2022 Fiscal Year Annual Research Report
ネットいじめの防止を目的とした子どもの情報モラルの獲得を支援するシステム
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20K02642
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
西原 陽子 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (70512101)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
砂山 渡 滋賀県立大学, 工学部, 教授 (40314398)
山西 良典 関西大学, 総合情報学部, 准教授 (50700522)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ネットいじめの防止 / 悪口投稿の取り下げ / 投稿可否の判断 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
投稿可否判断力を備えてもらうための投稿可否判断の学習用問題セットを作成した．問題セットを使って学習をしてもらい，正誤に応じて指導メッセージを提示するものとした．学習用問題セットは，友人との架空の会話において，相手に悪口を言おうとする場合と，相手を事実に基づいて批判する場合と2通り用意した．悪口であれば投稿してはならない，批判であれば投稿しても良いとして，投稿可否を学習してもらうものを作成した．指導メッセージはコーチングの既存研究を参考にし，投稿可否の正しい判定をした場合には褒めるメッセージとし，誤った判定をした場合には叱るメッセージとした．褒める場合と叱る場合で得られる効果が異なると考えられたため，Webアンケート調査を行って，褒める場合と叱る場合の学習に与える効果を調べた．調査の結果，褒めると叱るを併用する場合の学習効果が最も高く，次に高いのが叱る，最後が褒めるであった．Webアンケート調査では回答者の共感度についても調査を行い，共感度の違いによっても提示メッセージの効果が異なることを確認した．また，男女でも効果に差があることを確認した．
研究期間全体を通じて，子供のネットいじめの防止に向けて，悪口投稿の取り下げを促し，悪口投稿の判断ができる能力をつける支援方法について研究を行った．それぞれの手法を提案し，大規模なWebアンケート調査によってその妥当性を評価した．本研究では外部から観測することが難しいメッセンジャーアプリでの悪口投稿を減らすことを目指し，2つの方法によって悪口投稿を減らすことが期待される．
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