論文の概要: Analyzing the Temporal Factors for Anxiety and Depression Symptoms with the Rashomon Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.20874v1
• Date: Sun, 18 Jan 2026 20:20:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 02:21:38.582428
• Title: Analyzing the Temporal Factors for Anxiety and Depression Symptoms with the Rashomon Perspective
• Title（参考訳）: ラショモンからみた不安・抑うつ症状の時間的要因の分析
• Authors: Mustafa Cavus, Przemysław Biecek, Julian Tejada, Fernando Marmolejo-Ramos, Andre Faro,
• Abstract要約: 本稿では、不安と抑うつの関係の堅牢な解釈を提供するために、公衆精神保健領域における新たなモデリング視点を提案する。 我々はランダムな森林モデルと部分的依存プロファイルを組み合わせることで、ラショモン集合全体の予測関係の堅牢性と安定性を厳密に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.31373989245858
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a new modeling perspective in the public mental health domain to provide a robust interpretation of the relations between anxiety and depression, and the demographic and temporal factors. This perspective particularly leverages the Rashomon Effect, where multiple models exhibit similar predictive performance but rely on diverse internal structures. Instead of considering these multiple models, choosing a single best model risks masking alternative narratives embedded in the data. To address this, we employed this perspective in the interpretation of a large-scale psychological dataset, specifically focusing on the Patient Health Questionnaire-4. We use a random forest model combined with partial dependence profiles to rigorously assess the robustness and stability of predictive relationships across the resulting Rashomon set, which consists of multiple models that exhibit similar predictive performance. Our findings confirm that demographic variables \texttt{age}, \texttt{sex}, and \texttt{education} lead to consistent structural shifts in anxiety and depression risk. Crucially, we identify significant temporal effects: risk probability demonstrates clear diurnal and circaseptan fluctuations, peaking during early morning hours. This work demonstrates the necessity of moving beyond the best model to analyze the entire Rashomon set. Our results highlight that the observed variability, particularly due to circadian and circaseptan rhythms, must be meticulously considered for robust interpretation in psychological screening. We advocate for a multiplicity-aware approach to enhance the stability and generalizability of ML-based conclusions in mental health research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、不安と抑うつの関係と、人口的・時間的要因の堅牢な解釈を提供するために、公衆精神保健領域における新たなモデリング視点を紹介する。 この視点は特に、複数のモデルが同様の予測性能を示すが、様々な内部構造に依存しているラショモン効果を生かしている。 これらの複数のモデルを考える代わりに、単一のベストモデルを選択することで、データに埋め込まれた代替の物語を隠蔽するリスクがある。 そこで我々は,この視点を大規模心理データセットの解釈に応用し,特に患者健康質問紙4に焦点をあてた。 ランダム森林モデルと部分的依存プロファイルを組み合わせることで、同様の予測性能を示す複数のモデルからなる結果のラショウモン集合間の予測関係の堅牢性と安定性を厳密に評価する。 以上の結果から, 人口統計学変数 \texttt{age}, \texttt{sex}, \texttt{education} が不安やうつ病のリスクに一貫した構造変化をもたらすことが明らかとなった。 危険確率は昼夜と日周変動を示し、早朝にピークとなる。 この研究は、羅生門集合全体を解析する最良のモデルを超えて移動する必要性を示している。 以上の結果から,特に概日リズムや概日リズムによる変動は,心理的スクリーニングにおいて頑健な解釈を念頭に考える必要があることが示唆された。 我々は,精神保健研究におけるMLに基づく結論の安定性と一般化性を高めるための多言語対応アプローチを提唱する。

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