Application of machine learning to identify predictors of therapeutic relationships in psychotherapy and the creation of an automated assessment program.

• Project/Area Number: 24KJ0507
• Research Category: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 国内
• Review Section: Basic Section 10030:Clinical psychology-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 野間 紘久 筑波大学, 人間総合科学学術院, 特別研究員(DC1)
• Project Period (FY): 2024-04-23 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000); Fiscal Year 2026: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000); Fiscal Year 2025: ¥400,000 (Direct Cost: ¥400,000); Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000)

Outline of Research at the Start

本研究では，セラピスト（Th）－クライエント（Cl）間で心理療法の中でやりとりされる言語、非言語的な情報から抽出した心理療法のプロセス指標を用いて心理療法の質的評価を行い、自動で行うプログラムを作成することを目的とする。研究1では、言語、非言語情報からプロセス指標を抽出する。先行研究において用いられてきた観察法のコーディングシステム等を用いてアノテートを行った言語情報を基に、Th-Cl間の非言語情報の同期指標をはじめとするプロセス指標を抽出する。研究2では研究1で得られた結果を基に、治療効果を最大化するプロセス指標の推移パターンや組み合わせについて自動で評価を行うプログラムを作成する。