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  1. 論文誌(ジャーナル)
  2. Vol.61
  3. No.10

メタデータを利用したソーシャルメディア内グループのネットリスク検知

https://doi.org/10.20729/00207256
https://doi.org/10.20729/00207256
af374593-b674-447e-b010-3c380abf6f52
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-JNL6110010.pdf IPSJ-JNL6110010.pdf (705.3 kB)
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Journal(1)
公開日 2020-10-15
タイトル
タイトル メタデータを利用したソーシャルメディア内グループのネットリスク検知
タイトル
言語 en
タイトル Detection of High Online-Risk Groups on Social Media Using Action Log
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 [一般論文] ソーシャルネットワーク,ネットリスク検知,いじめ,誘い出し
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
ID登録
ID登録 10.20729/00207256
ID登録タイプ JaLC
著者所属
東京大学
著者所属
東京大学
著者所属
東京大学/株式会社サイバーエージェント
著者所属(英)
en
The University of Tokyo
著者所属(英)
en
The University of Tokyo
著者所属(英)
en
The University of Tokyo / CyberAgent.inc
著者名 西口, 真央

× 西口, 真央

西口, 真央

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鳥海, 不二夫

× 鳥海, 不二夫

鳥海, 不二夫

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高野, 雅典

× 高野, 雅典

高野, 雅典

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著者名(英) Mao, Nishiguchi

× Mao, Nishiguchi

en Mao, Nishiguchi

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Fujio, Toriumi

× Fujio, Toriumi

en Fujio, Toriumi

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Masanori, Takano

× Masanori, Takano

en Masanori, Takano

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 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.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Recently, it has become an important issue to reduce the risk of crimes, such as cyber-bullying and cyber-luring. One traditional approach is to build a model that automatically detects high-risk messages and users. These models mainly use a conversation corpus. However, there are cases where it is difficult to use a conversation corpus in the real world. Furthermore, it has been significantly increasing in recent years of the risk on the media that makes it possible to meet an unspecified number of people. The purpose of this study is to develop a model that estimates groups with high online-risk using only the action log. As a result of the construction experiments of the two-class classification model using actual data, we succeeded in building a relatively high performance model with Macro-F1 value of 0.883. In addition, we have obtained some interesting findings such as “Groups which users with specific network structures belong to have high crime risks.”
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00116647
書誌情報 情報処理学会論文誌

巻 61, 号 10, p. 1639-1646, 発行日 2020-10-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7764
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Ver.1 2025-01-19 19:10:22.859078
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