論文の概要: Predictors of Loneliness in Older Adults Using Multimodal Analysis of Speech and Language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.02606v1
- Date: Wed, 02 Sep 2026 13:48:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-03 17:53:18.402744
- Title: Predictors of Loneliness in Older Adults Using Multimodal Analysis of Speech and Language
- Title（参考訳）: 音声・言語マルチモーダル分析による高齢者の孤独度予測
- Abstract要約: 孤独は高齢者にとって重要な公衆衛生問題であり、うつ病、認知低下、死亡のリスクが高い。
健常成人310名を対象に,半構造化電話インタビューを用いた音声・言語マーカーの孤独度分析を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.541892474431598
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Loneliness is a critical public health issue among older adults, linked to higher risks of depression, cognitive decline, and mortality. Scalable, objective methods for its detection remain limited, particularly in natural conversational contexts. We analyzed speech and language markers of loneliness in 310 older adults using semi-structured telephone interviews to help understand how they process feeling lonely and how their language differs at different levels of feeling loneliness. Our multimodal framework combined linguistic features (psycholinguistic dictionaries, n-grams, and topic models) with acoustic features (pitch, tone, loudness) to examine associations with self-reported loneliness scores. Both predefined and data-driven methods captured patterns in verbal content and vocal delivery. Higher loneliness was associated with negations(r = 0.11), negative tone(r = 0.12), and conflict-related language. Lower loneliness was linked to social references(r = -0.18), motivational drives(r = -0.11), and emotional richness in speech(r = -0.12). We also found that the multimodal model (r = 0.298) outperforms the text-only and audio-only models. Findings suggest that loneliness manifests through both linguistic and acoustic cues, supporting the potential of speech-based analysis in psychological assessments and as an early indicator of emotional loneliness when used alongside existing assessments, rather than as standalone diagnostic tools.
- Abstract（参考訳）: 孤独は高齢者にとって重要な公衆衛生問題であり、うつ病、認知低下、死亡のリスクが高い。
その検出のためのスケーラブルで客観的な手法は、特に自然な会話の文脈において限られている。
高齢者310人の音声・言語マーカーを半構造化電話インタビューを用いて分析し、孤独感の処理方法や、孤独感のレベルが異なる言語の違いについて理解した。
言語的特徴(精神言語辞書,n-gram,話題モデル)と音響的特徴(ピッチ,トーン,大声)を組み合わせ,自己報告の孤独度スコアとの関連性を検討した。
事前に定義された手法とデータ駆動方式の両方が、言語内容のパターンと発声のパターンをキャプチャした。
高い孤独感は否定(r = 0.11)、否定音(r = 0.12)、矛盾関連言語と関連していた。
社会的参照(r = -0.18)、動機づけ駆動(r = -0.11)、および音声(r = -0.12)の感情的豊かさとの関連が認められた。
また,マルチモーダルモデル (r = 0.298) はテキストのみのモデルと音声のみのモデルよりも優れていた。
発見によると、孤独感は言語的および音響的手がかりの両方を通じて現れ、心理学的評価における音声に基づく分析の可能性を支持し、スタンドアロン診断ツールとしてではなく既存の評価と併用する際の感情的孤独感の早期の指標となる。
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