テキストコミュニケーションにおける褒め方の上手さを推定するモデルの精度分析

研究背景

現代社会において、自己肯定感の低下が深刻な問題となっています。この研究では、テキスト対話上での褒め方支援に注目しました。

研究目的

テキストコミュニケーションにおける褒め方の上手さを推定するモデルを構築し、その推定精度を分析することを目的としています。

研究手法

男女21組のペアにテキスト対話をしてもらい、そこから131の称賛データを収集し、 Python3を使用して、ランダムフォレストによる機械学習モデルを構築しました。

実験結果

対面での褒めを対象にした先行モデルには及ばない結果となりました。しかし、テキストコミュニケーションでは、対面での褒め以上に極性値による影響が大きいことが明らかになりました。

今後の課題

文脈を加味した推定ができていないため、修士では称賛前後の文章も踏まえた上で、LLMを用いた特徴量の抽出を予定しております。