@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02002819,
 author = {池上,桃花 and 加藤,卓哉 and 青柳,西蔵 and 平井,辰典},
 issue = {11},
 month = {Jun},
 note = {若者の共感を集める“ギャルマインド”は自己肯定感やポジティブな表現を特徴とするが，学術的な構成要素や測定法は未整備である．本研究ではオンライン対談28本（話者69名）を対象に，GPT-o3を用いて8つの心理・言語指標（自己肯定感，自己受容ほか）を自動採点し，人手で付けた50点満点スコアを線形重回帰で予測し，寄与度は自己受容・自己肯定感が最大，感情強度・言語クリエイティビティが続く結果となった．一方，非テキスト要素を扱えず相互作用も捉えにくい点が課題である．対話データからギャルマインドを定量化した初の試みとして，今後のマルチモーダル拡張と介入応用の基盤を提示した．},
 title = {ギャルマイン度：LLMによる対話分析を用いた自己肯定・共感傾向の推定手法},
 year = {2025}
}