講演情報
[1H5-OS-5b-03]ブログ閲覧履歴ネットワークによる高い育児ストレスを有する親の検出
〇横谷 謙次1,5、高野 雅典2、阿部 修士3、加藤 隆弘4 (1. 徳島大学、2. サイバーエージェント、3. 京都大学、4. 北海道大学、5. サイコビット株式会社)
キーワード：
ブログ閲覧履歴、社会ネットワーク、高育児ストレス
本研究の目的は、閲覧履歴に基づいて読者–ブログのネットワークを構築し、高い育児ストレスを抱える親を検出することである。対象者は、日本の代表的なブログサービスであるAmebaのアカウントIDを有し、18歳未満の子どもを少なくとも1人育てている親980名であった。参加者はParental Stress Scale–Short Formに回答し、高育児ストレス群（n = 425）と低育児ストレス群（n = 555）に分類された。解析対象は、3か月間に読まれた881,354件のブログ記事と、参加者とそれらの記事を結ぶ1,262,033本のエッジである。結果として、低育児ストレス群と比較して、高育児ストレス群の親は、否定的感情を示唆するトークンを含む内容、家族領域における否定的感情を表す文、ならびに夫婦関係への不満、育児の困難さ、自己批判を特徴とする記事を有意に多く読んでいることが示された。さらに、参加者–記事ネットワークを活用することで、高育児ストレスの親を中程度の精度で検出できることが示された。ブログ閲覧を読者とブログとの間のネットワークとして概念化することにより、高育児ストレスを有する親を技術的に検出することが可能となった。