| 研究課題/領域番号 |
19K14160
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分09030:子ども学および保育学関連
|
|---|
| 研究機関 | 仁愛大学 |
|---|
研究代表者 |
安彦 智史 仁愛大学, 人間学部, 准教授 (90560475)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
|
|---|
| キーワード | 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 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
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。
|
| 研究成果の概要 |
本研究では、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。
Ramdom Forests,SVM,Naive Bayes Classifierの三つの手法を比較した結果から、最も精度が高かったRamdom Forestsを採用した。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、インターネットホットラインセンターへの有害情報の通報を行っている。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
|
