A Framework for Language Technologies in Behavioral Research and Clinical Applications: Ethical Challenges, Implications, and Solutions

https://psycnet.apa.org/fulltext/2024-44313-007.html

• 論文タイプ：本研究は総説タイプの論文であり、掲載誌は明示されていません。

本研究の背景と関連研究：本研究は、自動音声認識、自然言語処理、機械学習の領域における言語技術の進歩に関連しています。これらの技術の進歩により、心理学者は人間の思考やコミュニケーションについてより詳しく学び、さまざまな臨床状態を評価し、認知的および心理的状態を予測する機会を得ることができます。これらの技術は、従来は時間のかかる評価課題（例：教育評価）を自動化するために活用することができます。また、心理学的な情報やケア（例：チャットボット）を提供することも可能であり、リモートで提供される場合（例：携帯電話やウェアラブルセンサーを介して）、医療へのアクセスが不十分なコミュニティにとってもより大きな利益をもたらすことが期待されます。

本研究の目的とその重要性：本研究の目的は、言語技術を心理学の研究や臨床に活用する際の倫理的な課題、意義、および解決策について提供することです。自動音声分析の自動化は、多くの設定（例：mHealthアプリケーション）や目的（例：行動および臨床研究、実践に実装された医療ツール）および患者タイプ（例：多くの心理的障害、精神医学および神経学）で患者ケアに使用できる情報の豊富さを提供します。しかし、音声分析の自動化は、多くの利害関係者が関与する大規模な分散プロセス内でさまざまな技術を統合する複雑な課題です。多くの組織が、人工知能を利用する技術の透明性、監視、および規制を確保するための堅牢なシステムの必要性について認識を高めています。心理学の分野におけるこれらの応用の倫理的および法的な影響に関する知識が限られているため、本研究では、広く発表されている楽観的な視点と、差別や構造的不平等の悪化などの利用の課題とリスクの両方についてバランスの取れた見解を提供します。

本研究で用いた材料やデータの詳細：本研究では、具体的な材料やデータの詳細は明示されていません。

本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？：本研究では、言語技術の進歩が心理学の研究や臨床に与える影響について、倫理的な課題、意義、および解決策について詳細に説明しています。具体的には、自動音声認識、自然言語処理、機械学習の技術がどのように心理学の研究や臨床に活用されるか、それによって得られる情報の利点やリスクについて述べられています。また、音声分析の自動化には多くの利害関係者が関与するため、透明性、監視、規制の必要性についても言及されています。

本研究の有効性はどのように検証した？：本研究では、具体的な検証方法は明示されていません。

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