論文の概要: The Language of Attachment: Modeling Attachment Dynamics in Psychotherapy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16271v1
• Date: Tue, 22 Apr 2025 21:07:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.934508
• Title: The Language of Attachment: Modeling Attachment Dynamics in Psychotherapy
• Title（参考訳）: アタッチメントの言語:心理療法におけるアタッチメントダイナミクスのモデル化
• Authors: Frederik Bredgaard, Martin Lund Trinhammer, Elisa Bassignana,
• Abstract要約: NLP分類モデルを用いた心理療法書から患者の愛着様式を自動評価する最初の探索分析法を提案する。 我々の研究は、よりパーソナライズされた心理療法と、より標的とした精神療法のメカニズムの研究を可能にする研究の道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.577787236277634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The delivery of mental healthcare through psychotherapy stands to benefit immensely from developments within Natural Language Processing (NLP), in particular through the automatic identification of patient specific qualities, such as attachment style. Currently, the assessment of attachment style is performed manually using the Patient Attachment Coding System (PACS; Talia et al., 2017), which is complex, resource-consuming and requires extensive training. To enable wide and scalable adoption of attachment informed treatment and research, we propose the first exploratory analysis into automatically assessing patient attachment style from psychotherapy transcripts using NLP classification models. We further analyze the results and discuss the implications of using automated tools for this purpose -- e.g., confusing `preoccupied' patients with `avoidant' likely has a more negative impact on therapy outcomes with respect to other mislabeling. Our work opens an avenue of research enabling more personalized psychotherapy and more targeted research into the mechanisms of psychotherapy through advancements in NLP.
• Abstract（参考訳）: 精神療法によるメンタルヘルスケアの提供は、自然言語処理(NLP)の発達、特にアタッチメントスタイルのような患者固有の品質の自動識別から大きな恩恵を受けている。 現在,患者添付符号化システム(PACS; Talia et al , 2017)を用いて手動でアタッチメントスタイルの評価を行っている。 NLP分類モデルを用いて患者愛着スタイルを自動的に評価するための最初の探索的分析法を提案する。 さらに、この目的のために自動化ツールの使用がもたらす意味を考察し、例えば、 ‘avoidant’ を合併した ‘preoccupied’ 患者を混乱させることが、他の誤記に対する治療結果に悪影響を及ぼす可能性が示唆された。 我々の研究は、よりパーソナライズされた心理療法を可能にし、NLPの進歩を通じて精神療法のメカニズムをよりターゲットとした研究の道を開いた。

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