著者

梶原健吾 鳥海不二夫 大橋弘忠 大澤博隆 片上大輔 稲葉通将 篠田孝祐 西野順二

雑誌

第76回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2014, no.1, pp.597-598, 2014-03-11

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近年の人工知能の技術の発展により、チェスや将棋等の完全情報ゲームでは人工知能が人間のプロを相手に勝利するようになった。一方で、不完全情報ゲームについての研究は多くはない。そこでコミュニケーションゲーム“人狼”に着目し、人工知能が目指すべき新たな目標として設定する。本研究ではこのゲーム内で使用される主な言葉をプロトコル化し、各エージェントがそのプロトコルで会話をすることでゲームが進行される。過去の会話内容やプレイヤー数等を環境とし、発言内容や能力者の行動等の戦略をQ学習により学習させ、最適戦略を解析する。

著者

篠田 孝祐 鳥海 不二夫 片上 大輔 大澤 博隆 稲葉 通将

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.28, 2014

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コミュニケーションゲームである人狼ゲームを人工知能における標準問題として考えた場合、どのような課題があり、必要とされる技術要素を検討する。また、この人狼ゲームを、人工知能プログラムが参加してゲームを行う競技会を開催することで、発展が期待できる分野を考察する。

著者

鳥海 不二夫 吉田 光男

出版者

Webインテリジェンスとインタラクション研究会

雑誌

Webインテリジェンスとインタラクション研究会 予稿集 第12回研究会 (ISSN:27582922)

巻号頁・発行日

pp.27-32, 2018 (Released:2022-11-07)

参考文献数

15

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本研究では,2017年に行われた衆議院選挙の政党公式アカウントのツイートの拡散力について分析を行った.まず,公式アカウントのフォロワーとそのソーシャルネットワーク,選挙期間中の公式アカウントのツイートの拡散状況を収集した. 本研究では6政党の公式アカウントを含む61,462,601ユーザの503,648,217ツイートを収集し,当該データを用いて分析を行った.まず,各政党のツイートがどの程度のユーザまで到達した可能性があるかを拡散カと定義し,各政党の拡散力を評価した.その結果,フォロワー数と拡散力は必ずしも一致せず,最もフォロワー数が多かった立憲民主党よりも自民党のアカウントの方が高い拡散力を持つことが明らかとなった.次に,フォロワー数と拡散力の強さが一致しなかった要因の分析を行った. その結果,フォロワー同士のソーシャルネットワークと,公式アカウントのツイート内容が拡散力に大きく影響を与えていることが明らかとなった.自民党の公式アカウントは,フォロワーのフォロワーに政党をフォローしていないユーザが多いこと,政治的なツイート以外をほとんど行っていないことの二点が高い拡散力を持っている要因であることが明らかとなった.一方,立憲民主党のアカウントではフォロワー同士のつながりが強く,また公式アカウントが多数の非政治的ツイートを行っており,ネット選挙における戦略の違いが拡散力の差につながっていることが明らかとなった.

著者

池田 圭佑 榊 剛史 鳥海 不二夫 栗原 聡

雑誌

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) (ISSN:18827780)

巻号頁・発行日

vol.11, no.1, pp.21-36, 2018-03-14

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東日本大震災や熊本地震において,Twitterなどのソーシャルメディアが重要な情報源として利用された.一方,デマ情報のような誤った情報の拡散も確認されており,デマ情報の抑制手法の確立は災害大国日本において急務である.しかし,デマ情報がどのように拡散するかは明らかになっておらず,そのため有効な抑制手法も確立されていない.本稿では,これまでに提案した口コミに着目した情報拡散モデルにおいて「人の生活パタン」および「複数の情報源からの情報発信」を考慮した新たな情報拡散モデルを提案する.本モデルを用いて,これまで再現性に課題のあった実際のデマ情報を再現し,本モデルの妥当性を確認した.また,デマ情報の抑制手法の検討および評価もあわせて行った.その結果,デマ情報を否定する訂正情報をより多く拡散させるための手法が明らかになった.

著者

武田 惇史 鳥海 不二夫

出版者

人工知能学会

雑誌

2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

巻号頁・発行日

2019-04-08

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近年,人工知能研究において,人狼ゲームが注目されている.本研究では,今後の人工知能大会における5人人狼のレギュレーションにおいて,あらゆる戦略に対して優位となるような戦略が発見されるかを調べるため,戦略進化のシミュレーション手法を提案する.シミュレーションの結果,常に優位となる戦略は発見されず,戦略は周期的に変化し続けるようになることが明らかとなった.

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

池田 圭佑 岡田 佳之 榊 剛史 鳥海 不二夫 風間 一洋 野田 五十樹 諏訪 博彦 篠田 孝祐 栗原 聡

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告知能システム(ICS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2015, no.14, pp.1-6, 2015-02-23

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2011 年 3 月 11 日に発生した東日本大震災において,Twitter を利用して避難情報や被災地の情報が発信され,重要な情報源となった.しかし,Twitter で発信された情報は,急速に不特定多数の人に広まることから,誤った情報が発信されると瞬時に広がるというデメリットも存在する.そのため,デマ情報を早期収束させる方法を確立する必要がある.そこで,我々は Twitter における情報拡散メカニズムを探るため,新たな情報拡散モデルを提案する.提案モデルは,Twitter ユーザを趣味嗜好の概念を持つエージェントとして定義するさらに,同一ユーザが複数回つぶやくことと,情報経路の多重性を考慮する.提案モデルを用い,東日本大震災時に確認されたデマ情報拡散の再現実験をし,実際のデマ拡散の再現性について検討を行う.

著者

平原 悠喜 鳥海 不二夫 菅原 俊治

出版者

日本ソフトウェア科学会

雑誌

コンピュータ ソフトウェア (ISSN:02896540)

巻号頁・発行日

vol.31, no.3, pp.3_211-3_221, 2014-07-25 (Released:2014-09-10)

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本研究では,公共財ゲームにおける進化ゲームのモデルを用いて,ソーシャルメディアが協調支配的となる状況を調べる.それにより,ソーシャルメディアが流行するメカニズムを明らかにする.協調支配的な状況とは,記事の投稿およびコメント等によるリアクションをする方がしないより得となる場合である.つまり,それは流行している状況と言える.現在流行しているソーシャルメディアが今後も流行し続けるのか,または新しいソーシャルメディアが流行し始めるのかを予想することは難しい.一般にソーシャルメディアが公共財の性質を持つことに注目し,協調支配的な状況を調べた先行研究はあるが,そこではネットワーク構造を完全グラフと仮定している.我々は,完全グラフと比べて現実のネットワークに近いと言われるWSモデルとBAモデルの2つを用いて,シミュレーション実験を行う.実験より,ネットワーク構造の種類によって,ソーシャルメディアの流行のメカニズムに違いが出ることを明らかにした.WSモデルを適用した場合,結果は完全グラフとほぼ同様になった.一方,BAモデルを適用した場合,結果は完全グラフとは異なるものになった.BAモデルのネットワーク構造はソーシャルメディアを流行しやすくする.

著者

白井 嵩士 榊 剛史 鳥海 不二夫 篠田 孝祐 風間 一洋 野田 五十樹 沼尾 正行 栗原 聡

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

JSAI大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2012, pp.1C3OS121, 2018-07-30

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<p>ソーシャルメディアでは多くのユーザーが活発な情報交換を行っており、情報が短時間で拡散するという特徴がある。しかし、これらの中にはデマ情報も含まれており、デマ情報の拡散が問題視されている。本研究ではTwitterにおけるデマ情報およびデマ訂正情報の拡散に焦点を当て、これらの拡散の様子を解析するとともに、感染症の伝播モデルを応用した拡散モデルを提案し、早急なデマ拡散の収束を目的とする方策を検討する。</p>

著者

園田 亜斗夢 鳥海 不二夫 中島 寛人 郷治 雅

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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情報が電子媒体で発信されるようになり,情報の即時性や情報量の増加が進んでいる.そのため,読者が情報を選択する際の労力は増加しており,そのような負担を減らす推薦サービスの導入も進んでいる.一方で,過度な推薦により,ユーザに偏った情報のみを提供するフィルターバブルが発生しているとの指摘もある.本研究では,推薦に先立つ記事の分類により,推薦システム導入前の行動変容を分析し,閲覧回数等が行動変容に与える影響を分析した.

著者

鳥海 不二夫

雑誌

人工知能

巻号頁・発行日

vol.32, 2017-11-01

著者

浅谷 公威 川畑 泰子 鳥海 不二夫 坂田 一郎

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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オンラインソーシャルネットワーク(OSN)上の友人関係やその中での会話のネットワーク構造は,同類選好と優先的選択によりその多くの部分が説明される.しかし,これらのメカニズムには特定の属性を持つ人間への別の属性を持つ人間からの一方的な選好は想定されていない.OSNには地理的制約がなく検索性も高いため,一方的な選好によるコミュニケーションが起こりやすいと考えられる.我々はTwitterにおける家出に関するツィートとそれに対するリアクションを抽出し,ユーザー間のネットワークを分析することで,OSN上に数千人単位の一方的な選好によるコミュニケーションが存在すること確認した。そこでは,お互いに関係が疎な2つのグループ間(誘い出す側と,家出を表明する側)で一方向のコミュニケーションが存在する.さらに、前者のグループのユーザーの2割程が後者への一対多のコミュニケーションをとっており,明確な一方的な選好が存在することが想定される.また,そのような一対多のコミュニケーションをとるユーザーからのツィートは誘い出しの意図が想定される割合が非常に高いことが分かった.

著者

梶原 健吾 鳥海 不二夫 稲葉 通将 大澤 博隆 片上 大輔 篠田 孝祐 松原 仁 狩野 芳伸

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

稲葉 通将 鳥海 不二夫 大澤 博隆 片上 大輔 篠田 孝祐 西野 順二

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.28, 2014

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我々は,コミュニケーションゲーム「人狼ゲーム」を行う人狼ゲームエージェントの実現を目指している.人狼ゲームでは,プレイヤーは自分の真の意図を隠しつつ意見を述べる必要がある.本研究では,人間らしく振る舞う人狼ゲームエージェントの実現に有用な知識獲得を目指し,出された意見に対するプレイヤーの行動を同調・反駁という観点から分析を行う.

著者

鳥海 不二夫 山本 仁志

出版者

情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.53, no.11, pp.2507-2515, 2012-11-15

被引用文献数

1

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近年,ソーシャルメディアの発達が目覚しく,FacebookやTwitterなど数多くのソーシャルメディアがWeb上で運営され,多くのユーザによって利用されている.ソーシャルメディアへの記事投稿にはコストが必要であるにもかかわらず,自発的に記事が投稿されるメカニズムは明らかとなっていない.ここで,ソーシャルメディアの基本的な仕組みは,多数の情報がコストをかけて投稿され誰もがアクセスし利用することができることから,公共財としての性質を持っているといえる.公共財への貢献を促進する仕組みとしては,協調しない者に対し罰則を与える規範ゲーム・メタ規範ゲームが提案されている.しかし,ソーシャルメディア上では非参加者を罰するということは不可能である.そこで,懲罰ではなく協調者にたいして報酬を与えるという方法を取ることが考えられる.一方で,報酬よりも懲罰のほうが効果的であるという報告があり,通常の条件下ではソーシャルメディアでは協調は進化しないと考えられる.そこで本研究では,報酬しか与えられない公共財ゲームであるソーシャルメディア上で,どのような条件が整った時に協調が促進されるのかを,エージェントシミュレーションによって明らかにする.In this paper, we propose the General public goods game to represents human behaviors on the social media. The structures of social media are modeled to clarify the mechanism to participate to social media. We developed a simulation model to clarify the mechanism to participate to social media. In general, there are no systems to punish other users in social media. Instead, there are some systems to rewards other users by comments or replies for communication behaviors. We modeled such reward model by General public goods game to clarify the conditions to realize cooperation dominants situation. From agent-based simulation, it becomes clear that the rewards for the cooperation and the rewards for the rewards can be the factor to encourage the cooperation. Furthermore, we analyzed the relationships between costs and the benefits to encourage the cooperation. From the analysis, the cooperation behaviors become dominant in the case that the benefits for the cooperation and rewards are larger than the cost to reward other users.

著者

鳥海 不二夫 神谷 達幸 石井 健一郎

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J94-D, no.11, pp.1740-1750, 2011-11-01

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近年,SNS (Social Networking Service)やBlog,Twitterなどのインターネットを利用したコミュニケーションツールの利用が拡大している.SNSのユーザは友人登録機能によってSNS上での他のユーザとの関係を表現する.このようにSNS上に現れる友人関係は,実社会において観測することの困難な人間関係を限定的ではあるが具現化する可能性がある.本研究では性質の異なる多数の小規模SNSを表現可能なネットワーク生成モデルを提案した.提案モデルは,SNSの成長モデルとして知られているCNN+Fitnessモデルに,管理者優先モデル,トライアドフォーメーションモデル,優先的近傍接続モデルを組み合わせて作られた.そして,それぞれのモデル適用率をパラメータとし,モデル化したいSNSに特化して最適化することで,現実の友人ネットワークの構造を近似する.パラメータの最適化にはSimulated Annealingを利用した.また,提案モデルの近似性能を確認するために,ネットワーク指標間の距離に基づいた評価関数を提案した.提案モデルを279の小規模SNSに適用し,提案評価関数で評価した結果,従来のモデルよりも高い精度で小規模SNSの友人ネットワークを近似できることを確認した.また,提案した3種類のモデルについて有効性を確認したところ,管理者優先モデル,優先的近傍接続モデルは友人ネットワーク生成モデル構築上重要であったが,トライアドフォーメーションモデルはネットワークの生成にほとんど寄与しないことが明らかとなった.

著者

片上 大輔 鳥海 不二夫 大澤 博隆 稲葉 通将 篠田 孝祐 松原 仁

出版者

社団法人人工知能学会

雑誌

人工知能:人工知能学会誌 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.30, no.1, pp.65-73, 2015-01-01

著者

池田 圭佑 榊 剛史 鳥海 不二夫 風間 一洋 野田 五十樹 諏訪 博彦 篠田 孝祐 栗原 聡

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.31, no.1, pp.NFC-C_1-13, 2016-01-06 (Released:2016-09-26)

参考文献数

19

被引用文献数

1

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During the 2011 East Japan Great Earthquake Disaster, some people used social media such as Twitter to get information important to their lives. However, the spread of groundless rumor information was big social problem. Therefore, social media users pay attention to prevent wrong information from diffusing. The way to stop the spread of a false rumor is needed, so we have to understand a diffusion of information mechanism. We have proposed information diffusion model which is based on SIR model until now. This model is represented by the stochastic state transition model for whether to propagate the information, and its transition probability is defined as the same value for all agents. People ’s thinking or actions are not the same. To solve this problem, we adopted three elements in our model: A new internal state switching model, user diversity and multiplexing of information paths. In this paper, we propose a novel information diffusion model, the Agent-based Information Diffusion Model (AIDM). We reproduce two kinds of false rumor information diffusion using proposed model. One is “single burst type false rumor spread ”, and another is “multi burst type false rumor spread. ”Proposal model is estimated by comparing real data with a simulation result.

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

鳥海 不二夫 榊 剛史

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.58, no.6, pp.1287-1299, 2017-06-15

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近年,ソーシャルメディアにおいては,震災や選挙,炎上などの社会的イベントにより,特定の話題が大きく取り上げられるバースト現象が頻繁に発生している.そのような社会的イベントがどのように社会に受け止められているかを正確に理解するためには,バースト現象を分析し,どのような人々がどのような意見を表明しているかを明らかにするための技術が必要不可欠である.本研究ではバースト現象発生時に,(1)どのようなトピックが含まれるか,(2)各トピックがどのようなユーザによって拡散されているかを分析することで,バースト現象の詳細を明らかにする手法を提案した.まず,予備評価実験で,提案するトピック分類手法およびユーザ分類手法により適切な結果が得られることを示した.事例分析では提案手法を用いて炎上や自然災害など5つのバースト事例の分析を行い,それぞれの事例において,投稿数が多くかつ多様なユーザに語られていたトピック,投稿数が多いが一部のユーザのみに語られていたトピックを明らかにした.本提案手法は,必ずしも新しい手法ではなく,基本的には既存の手法の組合せによるものである.しかしながら,それによってバースト現象の詳細を分析することが可能であることを示した点が本論文における最も大きな貢献である.Recently, burst phenomena, which mean specific topics are referred widely, occur frequently on social media. Those are caused by some social events such as natural disasters, public election and flaming. To understand how such social events have been received by the society as a whole, we need a new method, which reveal who has what opinion by analyzing burst phenomenon. In this paper, we propose a method to reveal details of bust phenomenon by analyzing (1) what kinds of topics are included in a burst (2) who propagate each topics. In preliminary evaluation experiments, we show that it is possible to acquire appropriate results by the proposed method for topic clustering and use community detection. In detailed case analysis, we analyze 5 bust cases, including natural disasters and flaming, and uncover that some big topics are referred by various users and other big topics are referred by partial users in each cases. The proposed method basically consists of common techniques; those are not so new one technically. The contribution of this paper is to prove that it is possible to analyze burst phenomena in detail by the combination of existing simple methods.