本論文では、認知症を抱える人々（PLwD）のコミュニケーションの変化を追跡するための新しいベンチマーク「PersonaDrift」を提案しています。PLwDは、抑制的な感情表現や繰り返し、話題逸脱など、徐々にコミュニケーションの仕方が変化することがあり、介護者はこれらの変化に気づいているものの、既存の計算ツールではこのような行動の漂流を追跡することは難しいです。PersonaDriftは、実際のPLwDをモデルにした合成ユーザーの60日間のインタラクションログをシミュレートし、機械学習や統計手法の評価を目的としています。このベンチマークは、感情の平坦化（表現の減少）や話題逸脱（意味の変化）の2つの長期的変化にフォーカスしており、介護者からの情報を基にしています。初期結果では、感情の平坦化は単純な統計モデルで検出可能である一方、意味の漂流を検出するには時間的モデリングが必要であり、個別の基準が重要であることが示されています。