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ソーシャルメディア上の投稿記事は有用だが，フェイクやデマが混在している．ゆえに，記事の信憑性を見極めるファクトチェックが重要だが，その能力育成方法は確立されていない．本研究では，「ある記事を，他者がどう見ているか」を意識したファクトチェックを未熟者自身に行わせることによるフェイク記事の見極め経験促進手法の実現を目指す．そのために，フェイクの可能性のある記事を訂正記事と共に抽出する手法，記事に対する他者の反応を意見動向別に自動的に整理・蓄積する手法，および，これら切っ掛け情報を未熟者に提示し，経験状況に応じて増減させる能力育成方法を開発する．これらの手法に基づいて支援システムを開発することで，フェイク記事を見極める実際的な経験の積み重ねのための新たな支援の可能性を示す．
２０２２年度は，主に，フェイク記事見極め経験促進システムの開発・検証に取り組んだ．まず，２０２１年度に開発したモジュールをサブシステムとする形で，ソーシャルメディア上の記事の収集から，その分析に基づいたフェイクの可能性のある記事候補の抽出，記事候補に付随する他者の意見動向の分類，これらの視覚的提示まで担う支援システムのプロトタイプを開発した．その上で，開発したフェイク記事見極め経験促進システムを大学生による実際のフェイク記事見極め作業に適用し，実践運用した．その結果に基づいて提案手法の有効性について考察し，課題を含めた知見を整理した．
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