| Project/Area Number |
19K14160
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 09030:Childhood and nursery/pre-school education-related
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| Research Institution | Jin-ai University |
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Principal Investigator |
Abiko Satoshi 仁愛大学, 人間学部, 准教授 (90560475)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2022: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 子ども学 / マイクロブログ / テキストマイニング / 機械学習 / 警察 / IHC / 防犯 / 隠語 / 社会実装 / 薬物 / Webシステム / SNS / サイバーパトロール / インターネット犯罪 / ソーシャルマップ / サイバー犯罪 / 子ども環境学 / ウェブマイニング |
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| Outline of Research at the Start |
近年、スマートフォンを利用したマイクロブログでの児童被害が増加傾向にある。本研究では、マイクロブログから収集した分類ごとのデータを教師データとし、機械学習(AI)による自動有害判定を試みる。さらに、次年度からターゲットは自殺に関連する犯罪だけでなく、薬物取引に関連した犯罪にも適用する。これは、近年急速にTwitterによる薬物取引が増加しているという情報を県警から受け、協議した結果である。本試みを県警や関連機関と進めることで、実捜査に利用できるサイバー防犯システムの要求仕様を明らかにし、サイバー空間正常化を目指す。
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we attempted to use machine learning (AI) to automatically classify different types of crimes using the corresponding classification data as training data. Our aim was to contribute to the normalization of cyberspace, ensuring its safety and security for young people. We constructed a cyber crime prevention patrol system.
Among the three methods compared, namely Ramdom Forests, SVM, and Naive Bayes Classifier, we adopted Ramdom Forests as it demonstrated the highest accuracy. The constructed cyber crime prevention patrol system is currently operational through the activities of Cyber Crime Prevention Volunteers commissioned by the Fukui Prefectural Police Headquarters. They report harmful information to the Internet Hotline Center.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では、平成30年に明らかにした犯罪ごとの分類データを学習データとし、機械学習(AI)による自動判定を試みた。そして、青少年が安心安全に利用することができるサイバー空間正常化への寄与を目指し、サイバー防犯パトロールシステムを構築した。
サイバー防犯パトロールシステムについては、福井県警察本部より委嘱を受けたサイバー防犯ボランティアの活動として実運用を行い、IHCへの通報を行った。本研究分野の特色として、研究システムを開発し、検証・考察すれば終わるわけでは無く、その後の社会実装がもっとも重要な課題となる。本研究では、サイバー防犯に携わる各種関連機関と協議しながら、進めることができたと考える。
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