| 研究課題/領域番号 |
21K02411
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09030:子ども学および保育学関連
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| 研究機関 | 文教大学 |
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研究代表者 |
池辺 正典 文教大学, 情報学部, 教授 (10453440)
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| 研究分担者 |
櫻井 淳 文教大学, 情報学部, 講師 (70711018)
川合 康央 文教大学, 情報学部, 教授 (80348200)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | サイバー防犯ボランティア / 違法有害情報 / SNS / テキストマイニング / 機械学習 / 青少年問題対策 / Webマイニング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究はSNS上における「青少年の有害情報の閲覧機会の最小化」のための各都道府県警とサイバー防犯ボランティア団体が連携して問題ツイートへの注意喚起の取り組みを補助するための情報システムに必要となる要件を検証することを目的とする．この注意喚起の取り組みをシステムで効率的に補助するためには，「問題ツイートの自動収集」，「有害性や地域判定」，「注意喚起後の追跡」，「各都道府県警察への情報提供」の要件を満たす必要がある．
サイバー防犯ボランティア団体の円滑な取り組みのために，これらの要件をどの程度満たす必要があるかを確認するため，本研究期間においてシステムの試作および検証のための運用を行う．
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| 研究実績の概要 |
SNS上において「青少年の有害情報の閲覧機会の最小化」を実現するために，本研究では，問題ツイートへの都道府県警察による注意喚起の取り組みを補助するために，サイバー防犯ボランティア団体のネットパトロールの情報を各都道府県警察と情報共有するためのシステムを提供することを目的としている．
上記目的を満たすための研究計画として，2022年度は「注意喚起追跡・ノイズ除去・地域判定・有害判定機能の実装」を目的とした計画を進めた．具体的な内容としては，「注意喚起追跡」のために，2021年度から収集を行っている実際に47都道府県の警察の担当者が行った注意喚起の取り組みについてのツイートを収集し，その後に当該のツイートからリプライされている対象について注意喚起の後にツイートやアカウントの削除の有無や削除された場合には，注意喚起からの経過時間の計測を行った．
さらに，「ノイズ除去・地域判定・有害判定」のために，注意喚起の内容を分析することで，主な違法有害情報のパターンに分類した．そして，各違法有害情報のパターンに含まれる単語を解析することで，各パターンの特性を明らかにするとともに，含まれる地域名等により地域性の判断を行った．
そして，2021年度に引き続き違法有害情報の学習データの精度向上やトレンドの変化に対応するために，2022年度も継続して違法有害情報の可能性のあるツイートの収集するために，構築したシステムのツイート収集機能について年間を通して運用した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究実績の概要で述べた通り，2022年度は「注意喚起追跡・ノイズ除去・地域判定・有害判定機能の実装」を目的とし，47都道府県警察の担当者が行った注意喚起のうち85,722件の追跡を行い，ツイートやアカウントの削除と削除に至るまでの時間を確認した．そして，地域性や有害性を判定するために，各都道府県警察の注意喚起の傾向をテキストマイニングによる解析により，主要な内容の抽出と，地域との関係性についての分析を行った．さらに，2021年度から収集している違法有害情報に関連する学習データは継続して収集を行い追加で1,716,069件のツイートを収集した．
以上のことから，当初の計画の通りに追加の機能の実装や，それらに関する分析を実施することができたと判断した．
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究では，前述の通り2022年度の研究の実績としては当初計画通りに実施することができた．このため，2023年度の研究計画についても当初計画通りに進める方針である．2023年度の計画としては，2021年度から2022年度までに開発したシステムの全体運用とその評価であるために，運用を通したさらなるデータの分析と課題の抽出を行う予定である．
また，学習データ情報の収集元であるTwitterの仕様が2023年に変更される可能性があるために，必要に応じてシステムの各種の機能を修正することで仕様の変更に可能な限り対応する．
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