大規模言語モデルによるソーシャルメディアでの抑うつリスク評価

要旨: 躁うつ（depression）は、世界中で最も広く見られ、かつ深刻な負担をもたらす精神疾患の1つであり、しばしば十分に診断されず、十分に治療されていません。ソーシャルメディア・プラットフォームの拡大は、心理的ウェルビーイングの自動モニタリングのための、自然な言語的シグナルに富んだ情報源を提供します。本研究では、8つの躁うつ（うつ）関連の感情に対するマルチラベル分類と、重み付き重症度指標の算出を通じて、Reddit投稿における躁うつリスク評価のための、大規模言語モデル（LLM）に基づくシステムを提案します。この手法は、注釈付きのDepressionEmoデータセット（約6,000投稿）においてゼロショット設定で評価され、さらに2024〜2025年の期間に4つのサブレディットから収集した469,692件のコメントに対して、野外（in-the-wild）で適用されました。私たちの最良モデルであるgemma3:27bは、micro-F1 = 0.75、macro-F1 = 0.70を達成しており、目的に合わせて微調整したモデル（BART: micro-F1 = 0.80、macro-F1 = 0.76）と競争力のある結果を示します。野外での分析では、コミュニティ間でリスク・プロファイルが一貫しており、かつ時間的に安定していることが明らかになり、r/depressionとr/anxietyの間には顕著な違いが見られました。以上の結果は、大規模な心理モニタリングに向けた、費用対効果の高いスケーラブルなアプローチの実現可能性を示しています。