High-accuracy Comprehensive and Early Detection of Cyberbullying Based on Social Media Analysis

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本研究課題では，ネットいじめの高精度・網羅的・早期的自動検出技術の開発を目的とする．具体的には，A)いじめ表現辞書の構築によるネットいじめの高精度識別技術の開発，B)コンテキスト分析に基づく潜在的ネットいじめの網羅的検出技術の開発，C)時系列的ソーシャル分析に基づくネットいじめの早期発見技術の開発に取り組んでいる．本年度は，研究計画の三つの課題を進めて一定の成果を上げた．A)の課題について，いじめ表現辞書を含む複数の特徴量と複数の機械学習手法を組合わせたネットいじめの自動検出手法と，異なる時期で構築したいじめ表現辞書の分類に対する効果の評価をまとめて，国際論文誌論文を発表した．B)の課題について，潜在的ネットいじめの網羅的検出を目的とし，皮肉文の自動抽出に取り組んだ．事前学習言語モデル（BERT及びRoBERTa，DeBERTa）を用いた文脈理解，テキスト類コンテキスト及び非テキスト類コンテキストを考慮した皮肉文の検出手法を提案した．また，既存研究に多く利用されたハッシュタグで収集したデータセット以外に，皮肉投稿者により収集したデータセットにも手法を適用し，検出パーフォーマンスを比較した．テキスト類及び非テキスト類コンテキストそれぞれの特徴ベクトルを利用し，皮肉検出を行った結果，ベースラインと比較し優位な結果を得た．C)の課題について，コンテンツとそれに関連するツイートデータを用いた，機械学習による2STEPの特定情報の早期検出手法を提案した．両方のSTEPにおいて，予測確率が閾値以上の情報に対してラベルを確定させて追跡対象から取り除くことで，検出の精度と早期性の両立を図った．提案手法を用いることにより，特定情報の拡散初期において，ベースラインと比較して精度とF値の向上が確認された．