2024.9.3更新
okahito75gmail.com
ResearchGate
様々な苦しみや自分の限界にぶつかったとき、私たちはしばしば、他の人々を羨んで孤独感を感じ、自分自身のふがいなさに苛立ちます。しかし、そのような状況においてもなお、私たちは、苦しい思いをするのは自分一人ではないことに気づき、弱点や欠点をもつ自分を受け入れ、自分自身に思いやりを向けることができます。
このような自分に対する態度はセルフ・コンパッション (self-compassion; 「自分への思いやり」) と呼ばれ、セルフ・コンパッションを持つ人は抑うつや不安などの精神病理を経験することが少なく、well-beingが高いことが示されています。
私は、セルフ・コンパッション概念の本性や可塑性、精神病理・well-being・他パーソナリティ特性とセルフ・コンパッションの関係、セルフ・コンパッション向上のための介入について、質問紙調査や実験、自然言語処理 (NLP) などの手法を用いて研究しています。
また最近は、人々が記述した自然言語データから、自然言語処理技術を用いて心理学的情報を抽出・定量化することに関心を持っています。例として、深層学習に基づいた言語モデルであるBERTを用いて、自由記述データから書き手のセルフ・コンパッションや曖昧さへの態度を予測する研究を行いました (Okano, Kawahara & Nomura, 2024; Hitsuwari, Okano & Nomura, 2023)。
When we encounter various kinds of suffering and our limitations, we often envy others, feel lonely, and are frustrated by our inadequacies. But even in such situations, we can still turn compassion toward ourselves, realizing that we are not alone in our suffering and accepting ourselves for who we are with our weaknesses and shortcomings.
This attitude toward ourselves is called self-compassion, and it has been shown that people with self-compassion experience fewer psychopathologies, such as depression and anxiety, and have higher levels of well-being.
I am researching the nature and plasticity of self-compassion, the relationship between self-compassion and psychopathology, well-being, and other personality traits, and interventions to improve self-compassion using questionnaires, experiments, and natural language processing (NLP).
Recently, I have also been interested in using natural language processing techniques to extract and quantify psychological information from natural language data written by people. As an example, we have conducted research using BERT, a language model based on deep learning, to predict a writer's self-compassion and attitude toward ambiguity from free description data (Okano, Kawahara & Nomura, 2024; Hitsuwari, Okano & Nomura, 2023).
2024年3月 京都大学 大学院 教育学研究科 修士課程 卒業
2022年4月 京都大学 大学院 教育学研究科 修士課程 入学
2022年3月 京都大学 教育学部 卒業
2018年4月 京都大学 教育学部 入学
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