講演情報
[5Yin-A-54]多面的なフェイクニュース評価に向けたデータセット分析
〇吉田 明理1、安藤 一秋1 (1. 香川大学)
キーワード：
フェイクニュース、多面的評価、データ分析
近年，SNSの急速な普及により，個人や組織を問わず，誰もが容易に情報を発信・拡散できるようになり，フェイクニュースが大きな問題になっている．この問題に対し，日本語記事を対象としたファクトチェックに関する研究も実施されており，ベンチマークの構築や判定モデルが提案されている．しかし，先行研究の多くは「記事が真実か否か」による二値分類が主に用いられており，情報源の信頼性や表現の妥当性，社会的な影響度といった多面的観点を考慮した議論，分析は限定的である．そこで本研究では，フェイクニュースを多面的に評価するため，日本語のファクトチェックデータセットJapanese Fake News Datasetに対して新たに属性を付与することで，トピックの傾向や発信元ごとの社会への有害度の分布について分析する．トピック分析の結果から，発信元の性質によってトピックに違いがある可能性が示唆された．一方で，有害度の分析では，発信元によって有害度が異なるという仮説は支持されず棄却された．