のTwitterユーザーに実験に参加してもらい、24種類（下位区分52種類）のパーソナリティテストに答えてもらった。このデータを同じ実験参加者のTwitterデータから推定することを試みた。より具体的には、Twitter中の、ネットワーク情報、言語統計情報、使用単語情報、Tweetの時間情報を用いて推定を行った。その結果、52種類の下位区分のうち23種類のパーソナリティが推定可能であった。図6AはBig5の外向性の推定結果を示し、個々の実験参加者に対し、横軸に示す実測値と縦軸に示す推定値の相関係数は0.44と、正の相関が見られる。結果をより詳細に分析すると、ネットワーク情報が、Big5の外向性、共感性、自閉傾向など社会性に関するパーソナリティをよく推定し（図6B）、言語統計情報と使用単語に関する言語情報が、不安傾向、うつ傾向、統合失調傾向などメンタルヘルスや社会経済的地位、喫煙／飲酒に関係するパーソナリティを推定した（図6Cと図6D）。一方で、時間情報による推定は他の情報に比べると難しく、IQは4種類の情報全てから推定できた。この研究により、SNSの情報から幅広いパーソナリティが推定可能であること、SNSの情報に応じて推定可能なパーソナリティが異なることを明らかにした。一方で、推定可能なパーソナリティにおける実測値と推定値の相関係数は0.25程度であった。この相関係数の値は、個人のパーソナリティを正確に特定するには不十分であるが、ある程度の人数の集団に適用し、集団の統計的な性質を議論するには有効なレベルであると考えられる。今後の展望本稿では、社会課題を実施中の脳活動データ中心に、大量の行動・パーソナリティデータとSNSなどサイバー空間の実社会行動データを収集し、総合的に解析する社会脳の研究を紹介した。このアプローチは、脳活動データと行動ビッグデータを総合的に解析することで、実験で得られた知見が現実社会で果たす役割を検証することを可能にする。今後はこのアプローチを様々な社会問題に適用するとともに、1対1を基本とする社会関係だけでなく、集団内に存在する支配階層など実社会が持つより複雑な構造が社会行動に及ぼす影響をモデル化する必要がある。また、今後の仮想空間においては、1人のヒトが多重の役割を担うことが増加する。このような多重世界を脳がどう作り、どう処理するのか、また多重世界の処理で脳がどう変わるのか、これらの問いに答えることも今後の社会脳研究に課せられた重要な課題であろう。謝辞様々なご支援を頂いた多田聡さん、服部美智子さんに感謝します。またオンラインでのデータ取得をご支援頂いた情報システム部の皆様に感謝します。参考文献】【1M. Haruno, C. Frith, “Activity in the amygdala elicited by unfair divisions predicts social value orientation,” Nature Neuroscience, vol.13, no.2, pp.160–161, 2010.2R. Croson and U. Gneezy, “Gender differences in preferences,” Journal of Economic Literature, vol.47, no.2, pp.448–474, 2009. 3T. Nihonsugi, A. Ihara, and M. Haruno, “Selective increase of intention-based economic decisions by noninvasive brain stimulation to the dorsolateral prefrontal cortex,” Journal of Neuroscience, vol.35, no.8, pp.3412–3419, 2015.4G. Charness and M. Dufwenberg, “Promises and partnership,” Econo-metrica, vol.74, Issue 6, pp.1579–1601, 2006.5T. Nihonsugi, T. Tanaka, and M. Haruno, “Functional connectivity basis and underlying cognitive mechanisms for gender differences in guilt aversion,” eNeuro, vol.8, no.6, 2021. 6T. Nihonsugi, T. Tanaka, and M. Haruno, “Gender differences in guilt aversion in Korea and the United Kingdom,” Scientific Reports, vol.12, pp.1–10, 2022.7T. Tanaka, T. Yamamoto, and M. Haruno, “Brain response patterns to economic inequity predict present and future depression indices,” Nature Human Behaviour, vol.1, no.10, pp.748–756, 2017.8K. Mori and M. Haruno, “Differential ability of network and natural lan-guage information on social media to predict interpersonal and mental health traits,” Journal of personality, vol.89, no.2, pp.228–243, 2021.春野 雅彦 （はるの まさひこ）未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター脳情報工学研究室室長博士（工学）計算論的神経科学、社会脳科学、意思決定理論5253-2 社会行動を支える脳情報処理の理解と応用 –社会脳–
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