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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-01-18 11:20 機械学習を用いたSNS上の偽情報判別手法に関する研究 ○森 幹太・長岡健一（石川高専）  IN2020-43 |
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| 抄録 | （和） | SNS（Social Networking Service）の普及により，利用者が信頼性の高い情報と低い情報を取捨選択しなければならない状況が発生している．本研究では代表的なSNSの一つであるTwitterから，特定のキーワードに関するツイートを収集し，真・偽・その他の3クラスでラベリングした訓練用データセットを作成し，機械学習（Random Forest，LightGBM，Naive Bays，BERT）によってツイートを3クラスに自動で分類する手法を提案している．提案手法に基づいて得られた判定率の結果から，概ね自動分類を行うことができ，テキスト情報を利用したBERTによる分類精度が特に高いことがわかった．また，どのようなツイート特徴量が判定率に与える影響が大きいかを調査し，フォロワー数，フォロー数および「いいね」の数などが特に重要視されることなどを明らかにしている． |
| （英） | There are situations in which users have to select reliable information from a huge amount of information with the spread of SNS (Social Networking Service), In this study, we collected tweets related to specific keywords from Twitter, which is one of the representative SNS, and created a training data set labeled in 3 classes of “Real, Fake and Other”. Furthermore, we propose a method for automatically classifying by machine learning. From the results of the judgment rate obtained by our proposed method, it was found that automatic classification can be performed in general, and the classification accuracy by BERT using text information is particularly high. In addition, we investigated what kind of tweet features have a large effect on the judgment rate, and clarified that the number of follows/followers and the number of likes are particularly important. |
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| キーワード | （和） | ソーシャルメディア / Twitter / デマ判別 / 機械学習 / / / / |
| （英） | Social Media / Twitter / Discrimination False Information / Machine Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 311, IN2020-43, pp. 13-17, 2021年1月. | |
| 資料番号 | IN2020-43 | |
| 発行日 | 2021-01-11 (IN) | |
| ISSN | 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 | IN2020-43 |
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| 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） | 機械学習を用いたSNS上の偽情報判別手法に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Research on a Method for Discriminating Disinformation on SNS Using Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ソーシャルメディア / Social Media |
| キーワード(2)（和/英） | Twitter / Twitter |
| キーワード(3)（和/英） | デマ判別 / Discrimination False Information |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 森 幹太 / Kanta Mori / モリ カンタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 石川工業高等専門学校 (略称： 石川高専) National Institute of Technology, Ishikawa College (略称： NIT, Ishikawa Col.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長岡 健一 / Kenichi Nagaoka / ナガオカ ケンイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 石川工業高等専門学校 (略称： 石川高専) National Institute of Technology, Ishikawa College (略称： NIT, Ishikawa Col.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-01-18 11:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2020-43 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.311 |
| ページ範囲 | pp.13-17 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-01-11 (IN) |
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