは 283 名, 注意欠如・多動症は 324 名, 不安障害は 255 名, 強迫性障害は 68 名, 心的外傷後ストレス障害は 233 名, 双極性障害は 95 名, 大うつ病性障害は 2 名, 産後うつ病は 2 名, うつ病は 410 名である. ユーザーにクラス間の重複はない. 次に, (曜日) $\times$ (時刻)ごとに件数を力ウントし, 曜日あたりの日数から 1 時間あたり,そして,ユーザー数から 1 人あたりの投稿量になるように計算した.なお, 曜日は月曜日から日曜日であり,時刻は 0 時から 23 時までの分切り捨てである.

## 4.2 分析結果と考察

図 2 は, 2016 年 1 月 2021 年 5 月の 1 時間・ 1 人あたりの曜日別投稿量を, 時系列変化で表した. 紙面の関係上, データセット内のユーザー数が多いクラ
スである, 対照クラス, 注意欠如・多動症, 不安障害, うつ病を作図した. 全クラス共通で, 火曜日と水曜日が最大であり，逆に金曜日と土曜日は最小であった。現実にある自分の世界に入り込むと, 投稿量が減るのだと予想する. また, 精神障害クラスは, 対照クラスと比べて, 何時でも投稿量が少なかった. 精神障害クラスは対照クラスより, 社会から解離気味であると推測できる.

## 5 分析 3：コロナ前中の行動と感情

## 5.1 手順

まず, COVID-19によるパンデミック前後の行動履歴を比較するために, コロナ前である 2019 年 1 月からコロナ中の 2021 年 5 月にかけて, 1 ヶ月 (30日間) 1 人あたりの年月別投稿量を調査した. デー夕セットは 3.1 項をベースとし, 年月別にユーザー数,投稿量, 日数を算出した. ただし, 特定年月に逸脱してツイートするユーザーを外れ値をみなして, 年月ごとに四分位範囲の 1.5 倍の外を削除した. 投稿量をユーザー数で割ったのち, 2 月は 28 日 (2024 年は閏年のため 29 日)のような月別の日数差を解消するために, 30 日換算をした。

そして, コロナ前 (2018 年 1 月〜2019 年 12 月) とコロナ中 (2020 年 1 月〜2021 年 5 月) において, 精神障害クラスと対照クラスとの感情を比較するために, 期間を分けて NRCLex による感情分析を行なった. データセットは, 分析 1 と同様である. 各ツイー トに NRCLex によって感情値 8 種を算出し, コロナ前およびコロナ中の 2 期間に分けて平均を計算した。

## 5.2 分析結果と考察

図 3 は, 2019 年 1 月〜2021 年 5 月の 1 ケ月 (30日間) 1 人あたりの年月別投稿量の時系列変化を表している. PPDを除いた精神障害クラス 7 つは, 2020 年 2 3 月に, Suhavi ら (2022)[2] の図 7 では微増であったが, 図 3 では急増しているのが分かる. 新型コロナウイルスのパンデミックによる外出制限時に， Twitter 社会と繋がるプラットフォームとしてより活用していたのだと推測できる.

図 4 は, コロナ前 (2018 年 1 月〜2019 年 12 月) およびコロナ中 (2020 年 1 月 2021 年 5 月) における, 精神障害クラスと対照クラスとの Plutchik の 8 感情をレーダーチャートで示したものである.コロナ前とコロナ中に共通して言えるのは，

図 31 ヶ月 (30 日間) あたり・ 1 人あたりの年月別投稿量 (精神障害クラス 8 つと対照クラス 1 つ)

どのクラスも trust[信頼] $>$ (anticipation[期待], joy[喜

disgust[嫌悪] > surprise[驚き]の順番で感情値が並んだことだ. 精神障害クラスと対照クラスは同じく, 通常時も非常時も, 基本的にはポジティブな感情をより含んだツイートをしていると推測できる. また,クラス間の特徴がコロナ前では多少バラついているが, コロナ中はレーダーチャートがより重なり合つていて,クラス間の違いが小さくなっている.よって, 感情面では, 現状の疾患以上にコロナ禍による影響が大きくなっているといえる. 変化率の絶対值の平均より, 産後うつ病, うつ病, 強迫性障害は対照クラスと比べて変化が大きく, 非常時に対応したケアへの変更が特に必要だと考える。

コロナ前に対するコロナ中の変化率を細かく観察するために, 図 5 を示した。コロナ前をべースとしたとき,コロナ中における精神障害クラスと対照クラスとの Plutchik8 感情の変化率を, レーダーチャー トで表現したものである. パーセンテージが正の值であるとコロナ中に増加傾向, 負の値であるとコロナ中に減少傾向であるといえ, 特に「fear[恐れ]の増加」と「joy[喜び] の減少」が大きい. Mohamed ら (2021)[10] より, \#covid-19 付きツイートでは楽観的な傾向にあると述べているが, コロナ禍中は以前よりネガティブな感情になっていると推測できる.

## 6 おわりに

NRCLex の内容分析および分析 1 より, NRCLex は日本語の感情辞書と同じくネガティブ語の収録が多く, 個人差が現れやすい/現れにくい感情が存在することが分かった. そして, 分析 2 と分析 3 より, コ

図 4 コロナ前 (2018 年 1 月 2019 年 12 月, 上図) とコロナ中 (2020 年 1 月〜2021 年 5 月, 下図) における, 精神障害クラスと対照クラスとの Plutchik の 8 感情の推測値

図 5 コロナ中 (2020 年 1 月〜2021 年 5 月) における精神障害クラスと対照クラスとの Plutchik の 8 感情の推測値の, コロナ前 (2018 年 1 月〜2019 年 12 月) に対する変化率

ロナ中はコロナ前より投稿量が急増していることから, Twitterを社会のプラットフォームとして活用していた。一方で, 精神障害クラスは対照クラスより曜日別投稿量が少なく,社会から解離気味であると推測した. また, 分析 3 より, 基本的にはポジティブな感情であるが, コロナ以前よりは fear の増加と joy の減少によりネガティブな感情に寄っていた. 精神障害クラスと対照クラスはコロナ中に似た感情分布をしており, 感情面では現状の精神疾患以上にコロナ禍による影響が大きいと推測できた。

今回は基本的な統計処理にとどまっているため,今後はより高度な情報処理の方法を用いて, 健常および精神障害を視点とした感情の構造分析をしたい.

## 参考文献

[1] 高須遼, 中村啓信, 岸本泰士郎, 狩野芳伸. 大規模ツイートデータを用いたメンタルヘルス不調者の推測. 人工知能学会全国大会論文集第 36 回, 2022.

[2] Suhavi, Asmit Kumar Singh, Udit Arora, Somyadeep Shrivastava, Aryaveer Singh, Rajiv Ratn Shah, and Ponnurangam Kumaraguru. Twitter-STMHD: An extensive userlevel database of multiple mental health disorders. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media, Vol. 16, No. 1, pp. 1182-1191, May 2022.

[3] Mark M. Bailey. NRCLex, 2019. https://github.com/ metalcorebear/NRCLex/.

[4] Saif Mohammad and Peter Turney. Crowdsourcing a word-emotion association lexicon. Computational Intelligence, Vol. 29, No. 3, pp. 436-465, 2013.

[5] Jingyi Li, Tianming Liu, Adam Goodie, and Frederick Maier. Twitter sentiment analysis during covid-19 in florida. Master of Science (MS), University of Georgia, 12 2020.

[6] 市村真衣, 久野雅樹. 感情カテゴリを考慮した単語極性の推定. 言語処理学会第 29 回年次大会 (NLP2023), 2023.

[7] 高村大也, 乾孝司, 奥村学. スピンモデルによる単語の感情極性抽出. 情報処理学会論文誌ジャーナル, Vol. 47, No. 02, pp. 627-637, 2006.

[8] 小林のぞみ, 乾健太郎, 松本裕治, 立石健二, 福島俊一. 意見抽出のための評価表現の収集. 自然言語処理, Vol. 12, No. 03, pp. 203-222, 2005.

[9] 東山昌彦, 乾健太郎, 松本裕治. 述語の選択選好性に着目した名詞評価極性の獲得. 言語処理学会第 14 回年次大会論文集, pp. 584-587, 2008.

[10] Mohamed Chiny, Marouane Chihab, Omar Bencharef, and Younes Chihab. Analysis of sentiments conveyed through twitter concerning COVID-19. SHS Web Conf, Vol. 119, No. 07003, 2021.