[論文レビュー] The Effect of Pets on Happiness: A Large-scale Multi-Factor Analysis using Social Multimedia

Xuefeng Peng, Li-Kai Chi+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 24, 2018

Human-Animal Interaction Studies参考文献 20被引用数 3

ひとこと要約

本研究では、Instagramのマルチメディアデータとディープラーニングを用いた大規模でデータ駆動型の計算フレームワークを提案し、ペット所有、交際状態、親としての立場が個人の幸福に与える影響を分析する。ペット検出のためのInception v3の再訓練と、顔認識、感情分析、笑顔分類を組み合わせることで、ペット所有は特に単身者や親の幸福に顕著な向上効果を示すことが判明。人口統計的グループ間で統計的に有意な影響が確認された。

ABSTRACT

From reducing stress and loneliness, to boosting productivity and overall well-being, pets are believed to play a significant role in people's daily lives. Many traditional studies have identified that frequent interactions with pets could make individuals become healthier and more optimistic, and ultimately enjoy a happier life. However, most of those studies are not only restricted in scale, but also may carry biases by using subjective self-reports, interviews, and questionnaires as the major approaches. In this paper, we leverage large-scale data collected from social media and the state-of-the-art deep learning technologies to study this phenomenon in depth and breadth. Our study includes four major steps: 1) collecting timeline posts from around 20,000 Instagram users, 2) using face detection and recognition on 2-million photos to infer users' demographics, relationship status, and whether having children, 3) analyzing a user's degree of happiness based on images and captions via smiling classification and textual sentiment analysis, 3) applying transfer learning techniques to retrain the final layer of the Inception v3 model for pet classification, and 4) analyzing the effects of pets on happiness in terms of multiple factors of user demographics. Our main results have demonstrated the efficacy of our proposed method with many new insights. We believe this method is also applicable to other domains as a scalable, efficient, and effective methodology for modeling and analyzing social behaviors and psychological well-being. In addition, to facilitate the research involving human faces, we also release our dataset of 700K analyzed faces.

研究の動機と目的

• 大規模なソーシャルメディアデータを用いてペット所有が個人の幸福に与える影響を調査すること。
• ソーシャルマルチメディアを通じた心理的ウェルビーイングを分析するためのスケーラブルな計算フレームワークを構築すること。
• ペット所有、交際状態、親としての立場が多様な人口統計的グループにわたる幸福に与える相互作用を検討すること。
• ソーシャルメディアコンテンツからユーザーの人口統計的特徴と交際状態を大規模かつ効率的に推論すること。
• 今後の研究を支援するため、70万枚の分析済み顔画像からなるデータセットを公開すること。

提案手法

• 約2万人のInstagramユーザーのタイムライン投稿を収集し、データ基盤を構築した。
• Face++ APIを用いて顔検出と顔認識を実施し、ユーザーの人口統計的特徴、交際状態、子供の有無を推定した。
• 転移学習を適用し、Inception v3モデルの最終層を再訓練することで、ソーシャルメディア画像における高精度なペット分類を実現した。
• 視覚的分析（笑顔検出）とテキスト感情分析を統合し、ユーザーの幸福スコアを算出した。
• 複数比較検定などの統計的検定を用いて、人口統計的サブグループ間での幸福の差を評価した。
• 視覚的、テキスト的、顔認識的信号を統合し、包括的な幸福指標を導出した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチモーダルなソーシャルメディアデータによって測定された際、ペット所有は個人の幸福を顕著に向上させるか？
• RQ2 ペット所有が幸福に与える影響は、交際状態（例：シングル vs. パートナー付き）によってどのように変化するか？
• RQ3 親としての立場が幸福に与える影響は何か？また、ペット所有者と非所有者ではその影響に差があるか？
• RQ4 ソーシャルメディア投稿の顔認識により、ユーザーの人口統計的特徴と交際状態を信頼性高く推定できるか？
• RQ5 性別と人種は、ペット所有と幸福の関係をどのように調節するか？

主な発見

• ペット所有は顕著に高い幸福スコアと関連しており、単身者におけるペット所有者と非所有者の平均幸福スコア差は1.8128であった。
• ペット所有者と非所有者の幸福スコア差は、特にシングルのグループで顕著で、平均スコアの比較においてp値が0.0002であった。
• ペット所有者でないグループでは、子供がいることと子供のいないことの幸福スコア差は5.6261であり、p値は0であった。
• 本研究では、ペット所有が単身者または交際状態にない人々の幸福により強い正の効果を示すことが判明した。
• ペット所有者と非所有者の間で親としての立場が幸福に与える影響の差を比較した結果、非所有者において親としての立場の影響が顕著に強く、ペット所有者が幸福に与える緩和効果があると考えられる。
• 70万枚の分析済み顔画像からなるデータセットを公開し、今後の顔認識および心理的ウェルビーイング分野の研究を支援する。