Fukuoka University Repository / 福岡大学機関リポジトリ

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竜口, 佐知子

Japanese

宮沢賢治の「理想」について : 「デクノボー」とグスコーブドリ・ゴーシュ

付録

Yamazaki, Yoshihiro

山崎, 好裕

ケインズと明治日本の条約改正

雁行型経済発展論の呪縛 : 高度経済成長から失われた30年へ

Yamamoto, Taiki

Kawasaki, Yurika

Mishima, Haruka

Ogasa, Kisho

山本, 泰暉

川崎, 百合香

三島, 遥

小笠, 希将

小学校から高等学校までの体育授業好感度と大学での運動習慣

Tamai, Hideki

玉井, 英樹

法人税法第34条の役員給与課税に係る一考察 : インセンティブ報酬の促進を課題として

Sato, Akihiro

Uegami, Kazuki

Tanda, Keita

佐藤, 昭宏

植上, 一希

丹田, 桂太

専門学校教員の参入過程に関する検討 : 専門学校卒教員に焦点を当てて

Ishimatsu, Tsutomu

石松, 勉

「信義誠実の原則」と「信義衡平の原則」との違いに関する一考察 : 下請業者と直接の契約関係にない施主の不法行為責任を肯定した最判平成18年9 月4 日を素材として

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福岡大学博士（工学）2023doctoral thesi

上野, 貴弘

ウエノ, タカヒロ

氏 名 
うえの たかひろ 
上野 貴弘 
学 位 の 種 類 博士（工学） 
報 告 番 号 甲第 2012号 
学位授与の日付 令和 6年 3 月 14日 
学位授与の要件 学位規則第 4条第 1 項該当（課程博士） 
学位 論文 題 目 
ハラスメント検出に向けた主観ストレスの異なる被害者の心拍
変動パターン分析 
論文 審査 委 員 （主 査） 福岡大学 教授 大橋 正良 
 （副 査） 福岡大学 教授 太郎丸 眞 
  福岡大学 教授 吉村 賢治 
 
 
 
内 容 の 要 旨 
 
いじめやパワーハラスメントなどの加害者の言動によって被害者の心身に悪影響を及
ぼす行為（以下，ハラスメント）は，被害者にとって重大な健康問題を引き起こす．ハ
ラスメントは継続性を伴うため，解決のためには早期発見と介入が重要である．近年
は，早期介入のための二次予防手法として，情報通信技術（ICT）を活用したハラスメン
トの検出システムが検討されている．当該システムは状況を検出対象とし，機械学習モ
デルを用いて，ハラスメント/非ハラスメントの二値分類を行う仕組みである．その中
で，ハラスメントを模した事象における加害者や被害者，傍観者から取得したセンシン
グデータを基に，ハラスメントを検出する試みが行われている．一方で，ハラスメント
は被害者の主観的な感情が発生原因であり，被害者以外の情報を考慮することは誤検出
に繋がる可能性がある．そこで申請者は，被害者の主観ストレスと心拍変動に着目し
た．主観ストレスは被害者の主観的な感情と解釈ができる．加えて，心拍変動は感情認
識の分野で一般的に用いられており，市販のセンサでも取得できることから，ハラスメ
ント検出システムへの組み込みも可能である．そして，ハラスメント状況において，高
い主観ストレス時の心拍変動を対象とすることで，発生原因に沿った検出ができる．た
だし，主観ストレスの高さに応じて心拍変動に変化が無い場合は，検出が困難であるた
め，調査が必要である．そのため，本研究では被害者の主観ストレスの高さに応じた心
拍変動パターンの分析を行う．実験では，ハラスメント又は非ハラスメント事象を模し
た動画を視聴することで，被害者設定である被験者の各情動状態を誘発し，心拍変動デ
ータを取得した．その後，心拍変動データを基に主観ストレスの異なる被験者のデータ
セットを作成した．データセットを基に，ハラスメント又は非ハラスメントを二値分類
する機械学習モデルを構築した．モデルの分類精度や主観ストレスと分類精度との相関
を検証した結果，主観ストレスが高いほどモデルの分類精度が高くなることが分かっ
た．そして，分類精度の高いモデルに用いられた特徴サブセットを分析すると，ハラス
メントを受けた際の心拍変動パターンが，モデルの分類精度が高いほど，平均から乖離
していることが分かった．これらの結果は，心拍変動からハラスメントの検出が可能で
ある事を示しており，関連行動の検出などの領域において重要な示唆を与えるものであ
る． 
 
審査の結果の要旨 
 
いじめやパワーハラスメントは世界的な社会問題となっている。日本においても子供
のいじめをはじめとして数多くの事例が報告されており、パワーハラスメントを解決す
ることは全社会的な課題である。本研究は、工学的な見地からハラスメントの検出を試
みようとするものであり、被害者の心拍変動と、主観的なストレスの関係に焦点を当
て、ハラスメント検出に向けた心拍変動パターンの分析を実施している。 
申請者は複数の被験者に対して、ハラスメントの動画およびリラックスの動画を視聴
させ、市販のウェアラブルセンサを用いて測定された心拍変動を取得したのち。機械学
習による分析を試みた。その結果としてハラスメント検出の分類精度に関しては、線形
の機械学習手法でなく、非線形の機械学習手法を用いた時に初めて顕在化したこと、合
わせて動画視聴による主観的な評価として、被験者の主観ストレスが高いデータほどモ
デルの分類精度が高いことが判明した。 
本研究はいじめの検出という過去にほぼ例の無い研究領域に対して、心拍変動を用い
たハラスメントの検出を検証した初めてのケースと思われる。本研究で得られた知見
は、今後、ハラスメントに関連する行動検出の領域で有用な成果になるものと期待され
る。 
 
 
 
 
 
 
 
 


ハラスメント検出に向けた主観ストレスの異なる被害者の心拍変動パターン分析

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