最近流行の深層学習（人工知能）を用いた研究で、コンピュータサイエンス学部の学生の論文「分類手法に応じた他者を怒らせる問題発言抽出パターンの特徴に関する分析」が、2018年2月15日発行の情報処理学会論文誌（ジャーナル）59巻2号pp.429-441に掲載されました。

　論文誌（ジャーナル）は、査読のない研究会論文や、採録規準の低い一部の国際会議論文とは一線を画し、専門家の厳密な査読に基づいて採録の判断が行われるものです。本学もそうですが、一般的なほとんどの大学では論文誌（ジャーナル）への論文の掲載が、博士号取得の条件の一つであり、かつ最難関の条件になっていると思います。学部生でもこの規準まで到達できるというのは、本学のコンピュータサイエンス学部ならではの特徴だと思います。

　今回の論文は、筆頭著者である村山大騎君と、指導教員である宇田隆哉講師の共著となっています。論文掲載時、村山君はソフトバンク勤務となっていますが、研究は学部4年次に行いました。

 

　この研究により何ができるようになるか簡単に説明します。

　みなさんもTwitterなどのSNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）を利用していると思います。そこで発言をする際、十分に注意をしていても「炎上」して非難を浴びてしまうこともあります。セクハラやパワハラにもいえることですが、発言者は「そんなつもりはない」と思っていても、相手が不快に感じる可能性はあり、不特定多数が相手となるSNSではその可能性は高くなります。そんなときに、「あなたが投稿しようとしている内容は、高確率で非難されそうですが本当に投稿しますか？」と自動的に警告してくれたらとても便利だと思います。それができるようになるのがこの研究です。

 

　しくみを説明します。

まず、Twitterで、過去に「炎上」した発言を大量に集めます。

誰かが怒りを感じた投稿（対象は英文のみ）には、#angryや#fuch、#bitchといったハッシュタグが付けられていることが多いのです。また、投稿がリプライ形式になっている場合、その元となる投稿がどれであるか分かります。よって、これらのハッシュタグが付けられている投稿のうち、リプライ形式になっているもののみを自動で収集し、その元となる投稿を未来に「炎上」することとなる投稿のサンプルとして使用しました。

　深層学習を使う際には、正しく分類された大量のデータが必要となりますが、今回の収集方法を考案したのは村山君です。宇田講師は、当初、Twitterの投稿から頑張って手動でデータを集めようとしましたが、村山君が良い方法を思いつきました。IT分野に強い、コンピュータサイエンス学部の学生ならではの発想といえます。

　次に、集めたサンプルを、深層学習を使って学習させて（正確にはその前にコーパスを使って文を分解する処理があります）、それでうまく分類できれば大成功なのですが、世の中はそんなに甘くありません。

　まず、流行の深層学習の中でも特に注目されているCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を使って分類してみました。

　結果は79％（F値）。

　分類結果は「炎上する」または「炎上しない」の二択ですので、当てずっぽうで答えても平均50％は当たります。つまり、微妙な結果ということです。

　次に、統計的な手法であるMNB（Multinomial Naive Bayes）でも試してみました。

結果は76％（F値）。非常に残念です。

　念のため、深層学習が流行する前によく使われていた、機械学習のSVM（Support Vector Machine）でも試してみました。

結果は66％（F値）。絶望的です。

……。

　ここで終わらないのがコンピュータサイエンス学部です。宇田講師は、誤分類された投稿内容をよく調べ、あることに気づきました。ここは一番いいところなので（長くなるので）割愛しておきます。詳しくは論文をご覧ください。

　そして、92％（F値）で“未来”に「炎上」“した”投稿を分類することに成功しました。つまり、この手法を使って、これから投稿しようとしている内容を調べれば、その発言が高確率で「炎上」するかどうか事前にわかることになります。そうすれば、不要ないさかいが防げて、世界が平和になりますよね。

　コンピュータサイエンス学部の研究は、オープンキャンパスで展示されていますので、是非ご来場ください！