2022 Fiscal Year Research-status Report
Development of AI-based False Information Discrimination Education System and Improvement of the Quality of Media Literacy Education
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22K02821
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| Research Institution | Ishikawa National College of Technology |
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Principal Investigator |
長岡 健一 石川工業高等専門学校, 電子情報工学科, 教授 (60249779)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | SNS / 教育工学 / 偽情報 / メディアリテラシー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，偽情報を判別する能力を向上させる教育用システムを開発し，これを活用した教育実践を行いながらその教育効果を検証し，高専・大学等の我が国若年層のメディアリテラシー能力を向上させることである．
そこで，全体で4年間の研究計画のうち，2022年度はAIによる真偽過程を可視化する「偽情報判別スキルトレーニングシステム」の開発に着手した．具体的には，Twitter上のツイートをAPIを用いて取得し，リツイート数，デマなどを指摘するリプライ，そのツイートのユーザのフォロワー数などの特徴量を抽出し，ランダムフォレストによる機械学習を用いて，その内容の真偽について判定するシステムの開発を行った．
次に開発したシステムの判定精度に関する検証を行った．特定のキーワードに関する約1,500ツイートを8:2の割合で訓練データとテストデータに分類したデータセットをまず作成し，訓練データによって機械学習モデルを訓練した．なお，これらデータセットにおける各ツイートは，あらかじめ我々の主観によって真偽の分類を行っている．訓練終了時にはツイートの特徴量の重要度を導出し，可視化できるようにした．この特徴量の重要度はのちに真偽過程を可視化する上で重要な情報となる．
続いて，訓練済みモデルにテストデータを適用し，真偽判定の正解率を算出しシステムの評価を行ったところ，およその正解率は71パーセント程度となった．検証結果は一つのキーワードに対する評価値であり，より一般的な正解率を得るため，他のキーワード，取得するツイート数を拡張するなどして検証を進めた．しかしながら，Twitterの仕様が2023年に変更され従来までのAPIを用いたツイートの取得が不可能となった．現在，その対策としてWebスクレイピング等による取得を行うようシステムの改善を行っているところである．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
対象としているSNSサービスであるTwitterの大幅な仕様変更があり，ツイートの取得が従来の方法で行えなくなった．そのため，システムの新たな改善が必要となり，システム判定率の向上を行うためのスケジュールが若干遅れている．
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| Strategy for Future Research Activity |
Twitterからのツイートの取得をAPIを用いたものからWebスクレイピング等を利用したものへ変更し，システムの改善を行うことで，より大量のツイートの取得を行い，システムの判定率の検証と，その向上を目指す．
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| Causes of Carryover |
翌年度の物品費等で使用する予定である．
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