6月9日に、東京大学大学院工学系研究科坂田・森研究室の蕭喬仁氏が、2020年度人工知能学会全国大会（第34回）において、「構築主義的アプローチに基づく情報拡散型社会問題の早期抽出」の発表を行いました。
本発表は東京大学、株式会社ホットリンクと株式会社電通パブリックリレーションズによる、人工知能（AI）を用いたTwitterデータからの社会問題（社会課題）抽出に関する共同研究に基づくものです。
- 発表名：構築主義的アプローチに基づく情報拡散型社会問題の早期抽出
- 発表論文著者：蕭 喬仁（東京大学）［発表者］、大知 正直（東京大学）、長濱 憲（株式会社電通パブリックリレーションズ）、
榊 剛史（株式会社ホットリンク）、森 純一郎（東京大学）、阪井 完二（株式会社電通パブリックリレーションズ）、
坂田 一郎（東京大学）
※阪井完二は企業広報戦略研究所所長、長濱憲は同上席研究員。 - 発表要旨
本手法では、構築主義という社会学的な考え方に立脚し、情報拡散型社会問題を「ある状態が存在し、それが問題であると認識する人びとによる活動（クレイム申し立て活動）が生み出す人々の相互作用によって生じる状態」と定義した。
その上で、まず、クラウドソーシングによってクレイム申し立て活動に関するTwitterの教師用データを用意し、判別モデルを作成した。
次に、社会問題を表す語を、以下の２つの基準を用いて選別することで、早い段階での検出を目指した。
１．問題の悪化を表すような形容詞群と投稿中に高い頻度で共起すること。
２．ユーザのプロフィール情報に基づいて分類した多様な社会的分類へ広がっていること。
この選別を可能とする独自のユーザクラスタリング、通時的単語分散表現を組み合わせた指標を開発した。
Twitterデータを用いた実験で検証したところ、2019年中に発生した情報拡散型社会問題の代表的な事例の半数以上について、テレビ放映よりも早く抽出でき、本手法によって早期に情報拡散型社会問題を検出できることを示した。本研究成果を用いることによって、個人的な悩みだと思っていたものが、実は社会の多くの人に共通する問題であったというケースを今後広く検出できるようになる可能性がある。
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関連リンク 人工知能学会全国大会論文集 第34回全国大会(2020)
https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2020.0_1B5GS602
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