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講演抄録/キーワード
講演名 2021-01-18 10:55
誹謗中傷による被害を減らすためのツイートにおけるトゲワード検出
伊藤圭吾荒澤孔明服部 峻室蘭工大IN2020-42
抄録 (和) ネット上での誹謗中傷の書き込みは以前から問題視されていたが,現在はさらに問題意識が強まったと感じている.SNSを代表するTwitterは,ユーザの投稿にリプライできるアカウントを制限する機能や,通報を受けたツイートの削除やアカウントの停止などの対策を行っている.しかしながら,このような対策は誹謗中傷を減らす根本的な対策とはならない.この問題を解決するために本稿では,投稿されているツイートが誰かを誹謗中傷しているかどうかを自動的に判定する手法を提案する.基本的な誹謗中傷の判定は,ツイートに含まれる単語と著者らがリストアップした"トゲワード"(罵詈雑言やネガティブな言葉)とのパターンマッチにより行う.さらに,ポジティブ・ネガティブ(PN)判定を用いてツイートのネガティブ度を算出したり,係り受け解析を用いてツイート中の単語(特にトゲワード)の対象を認識させたりすることで,誹謗中傷しているツイートを精度良く分類するシステムを考案する. 
(英) Posting slanderous defamation on the Internet has been regarded as a social problem, and now it seems that the social awareness of the problem has become even stronger. Twitter, which represents SNS, has a function to limit the accounts that can reply to a user's posts, and takes measures such as deleting the tweets and suspending the accounts that are reported as NG. However, such measures are not radical ones to reduce slanderous defamation and reduce its damage. To solve this problem, this paper proposes a method to automatically judge whether or not a posted tweet is defaming someone or someone's doing/something. The basic judgment of defamation is made by pattern-matching words in a posted tweet with "Stinging Words" (such as abuse words and negative words) listed by the authors. Furthermore, this paper aims to develop a system that classifies defamation tweets as precisely and exhaustively as possible, by calculating the negative degree of tweets using Positive/Negative (PN) judgment and also by recognizing the target of a word (especially, stinging word) in a tweet using dependency analysis.
キーワード (和) 誹謗中傷判定 / 係り受け解析 / ポジティブ・ネガティブ判定 / ツイート / SNS / / /  
(英) Defamation Judgment / Dependency Analysis / Positive/Negative Judgment / Tweets / SNS / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 311, IN2020-42, pp. 7-12, 2021年1月.
資料番号 IN2020-42 
発行日 2021-01-11 (IN) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IN2020-42

研究会情報
研究会 IN  
開催期間 2021-01-18 - 2021-01-19 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) コンテンツ配信/流通、ソーシャルネットワーク(SNS)、データ分析・処理基盤、ビッグデータ及び一般 
テーマ(英) Contents Distribution, Social Networking Services, Data Analytics and Processing Platform, Big data, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IN 
会議コード 2021-01-IN 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 誹謗中傷による被害を減らすためのツイートにおけるトゲワード検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Stinging-Word Detection in Tweets for Reducing Defamation Damage 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 誹謗中傷判定 / Defamation Judgment  
キーワード(2)(和/英) 係り受け解析 / Dependency Analysis  
キーワード(3)(和/英) ポジティブ・ネガティブ判定 / Positive/Negative Judgment  
キーワード(4)(和/英) ツイート / Tweets  
キーワード(5)(和/英) SNS / SNS  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 伊藤 圭吾 / Keigo Itoh / イトウ ケイゴ
第1著者 所属(和/英) 室蘭工業大学 (略称: 室蘭工大)
Muroran Institute of Technology (略称: Muroran Inst. of Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 荒澤 孔明 / Komei Arasawa / アラサワ コウメイ
第2著者 所属(和/英) 室蘭工業大学 (略称: 室蘭工大)
Muroran Institute of Technology (略称: Muroran Inst. of Tech.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 服部 峻 / Shun Hattori / ハットリ シュン
第3著者 所属(和/英) 室蘭工業大学 (略称: 室蘭工大)
Muroran Institute of Technology (略称: Muroran Inst. of Tech.)
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講演者
発表日時 2021-01-18 10:55:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IN 
資料番号 IEICE-IN2020-42 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.311 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-IN-2021-01-11 


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