アフガニスタンにおける構造的ストレスと学習された無力感：AFSTRESSダリー語コーパスの多層分析
arXiv cs.CL / 2026/3/31
📰 ニュースSignals & Early TrendsIdeas & Deep AnalysisModels & Research
要点
- 本論文は、アフガニスタンで進行中の人道危機の中で収集された自己申告のストレス語り737件からなる、初の試みとなるマルチラベルのダリー語コーパス「AFSTRESS」を導入する。
- 本データセットは、計算モデリング（マルチラベル分類）、社会的要因（構造的な要因とジェンダー格差）、心理的パターン（例：学習された無力感や慢性的ストレス）にまたがる分析を支える。
- 結果は、構造的ストレッサーが優勢であり、「先行きの不確実性」（62.6%）と「教育の閉鎖」（60.0%）が、報告された感情状態を上回ることを示す。
- 最も強いラベルの共起は絶望感と「先行きの不確実性」の間であり（J = 0.388）、測定可能な感情—ストレッサーの結びつきを示唆する。
- ベースライン実験では、文字TF-IDFと線形SVMによりMicro-F1 0.663、Macro-F1 0.651を達成し、さらに閾値調整によってMicro-F1が10.3ポイント向上した。これは、ラベルの複雑さがあるにもかかわらず、モデル化が実行可能であることを示している。
