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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-09-02 17:10 ニュースサイトにおけるフィルターバブル状態の事前検知モデルの検討 ○喜田周作・峯 恒憲・荒川 豊（九大）  NLC2024-11 |
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| 抄録 | （和） | 近年，様々なインターネットサービスにおいて，ユーザの好みに合わせたコンテンツを提供する推薦システムの普及が進んでいる． 推薦システムは閲覧履歴や登録情報を基に推薦コンテンツをよりユーザに適したものへと更新するが，その特性上，ユーザに対して偏った情報を提示する可能性があるという問題点を孕む．この現象はフィルターバブルと呼ばれ，情報的健康について議論する上で重要な要素となっている． 従来の研究では，推薦コンテンツの偏りに着目してフィルターバブル状態を検討しているが，「偏り」の定義は曖昧であり，どのような状態をフィルターバブル状態とするかは一意に定められていない．また，従来の手法では多様性指標として主にトピックのみに着目しており，他の指標に関しては十分に考慮されていない． 本研究では，ユーザが閲覧したコンテンツの内容と感情の変化に基づくフィルターバブル状態の定義手法を提案する． さらに，その定義を基にフィルターバブル状態への推移を検知するモデルを作成し，評価を実施する． |
| （英） | In recent years, the proliferation of recommendation systems that provide content tailored to user preferences has advanced across various internet services. These systems update recommended content based on browsing history and registered information to better suit users, but their inherent characteristics pose the risk of presenting biased information to users. This phenomenon is known as the filter bubble and is a crucial element in discussions about “informational health”. Traditional research has focused on examining the filter bubble state by looking at the bias in recommended content, but the definition of “bias” remains ambiguous, and what constitutes a filter bubble state is not clearly established. Additionally, conventional methods have primarily focused on topics as diversity indicators, without sufficiently considering other metrics. This study proposes a method for defining the filter bubble state based on the content and emotional changes of the content viewed by users. Furthermore, based on this definition, a model to detect transitions into the filter bubble state will be created and evaluated. |
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| キーワード | （和） | 情報的健康 / 推薦システム / フィルターバブル / 感情分析 / 自然言語処理 / / / |
| （英） | informational health / recommendation system / filter bubble / sentiment analysis / natural language processing / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 173, NLC2024-11, pp. 57-62, 2024年9月. | |
| 資料番号 | NLC2024-11 | |
| 発行日 | 2024-08-26 (NLC) | |
| 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 | NLC2024-11 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
| 開催期間 | 2024-09-02 - 2024-09-03 |
| 開催地（和） | 北海道大学 クラーク会館 大集会室1 |
| 開催地（英） | Hokkaido University. The Clark Memorial Student Center. |
| テーマ（和） | 第21回テキストアナリティクス・シンポジウム |
| テーマ（英） | The 21st Text Analytics Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2024-09-NLC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ニュースサイトにおけるフィルターバブル状態の事前検知モデルの検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Filter Bubble Detection Model Based on News Recommendation Dataset |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 情報的健康 / informational health |
| キーワード(2)（和/英） | 推薦システム / recommendation system |
| キーワード(3)（和/英） | フィルターバブル / filter bubble |
| キーワード(4)（和/英） | 感情分析 / sentiment analysis |
| キーワード(5)（和/英） | 自然言語処理 / natural language processing |
| 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） | 喜田 周作 / Shusaku Kita / キタ シュウサク |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 峯 恒憲 / Tsunenori Mine / ミネ ツネノリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒川 豊 / Yutaka Arakawa / アラカワ ユタカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-09-02 17:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2024-11 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.173 |
| ページ範囲 | pp.57-62 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-08-26 (NLC) |
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