| Project/Area Number |
22K03151
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 10030:Clinical psychology-related
|
|---|
| Research Institution | Kyushu University |
|---|
Principal Investigator |
福盛 英明 九州大学, キャンパスライフ・健康支援センター, 教授 (40304844)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森川 友子 九州産業大学, 人間科学部, 教授 (70368877)
青木 剛 龍谷大学, 心理学部, 准教授 (40733374)
永野 浩二 追手門学院大学, 心理学部, 教授 (80330166)
平野 智子 関西医科大学, 医学部, 非常勤講師 (40816534)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
|
|---|
| Keywords | 体験過程スケール / EXPレベル / 音声分析 / テキスト分析 / 生成AI / EXPスケール / 評定 / 音声 / 特徴的特徴 / 体験課程 / 基礎研究 / 自動判定 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本研究の将来にある究極の目的は、カウンセリングセッションやインタビュー等対話データの体験過程の段階（EXPレベル）を自動で判定する装置を開発することであるが、そのためにはまず第一歩として、EXPスケールにおける７つの段階の発言にはどのような言語的・音声的特徴があるかについての基礎的データの収集が必要である。本研究では、訓練されたEXPスケール評定者が、対話のEXP段階を評定し各段階に分類された発言データを用いて、テキスト・音声の特徴を特徴量として抽出するなど基礎的な知見を収集し、どの特徴量がEXP段階の差を明確にできるのかについて分析・吟味することを目的とする。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の将来にある目的は、IT技術を用いて、カウンセリングセッションやインタビュー等対話データの体験過程の段階（EXPレベル）を自動で判定する装置を作成し、カウンセリング研究者や実践者のための研究補助支援システムを開発することである。今回申請している研究は、そのための第一歩として、EXPスケールにおける７つの段階の発言にはどのような言語的・音声的特徴があるかについて、特徴量を明らかにしてゆく基礎的研究である。2024年度はトライアルカウンセリング、インタビュー、フォーカシングの録音データを収集し、音声分析をおこなった。１つのフォーカシングの録音セッションを経時的に分析し、言語的・音響的にどのようなプロセスでの変化を測定した。その結果speech rate と articulation rateの両方が、セッションを通じて徐々に減少し、mean run lengthが増加したことである。これらの結果は、セッションが進むにつれて流暢さが低下したことを示唆した。また別の録音セッションを分析し、フォーカサーの語りがEXPレベルに応じてどのような音声特徴、特にPitch、Intensityをもっているかについて基礎的なデータを得た。初期段階では、フォーカサーの音声がやや高く、強い傾向が観察された。これは、リスナーへの伝達意識が影響している可能性がある。フェルトセンスに触れる際、音声の高さ（Pitch）が低下し、強度（Intensity）が弱まる傾向が見られた。これは、対話からモノローグ的な語りへの移行を示唆している可能性がある。EXPレベル5の内界探索時には、予想に反して音声の高さと強さが増す傾向が観察された。これらの結果は、国際学会のPCE2024（ギリシャ・アテネ）、国内学会の日本人間性心理学会第43回大会（山口）で研究成果を発表した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
現在トライアルカウンセリング、インタビュー、フォーカシングの録音データを収集し、音声分析をおこなっている。１つのフォーカシングの録音セッションを経時的に分析し、言語的・音響的にどのようなプロセスでの変化を測定し、国際学会や、国内学会の日本人間性心理学会第43回大会（山口）で研究成果を発表し、個別データの音声分析では成果をあげつつあり、音響学的な知見が少しずつ知見を蓄積してきている。ただし、音声分析には、分析前の作業であるアノテーションや話者分離など膨大な作業をおこなっているが、作業に遅れが生じていて、予定していたセッション数のデータの分析がまだできていないので、作業を継続してゆく必要がある。なお研究計画の策定の頃にくらべて、技術的な進歩があり、より自動化や効率化できる可能性があるので、それらの新しい方法を導入してゆく必要があると考えている。また、2022年11月、研究計画の途中でChatGPTという生成AIのリリースがおこり、研究環境に劇的な大きな変化があった。機械学習と音声分析をもとに、EXP評定の自動化に向かう計画であったが、これらの音声分析を行う以前に、生成AIによる分析を行う必要が生じている。EXP評定の自動化という将来の目標を実現することが重要であるため、計画を見直し、まず生成AIによるテキスト分析を優先し、その後音声分析を再開することにした。そのために研究期間を1年延長した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
2022年11月、研究計画の途中で生成AIのChatGPTのリリースがおこり、研究環境に劇的な大きな変化があった。本研究の大きな目的であるEXP評定の自動化の実現には、これまで機械学習が必須と思われていたが、生成AIの進歩が急激であるため、全体の計画を見直し、まず生成AIによるテキスト分析によるEXPの自動評定研究を優先し、その後音声分析を再開することにし、そのために研究期間を1年延長した。現在は、生成AIを用いて、ロジャーズのカウンセリングの録音・録画素材を用いて、テキストによるEXP評定をおこなっており、人間と生成AIによる自動でのEXP評定を比較して、評定の特徴や一致率を算定した。その結果、人間の評定と生成AIの評定との間で中程度の一致率があることがわかるなど、かなりテキストだけの分析でEXP自動評定の精度が確保できる可能性が示唆された。これらの研究成果は、これまでにでていなかった成果であり、2025年10月の日本人間性心理学会第44回大会（名古屋）で研究成果を発表する予定である。これらの結果から生成AIによる自動評定では中程度の精度があることがわかったが、同時に音声学的な特徴を補助的に用いることで、より評定の精度があがることが考えられた。今後については、これまで収集しているセッションの音声データの分析を効率を上げて行い、当初の計画であった複数のデータをまたぎ、各EXPレベルの音声サンプルの特徴量を算出して、その特徴量を明らかにしてゆく。今年度が延長後の最終年度にあたるため、これまでの成果をまとめて論文化することを目指している。
|
