著者

蕭 喬仁 大知 正直 長濱 憲 榊 剛史 森 純一郎 阪井 完二 坂田 一郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2020, pp.1B5GS602, 2020

---

<p>近年、大衆が問題を発見しそれが拡散されることで社会問題として新たに認識される「情報拡散型社会問題」が急増している。情報拡散型社会問題は、従来の情報公開型社会問題と異なり、問題による悪影響が急速に拡大するため早期に認知・対策することが重要である。しかし、情報拡散型社会問題の早期抽出には従来の社会問題抽出手法は適用できず、問題にまつわる単語の同定も困難である。そこで本研究では情報拡散型社会問題の早期抽出のためにTwitterからクレイム申し立て活動を抽出・分析する構築主義的アプローチを提案する。まずツイートがクレイム申し立て活動か否かの教師データを用意し、それらを判別するモデルを作成する。次に、クレイム申し立てを行ったユーザーの情報と通時的分散表現による単語とクレイム申し立て活動の距離を測ることで、社会問題に関連する単語を教師データ無しに抽出する手法を提案する。17億件に及ぶTwitterデータを用いた実験では、提案手法が2019年中に発生した10の情報拡散型社会問題の事例のうち6つの事例をテレビ放映より早く抽出し、NHKの初放映日に対しては平均20.5日前の早期抽出できることを確認した。</p>