| 研究課題/領域番号 |
24K15204
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
|
|---|
| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
|---|
研究代表者 |
武富 有香 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 特任研究員 (60941101)
|
|---|
| 研究分担者 |
杉山 佳奈美 京都大学, 工学研究科, 助教 (70974377)
松田 智裕 立命館大学, 衣笠総合研究機構, 研究員 (00844177)
須田 永遠 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 特任研究員 (40933411)
栗田 和宏 名古屋大学, 情報学研究科, 助教 (40885266)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2029-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2028年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
|
|---|
| キーワード | 悪口 / 誹謗中傷 / アノテーション / ソーシャルメディア / 異分野融合 / 学際 / テキストマイニング / ナラティブ / 意図推察性 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，誹謗中傷や悪口の言葉が，トピック横断的に同じ常套句や紋切り型，似たような論理の飛躍や論点のすり替えを持つことに着目し，ソーシャルメディア上に書かれた言葉の言語的特徴と，言葉から推察される書き手の意図を結びつけた誹謗中傷・悪口の分類モデルを，文学の読解手法を用いて構築する．さらにこのモデルを，機械可読性がある記述で体系化し，大規模言語モデルを利用することによって特徴を半自動的に抽出する手法の構築を行うことを目的とする．研究の性質上，文学・哲学の研究者と情報学の研究者が密に協力することによって研究を遂行する．
|
| 研究実績の概要 |
誹謗中傷・悪口の分類モデル構築にあたって用いる手法，具体的には，書かれた言葉の言語的特徴と，言葉から推察される書き手の意図を結びつける読解技術は，文学作品の分析に際して長い時間をかけて個々の研究者によって体得されるもので，その技術を説明するための手引きや記述を見つけることが困難である．この状況を鑑み，今年度は以下の研究を遂行した．
(i) 新型コロナワクチンに関する世論の大きな転換点が2021年6月に始まった職域接種であることを大規模ソーシャルメディア分析によって明らかにした研究代表者らの論文を発展させ，投稿の具体的内容や感情表明の推移を分析し，査読論文として出版した．論文内では，テキストマイニングと高度な意味解釈を組み合わせることによって仮説を構築し，その仮説を量的に検証することによって，当該手法を用いた大規模ソーシャルメディアデータ分析の方法を示した．
(ii) 当該手法について，幅広い分野の読者・聞き手に向けて発信した．複数の招待講演を含めた講演，学会発表，書籍の一章としての出版，人工知能学会誌特集号の企画・寄稿などを行った．
(iii) 学際的研究コミュニティの貴重さを実感したことから，共同代表として研究コミュニティを設立した．話題提供を軸にしたインタラクティブな議論の場として，参加者からも好評を得ている．
以上の通り，テキストマイニングと高度な意味解釈を組み合わせた分析手法を査読論文内で示すことができたほか，これらの実践研究を多分野の研究者に向けて発表しフィードバックを得ることができた．現在までの研究成果の出版と，分野横断的な研究コミュニティの設立も大きな進捗である．
|
| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
1: 当初の計画以上に進展している
理由
(i)テキストの高度な意味解釈を踏まえて構築した仮説を量的に検証する手法を分析の過程とともに示し，査読論文として出版を行うことができた．テキストマイニングと文学の読解手法を組み合わせた大規模ソーシャルメディアデータ分析によって，新型コロナワクチン接種についての先行きが最も不明瞭だった時期に感情表明を含むツイートの割合が最も高く，その後減少したことや，ツイートされた時期に接種を受けた人が話題になっていたことなどが発見された．2021年6月の職域接種を境に人々の興味・関心が個人的な事柄に集中したという世論の大きな転換点を捉えることに成功した研究代表者らの論文を発展させることができた．
(ii) 実践研究を例に手法を記述し，広く発表することができた．複数の招待講演では情報学一般に関心を持つ方々や，ヘルスケアと情報学の接続に関心を持つ聞き手に向けて話し，さまざまなフィードバックを得た．誹謗中傷・悪口を測るための手法開発についての論文をSpringer Natureの書籍の一章として出版したことや，人工知能学会誌における特集号「ナラティブと人工知能」に物語の読解技術とその情報学的応用に関する論文の寄稿を行なったことも大きな進捗であった．
(iii) さまざまな分野の研究者と新たなつながりをつくることができた．共同代表として立ち上げた研究コミュニティは，今年度も運営を続けていく（「ヒューマニティーズ+」，2024年9月）．人工知能学会誌「ナラティブと人工知能」の座談会のコーディネートの経験や，研究会・学会発表などを通じてできた新たなつながりは，来年度以降の活動に大きく寄与すると思われる．
|
| 今後の研究の推進方策 |
今年度に記述・実践した方法論を用いて，ソーシャルメディアデータ分析を進めるとともに，類型の構築に着手する．大規模言語モデルに基づく生成AIによるアノテーションについても実験を行い，解析への有効な活用方法を模索する．言語的特徴を半自動的に抽出する手法として列挙マイニングの技術面での研究も同時にすすめる．
|
