著者

西 朋里 小川 祐樹 高 史明 高野 雅典 森下 壮一郎 服部 宏充

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.36, no.1, pp.WI2-E_1-9, 2021-01-01 (Released:2021-01-01)

参考文献数

21

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With the rise of Internet TV and other new media, people are now viewing the news through a variety of conduits. In addition, the influence of news media on people is changing. Viewers can post comments in Internet TV, and these comments has the viewers’ opinions of the news contents. Therefore, analysis of viewers comments is important in revealing the effect of the news. In addition, these comments are posted based on the morality of the viewers, and point of view of morality is considered important in the analysis of viewer comments in news. Therefore, this study purpose is to clarify the opinion on Internet TV news programs from a moral-based analysis viewers’ comments. This study analyzed the trend of viewer comments on ABEMA news programs using comment length and the application of two methods. First, the morality of viewer comments was analyzed by calculating the moral/immoral expression rate for each program using the moral foundation dictionary. Second, the distributed expressions of viewer comments (calculated by Doc2Vec) were clustered by k-means++, and program trends were analyzed using the cluster characteristics. The results indicated that there was no difference in comment length between the two program types. Comments on soft-news programs had a high moral/immoral expression rate for politics or current events. In contrast, comments of hard-news programs did not show a characteristic trend. A viewer can easily participate in the discussion, because the soft-news program deals with the same news for a long time as the news content is limited compared to the non-discussion program.

著者

高野 雅典 和田 計也 福田 一郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

pp.30-6_JWEIN-D, (Released:2016-01-28)

参考文献数

30

被引用文献数

3

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Cooperative behaviors are common in humans and are fundamental to our society. Theoretical and experimental studies have modeled environments in which the behaviors of humans, or agents, have been restricted to analyze their social behavior. However, it is important that such studies are generalized to less restrictive environments to understand human society. Social network games (SNGs) provide a particularly powerful tool for the quantitative study of human behavior. In SNGs, numerous players can behave more freely than in the environments used in previous studies; moreover, their relationships include apparent conflicts of interest and every action can be recorded. We focused on reciprocal altruism, one of the mechanisms that generate cooperative behavior. This study aims to investigate cooperative behavior based on reciprocal altruism in a less restrictive environment. For this purpose, we analyzed the social behavior underlying such cooperative behavior in an SNG. We focused on a game scenario in which the relationship between the players was similar to that in the Leader game. We defined cooperative behaviors by constructing a payoff matrix in the scenario. The results showed that players maintained cooperative behavior based on reciprocal altruism, and cooperators received more advantages than noncooperators. We found that players constructed reciprocal relationships based on two types of interactions, cooperative behavior and unproductive communication.

著者

高野雅典 和田計也 福田一郎

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻号頁・発行日

vol.2013-MPS-95, no.20, pp.1-6, 2013-09-19

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最近のソーシャルゲームでは,ユーザはギルドというチームを組み協力して課題を達成することを目的としたものが多い.このとき,同じギルドのユーザは基本的には協力関係にあるが,他方の振る舞いが必ずしももう一方にとってプラスになるとは限らず,複雑な社会関係が存在している.本稿ではそのような社会構造を持つソーシャルゲームの特定の状況に焦点を当て,ユーザの関係性や振る舞いを分析する.その状況を分析した結果,その特定の状況におけるユーザ間の関係は SnowDrift ゲームに類似しており,そこでのユーザの振る舞いに基づきユーザを利他的・非利他的という性質で分類できた.また,利他的なユーザ同士はある程度固まってギルドに所属しており,利他的なユーザ同士で協力し合い,効率のよいゲームプレイをしていることがわかった.

著者

榊 剛史 松林 達史 高野 雅典 清田 陽司

雑誌

人工知能

巻号頁・発行日

vol.36, no.2, 2021-03-01

著者

高野 雅典 和田 計也 福田 一郎

雑誌

人工知能

巻号頁・発行日

vol.30, no.1, pp.74-82, 2015-01-01

著者

福田 一郎 鈴木 俊裕 善明 晃由 高野 雅典 藤坂 祐介

雑誌

人工知能

巻号頁・発行日

vol.30, no.3, pp.318-324, 2015-05-01

著者

高野 雅典

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.36, no.3, pp.322, 2021-05-01 (Released:2021-05-01)

著者

高野 雅典 和田 計也 福田 一郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

2015

被引用文献数

3

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Cooperative behaviors are common in humans and are fundamental to our society. Theoretical and experimental studies have modeled environments in which the behaviors of humans, or agents, have been restricted to analyze their social behavior. However, it is important that such studies are generalized to less restrictive environments to understand human society. Social network games (SNGs) provide a particularly powerful tool for the quantitative study of human behavior. In SNGs, numerous players can behave more freely than in the environments used in previous studies; moreover, their relationships include apparent conflicts of interest and every action can be recorded. We focused on reciprocal altruism, one of the mechanisms that generate cooperative behavior. This study aims to investigate cooperative behavior based on reciprocal altruism in a less restrictive environment. For this purpose, we analyzed the social behavior underlying such cooperative behavior in an SNG. We focused on a game scenario in which the relationship between the players was similar to that in the Leader game. We defined cooperative behaviors by constructing a payoff matrix in the scenario. The results showed that players maintained cooperative behavior based on reciprocal altruism, and cooperators received more advantages than noncooperators. We found that players constructed reciprocal relationships based on two types of interactions, cooperative behavior and unproductive communication.

著者

河津 裕貴 鳥海 不二夫 高野 雅典 和田 計也 福田 一郎

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.30, 2016

著者

高野 雅典

出版者

一般社団法人 電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会 基礎・境界ソサイエティ Fundamentals Review (ISSN:18820875)

巻号頁・発行日

vol.10, no.4, pp.275-281, 2017-04-01 (Released:2017-04-01)

参考文献数

92

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ソーシャルビッグデータはヒトや社会について分析し理解するための強力なツールである.ソーシャルビッグデータ登場以前には観測が難しかった大量のヒトの詳細な社会的行動を分析できるからである.本稿では社会科学の研究トピックのうち協調行動・社会的グルーミングと社会構造・内集団バイアス・性的選好の四つについて紹介する.それぞれ先行研究をレビューした後,関連するソーシャルビッグデータ分析による研究について述べる.またWebの普及に伴って新たに発生した問題に関するソーシャルビッグデータ分析研究も紹介する.

著者

平野 雄一 鳥海 不二夫 高野 雅典 和田 計也 福田 一郎

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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オンラインでの交流は便利である一方で、特に未成年を初めとしてネットいじめや性犯罪の被害に合う等の事件に発展するリスクがある。そのため、ユーザーが未成年者かどうかを推定する技術は未成年者をリスクから守るためには必要不可欠である。そこで、本研究では、年齢が分からないチャットデータから年齢層を推定し、年齢情報から未成年者と他世代の交流を分析し、特に大人との交流に危険性が高いことを示した。

著者

高野 雅典 高 史明 荻上 チキ 永田 夏来

雑誌

2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

巻号頁・発行日

2023-04-06

著者

原 淳史 高野 雅典 Shtykh Roman 川端 貴幸

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.29, 2015

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インターネット広告において,広告主がDMPを利用する目的の一つは,コンバージョンに至る可能性の高い潜在顧客などをセグメントに分けて適切な広告施策を行うことである.しかし,DMP内の膨大な顧客データから,人手で的確なセグメントを抽出することは困難であり,目的に応じて自動的にセグメントを抽出することが望まれている.本稿では,Webページの訪問履歴を用いてセグメントを抽出するモデルの検討を試みた.

著者

榊 剛史 笹原 和俊 高野 雅典 瀧川 裕貴 鳥海 不二夫 吉田 光男

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.36, no.5, pp.594-598, 2021-09-01 (Released:2021-09-01)

著者

高野 雅典 角田 孝昭

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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共感,愛情,尊敬を与えるなどの社会的支援は,子どもの健康を高め,ストレスを軽減する.我々はいじめ被害者に対するソーシャルサポートをオンラインコミュニケーションによって促進することを目指す.本研究では実生活でのいじめ(オフライン)とオンラインコミュニケーションによるサポートに焦点を当てる.オンラインソーシャルサポートがいじめ被害者にどのように影響を及ぼし,どのような条件がソーシャルサポートが肯定的な効果をもたらすかを,アバターチャットサービスのコミュニケーションデータを分析することによって調査する.我々は仮想世界での少人数の友人に対する「いじめ被害の告白」が,いじめ被害者に正の効果をもたらすことを発見した.そこにはいじめ被害者の自己開示的発言が含まれていた.したがって,いじめ被害者による自己開示がソーシャルサポート提供を促すために重要であることを示唆している.

著者

高野 雅典 高 史明 荻上 チキ 永田 夏来

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 第37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2H1OS3a03, 2023 (Released:2023-07-10)

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著名人やインフルエンサーのネットハラスメント被害が問題になっている。ネットハラスメントは、著名人/インフルエンサーを精神的に苦しめ、社会にも悪影響を及ぼす。一方で著名人・インフルエンサーのネットハラスメント被害に関する研究は限られており、その影響も明らかでない。本研究では実態と課題を明らかにすることを目的として、日本の著名人・インフルエンサー(N=213)を対象に、ネットハラスメント被害、精神的ダメージ、加害者への対応についての調査を行った。本発表では、調査結果を報告し、課題解決のためのアクションについて考察する。

著者

黒田 彗莉 大熊 智子 高野 雅典 森田 千絵 櫻井 祐子 清田 陽司

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.37, no.5, pp.640-648, 2022-09-01 (Released:2022-09-01)

著者

西口 真央 鳥海 不二夫 高野 雅典

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.61, no.10, pp.1639-1646, 2020-10-15

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近年,オンライン空間上において,主に未成年者を対象としたいじめや誘い出しのような犯罪が起こる可能性,いわゆるネットリスクを抑制することが重要な課題となっている.従来の解決アプローチの1つとしては,主に会話コーパスを入力とした,ネットリスクの高いメッセージやユーザを自動検知する取り組みがあげられる.しかしながら,実社会では会話コーパスの利用自体が困難なケースも存在し,かつ,近年は複数人で交流可能なメディアにおけるリスクが顕著に高まっている.本研究では,会話コーパスを用いずに,メタデータのみを利用してネットリスクの高いグループを識別するモデルを構築する.実データを用いた2クラス分類モデル構築実験の結果,Macro-F1値で0.883と高い精度で高リスクグループが検出可能となった.さらにモデルを解釈することで,特定のネットワーク構造を持つユーザが所属するグループはリスクが高まる,などのいくつかの興味深い知見を得た.

著者

高野 雅典 水野 寛

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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現実の社会関係では相談しにくいことも匿名のオンラインコミュニケーションではしやすくなる。しかし日本の若者が主に利用するオンラインコミュニケーションツール(Facebook、Twitter、LINE)は現実の社会関係を多く含む。そのような現実とその拡張の社会関係を補完するコミュニケーションツールは重要であろう。本研究は、アバターチャットサービス「ピグパーティ」におけるソーシャルサポートについて考察することが目的である。そのためにサービス運営者によるインタビュー結果をオンラインソーシャルサポートの観点から整理した。

著者

黒田 彗莉 櫻井 祐子 高野 雅典 佐久間 洋司 清田 陽司

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.37, no.3, pp.323-328, 2022-05-01 (Released:2022-05-01)