機械学習を用いた目標の具体性および実現可能性の分類 : 解決志向短期療法に基づく双方向型の セルフケア支援ツールの開発を目指して

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書誌事項

タイトル別名
  • Classification of Goal Concreteness and Reality Using Machine Learning : Toward the Development an Interactive, Self-care Support Tool Based on Solution-Focused Brief Therapy
  • キカイ ガクシュウ オ モチイタ モクヒョウ ノ グタイセイ オヨビ ジツゲン カノウセイ ノ ブンルイ : カイケツ シコウ タンキ リョウホウ ニ モトズク ソウホウコウガタ ノ セルフケア シエン ツール ノ カイハツ オ メザシテ

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説明

解決志向短期療法は目標に焦点を当てる支援モデルであり，特に，具体的で実現可能な目標を設定することが重要となる。そこで，本研究では，大学生・大学院生320 名を対象として実施された調査の目標に関する記述データおよび目標の具体性および実現可能性に対する専門家の評価を用いて，目標の記述内容を入力値，専門家の評価を出力値とする機械学習を行い，その精度を確認した。その結果，具体性の精度は83.75% から84.37%，実現可能性の精度は73.84% から76.25% であり，いずれも意味のある予測がなされていると考えられた。また，具体性が高いと評価された目標には，行動水準の記述が多く，目で見て確認ができるような目標が，具体性が高い目標として，評価されていると考えられた。次に，実現可能性が高いと評価された目標には，自分自身の行動や一人でも達成できるような目標が，実現可能性が高い目標として，評価されていると考えられた。これらの結果から，幾らか改善が必要となる点はあるものの，目標の具体性および実現可能性を機械的に評価することが可能だと考えられた。

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