グループ会話における成人ASDの対人応答性の推定

抄録

ASD（自閉スペクトラム症）は，社会的コミュニケーションに問題がある発達障害である．ASDの診断は通常小児期に行われるが， コミュニケーションに問題を抱えながらも診断が遅れる人も存在する．このような人を早期に発見し，適切な治療や支援につなげることが重要な課題となっている．SRS-2対人応答性尺度は，ASDと関連した症状を客観的に測定することを目的として開発された尺度であり，ASDのスクリーニングに適した評価指標となっている．そこで，本研究では，グループコミュニケーション映像からマルチモーダルな情報を用いてSRS-2得点の推定を行う機械学習モデルを提案する．使用するデータとして，ASD者を含む3人の課題遂行型グループ会話であるASD版MATRICSコーパスを収録した．まず，グループ会話における成人ASDのコミュニケーション特性の分析として，実験参加者のSRS-2得点と相関する特徴量について調べた．次に，それらの結果に基づいて，複数の機械学習モデルで推定を行った．モダリティ間でのアブレーション実験を行った結果，複数のモダリティを組み合わせることで推定の性能が上がることがわかった．