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投稿日: 2024/06/13 11:25:41
Machine learning judged neutral facial expressions as key factors for a “good therapist” within the first five minutes: An experiment to simulate online video counselling.がPEC Innovationに掲載されました。
論文情報
Yokoyama S, Shikano A, Chiba H, Murakami T, Kawamorita T, Murayama T, Ito D, Ichikura K. (2024) Machine learning judged neutral facial expressions as key factors for a “good therapist” within the first five minutes: An experiment to simulate online video counselling. PEC innovation, 4, 100302. https://doi.org/10.1016/j.pecinn.2024.100302
オンラインビデオカウンセリングでは、患者さんが認識できるセラピストの情報の大部分を表情が占めます。一方、カウンセリング中に抱く患者さんセラピストへの印象は重要な臨床効果につながる可能性がありますが、「良いセラピスト」といっても人によって重要視する要素が異なる（専門性、誠実性、信頼感など）ため、従来の統計モデルでは一般化できる知見は得られにくいです。
そこで、この一般化に利点を持つ機械学習モデルを使って、患者さんがそのセラピストを「普通」だと思うか、「良い」と思うかを、セラピストの表情から予測してみました。その結果、セラピストの「中性（中立的な）表情」が”良いセラピスト”をうまく予測するための要因であることが分かりました。
これまで、通常のコミュニケーションでは相手の感情と同調した表情が良好な関係性を築くと言われてきましたが、臨床コミュニケーションにおいてはセラピストはむしろ中立的・非審判的な表情で聴く態度が患者さんからより良く受け取られる可能性があります。
今回は数少ない予備実験データを用いた検証でしたが、こういった取り組みを続けていくことで、セラピスト教育に役立つ知見を還元し、臨床提供の質を向上させていく必要があります。
キーワード：
表情（Facial expression）、オンラインビデオカウンセリング（Online video counselling）、機械学習（Machine learning）、セラピストの印象（Impression of therapists）、中性表情（neutral facial expression）、医療コミュニケーション（Medical communication）
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