# 妊娠・出産・育児に関する情報サイトを対象とした 母親が求めている回答の特徵分析

図 1 妊娠・出産・育児に関する情報サイトを対象としてべストアンサーが付与された要因の分析方法
## 概要

本稿では, 妊娠・出産・育児に関する情報サイトを対象として, ベストアンサーが付与された要因を 「投稿時間」「文字数」「ベストアンサー付与理由」の観点から分析を行った. 分析 $\mathbf{1}$ (回答文の投稿時間) では, 質問に対して初回答がよりベストアンサーに選ばれやすく, 分析 2 (回答文の文字数) では, 文字数がより多くなっている回答がよりベストアンサーに選ばれやすく, 分析 3 (ベストアンサーの付与要因) では, 回答者自身の経験に基づく内容を語っている回答がベストアンサーに選ばれやすいことがそれぞれ明らかになった。

## 1 はじめに

妊娠, 出産, 育児は, 母親にとって非常に重要な時期であり,これらのステージにおいて適切な情報とサポートが不可欠である. そのため, 多くの母親は情報を求めてオンラインのリソースに頼る傾向がある. オンライン情報サイトは多様な意見やアドバイスを提供するが, どの情報が実際に母親にとっての有益な情報 (ベストアンサー) と見なされるかは, 不明確である [1]. このため, 母親がオンラインで検索する情報の種類や, 母親がどのような質の回答を求
めているかについての理解を深めることが必要となる.

本研究では, 子育てに関するオンラインサイトのベストアンサーを分析することで, どのような母親のニーズが存在し, また, 父親や他の支援者が母親の期待にどのように応えるべきかを探求することを最終目標としている。

本研究の目的は, 子育てしている母親が求めている回答について明らかにすることである. 具体的には, 図 1 に示したように, ママリの Q\&A データ [2] を対象として，質問応答に付与されれるべストアンサーに着目し, 母親が求めている回答の特徴を分析する。

本研究の貢献は, 下記の 3 点を確認した点である.

1. 分析 $\mathbf{1}$ : 初回答 (一番最初の回答) がベストアンサーに選ばれやすい (4.1 節)

2. 分析 2 : 文字数の多い回答 (丁寧な説明の回答) がベストアンサーに選ばれやすい (4.2 節)

3. 分析 3【質問者がベストアンサーを選ぶ際に理由を記述する点に着目し, 7 つの観点（初回答,専門的知識, 経験的知識, 会話量, 共感, 感情の変化,その他）から分析】：回答者自身の経験に基づく内容を語っている回答がベストアンサーに

## 選ばれやすい (4.3 節)

本研究から得られる知見は, 将来の子育てに関する政策やソーシャルサポートの設計に役立つ可能性がある. 例えば, 母親の声を理解することで, 社会全体が母親のニーズをどのように支援し理解するべきかに関する理解を深めることにもつながると考えられる. さらに, 自然言語処理の質問応答において, 新しい評価手法の考案に貢献する可能性がある.

## 2 データ概要

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 Q\&A データを分析する. 今回取り扱う質問データは, 回答にベストアンサーが存在しているデータを対象とし, 回答データもその質問データに対応する回答郡を対象とすることとする.表 1 に本研究で取り扱うママリデータの詳細について示す.

表 1 今回取り扱うママリデータの詳細

ベストアンサーとは, 質問者が最も優れていると判断した回答に付与できるものであり, 1 質問につき 1 回答のみに付与することができる. ベストアンサーが付与される回答は親回答のみであり, 子回答にベストアンサーを付与することはできない. また子回答とはママリの返信機能を用いて, 親回答に属する形で投稿された回答のことを指す。

## 3 分析手法

本研究では子育てしている母親が求めている回答の特徴について明らかにすることを目的とし, 以下の 3 つの観点からデータを分析することとする.

## 3.1 回答文の投稿時間 (分析 1)

質問文が投稿されてから回答されるまでの間隔に焦点を当て, ベストアンサーとそれ以外の回答を比較することによって, 回答の投稿間隔がベストアン

1) https://connehito.com/
サー付与に関係があるのかを明らかにする。

## 3.2 回答文の文字数 (分析 2)

回答文の文字数の観点から, ベストアンサーとそれ以外の回答を比較することによって, 回答文の文字数がベストアンサー付与に関係があるのかを明らかにする.

## 3.3 ベストアンサーの付与要因 (分析 3)

回答データ内に, 質問者がベストアンサーを付与した理由を述べている回答が存在していた.その理由内容を人手で 7 つのラベルを付与し, ベストアンサーとラベルとの関係性を明らかにする。

## 4 分析結果

## 4.1 回答文の投稿間隔 (分析 1)

まず質問が投稿されてから何分後に回答が投稿されたのかを調査するために, すべての親回答・ベストアンサー・ベストアンサー以外の親回答のそれぞれの質問と回答の投稿間隔を調査した. 表 2 に質問と回答の投稿間隔について示す.

表 2 質問と回答の投稿間隔

ベストアンサーの投稿間隔とベストアンサー以外の親回答の投稿間隔を比較すると, 平均值は 36 時間ほど差が開いているのに対して, 最頻値は 14 秒, 中央値は 5 秒の差しか現れなかった. しかし最頻値と中央値の差は 1 分未満であり,誤差の範囲のものであると考えられる.よって, 質問と回答の投稿間隔はベストアンサー付与に関係がないことが示された.

次に, 質問が投稿されてから初めて投稿された回答（初回答）であることがベストアンサー付与に関係性があるのかを調査する. 表 3 に初回答に注目したベストアンサーの比率について, 表 4 に初回答に注目した質問と回答の投稿間隔について示す。

表 3 初回答に注目したベストアンサーの比率

表 3 より, 初回答となっているべストアンサーは全
表 4 初回答に注目した質問と回答の投稿間隔

体の $56.17 \%$ であった. 1 質問あたりの平均回答数は 2.98 回であるため, 仮にベストアンサーがランダムに付与されているとすると, 初回答がベストアンサーとなっている割合は $33.60 \%$ となる. よって, 初回答はベストアンサーとなる傾向にある. また表 4 より, ベストアンサーとなっている初回答の投稿間隔は, 平均値・最頻値・中央値の全てにおいて, ベストアンサー以外の親回答よりも長くなっていることを確認した。

本節では, 下記のことが明らかになった。

1. 初回答がベストアンサーになりやすい (表 3)

2. 質問と回答の投稿間隔は影響しない(表 2・表 4)

## 4.2 回答文の文字数 (分析 2)

まず,ベストアンサーとベストアンサー以外の親回答の回答文の文字数を比較するため, すべての親回答・ベストアンサー・ベストアンサー以外の親回答のそれぞれの回答の文字数を調査した. 表 5 に回答の文字数について示す.

表 5 回答の文字数

ベストアンサーの文字数とベストアンサー以外の親回答の文字数を比較すると, 平均値・最頻値・中央值においてべストアンサーの文字数がベストアンサー以外よりも 20 文字以上多くなっていることを確認した. また, この平均値に対してウェルチの $\mathrm{t}$ 検定を行った結果, ベストアンサーとベストアンサー 以外の親回答の文字数において, 統計的に有意な差が見られた $(\mathrm{p}<.001)$.

次に, 文字数の推移に伴うべストアンサーの数の変化について調査する. 図 2 に文字数の推移に伴うベストアンサーとベストアンサー以外の親回答の比率の変化を示す。

図 2 より, 回答文の文字数が多くなるに連れてベストアンサーの比率は右肩上がりで上昇してお

図 2 文字数の推移に伴うべストアンサーとベストアンサー以外の親回答の比率の変化

り, 文字数が 120 文字以上でベストアンサーの比率が $50 \%$ 上回っていることが示された. この調査によって回答文の文字数が多いほどベストアンサーに選ばれやすい傾向が存在することを確認した.

## 4.3 ベストアンサーの付与要因 (分析 3)

最初に, 質問者がベストアンサーを付与した理由について述べている回答の抽出を行った結果, 合計 622 件の回答が存在していた. 次に, その回答内で述べられているべストアンサー付与の理由をもとに 7 つのラベルを作成・分類し, そのラベル数が今回抽出した回答 622 件の内, どの程度の割合を締めているのかを調査した. 表 6 に作成したラベルの情報について, 表 7 に作成したラベルに対応する回答の例文について示す.

表 6 作成したラベルの情報

 & $19.80 \%$ \\

作成したラベルの内, 最も割合の高いラベルは

的要因となっている「専門的知識」ラベル・「経験的知識」ラベルの割合を合計すると $55.21 \%$ となっているため, 質問者の半数は知識的な回答（特に回答者の経験に基づく回答）を求めていることがわかった.
表 7 作成したラベルに対応する回答の例文

 \\

次いで割合が多かったのは「初回答」ラベルとなった. 初回答であるということは回答文の内容とは関係のないことだが, この分析結果から, 初回答であるということがベストアンサー付与に何らかの優位性があることが考えられ,4.1 節の分析結果を裏付けることとなった. また,「会話量」「共感」「感情の変化」 ラベルなどの感情的要因を示しているラベルについては合計の割合が $18.06 \%$ となった.この数値は他のラベルの割合と比較しても高い数値とは言えないため, 質問者にとって感情的要因は他要因と比較して重視されないことがわかった.

分析の結果から, 質問者は感情的な回答よりも知識的な回答を求めており, 特に回答者の経験に基づく知識を述べている回答ほどベストアンサーになりやすいことを確認した。

## 5 考察

## 5.1 初回答以外のベストアンサーの例

4.1 節では, 初回答であることがベストアンサーになる上で優位性があることが明らかとなった. しかし表 3 より, 初回答ではないべストアンサーは全体の $43.83 \%$ 存在していることがわかる. また表 6 より,「初回答」ラベルが付与された回答は $19.80 \%$ のみであり, その他約 $80 \%$ の回答は別の要因でベストアンサーを選んでいることがわかる. 初回答以外でべストアンサーとなっている例は表 7 に示されており，例えば「会話量」ラベルが付与された回答では「たくさんお話に付き合ってくださった方にベストアンサーを差し上げます.」といった回答が見られた.

## 5.2 文字数が短いベストアンサーの例

4.2 節では, 回答文の文字数が多いほどベストアンサーに選ばれやすいことが明らかとなった. また図 2 より, 文字数が 120 文字以上でベストアンサーの比率がベストアンサー以外の回答の比率を上回っていることが示された. しかし表 5 より,ベストアンサー の文字数の最頻値は 39 文字となっており,120 文字を下回るべストアンサーが多く存在していることがわかる. 文字数が少ないのにも関わらずベストアンサーとなっている回答例としては,「私はこれです.」 という回答文と共に画像が添付されている回答や，「〜ですか？」といった疑問文によって返信を促しているような回答が見られた。

## 5.3 経験的知識を必要としない例

4.3 節では, 回答者の経験に基づく知識を述べている回答ほどベストアンサーに選ばれやすいことが明らかとなった. しかし, 当然ながらすべての質問において経験的知識に基づく回答が求められているとは限らない. 経験的知識が述べられている回答以外でベストアンサーとなっている例は表 7 に示されており,例えば「共感」ラベルが付与された回答では「回答者さんのお考えが自分と非常に近かったので, ベストアンサーを差し上げます.」といった回答が見られた。

## 6 おわりに

本稿では, 妊娠・出産・育児に関する情報サイトに含まれるベストアンサーに着目し，「回答文の投稿時間」「回答文の文字数」「ベストアンサーの付与要因」の 3 つの観点から回答の特徴の分析を行い, 下記の 3 点を明らかにした。

1. 質問に対して初めて投稿された回答はよりべストアンサーに選ばれやすい (4.1 節)

2. 文字数がより多くなっている回答がよりベストアンサーに選ばれやすい (4.2 節)

3. 回答者自身の経験に基づく内容を語っている回答がベストアンサーに選ばれやすい (4.3 節)

以上の調査結果から, 母親が求めている回答は, 1.誰よりも素早く投稿された回答,2. 文字数の多い回答,3. 回答者自身の経験に基づく内容, のいずれかの要素を含む回答であることを確認した。

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 21 H03769, および, 電気通信普及財団の助成を受けたものである. 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します.

## 参考文献

[1] 外山紀子, 小舘亮之, 菊地京子. 母親における育児サポートとしてのインターネット利用. 人間工学, Vol. 46, No. 1, pp. 53-60, 2010.

[2] 内田叻ず, 高丸圭一, 乙武北斗, 木村泰知. 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. 言語処理学会第 29 回年次大会 (NLP2023), pp. Q7-10, 32023.