アバターの行動は、ユーザーの精神状態と関係がある。この原則に基づき、アバターの行動ログからユーザーの抑うつ度を推定した。第1次と第2次の調査協力者は、
ピグパーティ
のユーザー3361人と658人であった。第1次と第2次における、彼らの抑うつ質問紙への回答と
ピグパーティ
での行動ログが今回のデータセットである。第1次調査のデータセットから、非うつ病のユーザーは、うつ病のユーザーよりも24時間周期でアバターの行動を見せる傾向があることがわかった。さらに、第1次調査のデータで offence time predictor を学習させ、第2次調査のデータの抑うつレベルをこの predictor で予測したところ、0.7562 の正解率となった。しかし、他の有名な予測器では、このような精度は得られなかった。これらの結果から、アバターの行動ログからユーザーのうつ状態を推定するためには、中程度の複雑さを持つ機械学習モデルが望ましいことが示唆された。
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