特集 学生の研究活動報告−国内学会大会・国際会議参加記 13 言語理解とコミュニケーション研究会に参加して 梅 本 顕 嗣 Kenji UMEMOTO 情報メディア学科 4年 こうした心豊かなコミュニケーションでは匿名で 1．はじめに あることが重要です．匿名のコミュニケーションで 私は 2010 年 7 月 22 日から 23 日に宮城県の東北 あることで，照れ，恥ずかしさ，評判などを気にし 大学で開催された言語理解とコミュニケーション研 ないで質問，相談，回答，議論などをすることがで 究会で発表を行いました．この学会で，私は「投稿 きるからです．しかし，匿名性を悪用して，Q&A 履歴と文体の類似判定を利用した Q&A サイトにお サイトにおけるコミュニケーションを妨害しようと けるなりすましユーザの検出」という題目で発表を するユーザもいます．したがって，Q&A サイトに 行いました． おける心豊かなコミュニケーションを促進するため には匿名性を悪用するユーザを検出することが重要 2．Q&A サイトでコミュニケーションを 操作しようとするユーザ です．本研究では，複数のアカウントを用いて質問 とその回答を繰り返し投稿し，回答者としての自分 Google などのサーチエンジンによって，インタ の評価を操作しようとするユーザを，その投稿履歴 ーネット中の情報に誰でもアクセスできる環境が整 と文体の類似判定を手がかりに検出する方法を提案 いつつあります．しかし，検索用語を 1 つ 1 つ考え します． てサーチエンジンで調べていく検索方法は，誰にと っても簡単なわけではありません．調べる対象につ いて十分な知識をもっていない人や，情報の取り扱 3．複数のアカウントを用いて自分の評価を 操作しようとするユーザの検出 いになれていない人にとっては，Yahoo! 知恵袋な 本研究では投稿履歴と文体の特徴を手がかりに どの Q&A サイトで質問する方が簡単で，しかもよ 異常な投稿を行っているユーザペアの検出 い内容の回答を得られることも多いです． 検出されたユーザペア間での文体の類似判定 サーチエンジンを利用するより簡単に情報を Q& を行い，複数のアカウントを用いて自分の評価を操 A サイトで収集できるのは，質問に対して回答を 作しようとするユーザを検出します．図 1 に提案方 積極的に投稿しようとするユーザがいるからです． 法の概要を示します． 見ず知らずの他人を繰り返し助けようとする回答者 が多いのは，Q&A サイトで「助けてほしい」と考 えている人と「誰かのためになれたら」と考えてい る人が出会い，心豊かなコミュニケーションが行わ れ，その経験がユーザたちを励まし，新たなコミュ ニケーションに関わることを促しているのではない かと考えます． ― ９０ ― 図1 複数のアカウントを用いて回答者とし て自分の評価を操作しようとするユー ザの検出方法 3. 1 異常な投稿を行っているユーザペアの検出 4．実験結果と検討 質問者と回答者の間で異常な投稿，すなわち， 提案手法の有効性を評価するために，Yahoo! 知 （1）ある回答者が特定の質問者の質問に対して異 恵袋の「パソコン，周辺機器」「病気，症状，ヘル 常に多くの回答を投稿する （2）ある質問者が特定の回答者から異常に多くの スケア」「政治，社会問題」のカテゴリに回答を投 稿したすべてのユーザを対象に，1 人で複数のアカ 回答を受け取る （3）ある質問者が特定の回答者に対して以上に多 ウントを利用して質問とその回答の投稿を繰り返 し，回答者としての自分の評価を操作しようとして くのベストアンサーを与える いるユーザを検出する実験を行ない，その結果につ を行っていないかどうかを，判定します． この 3 つを質問と回答をやりとりしたすべてのユ いて検討しました． ーザペアに適用して，3 つすべてが二項検定で棄却 今回の実験では，20 組のユーザペアが異常な投 されたユーザペアを異常な投稿を行なったユーザペ 稿を行っていると検出され，そのうちの 6 組は文体 アとして取り出します． が類似していると判定されました．また，この 6 組 以外でも， 3. 2 複数のカテゴリで異常な投稿を行っている 文体の類似判定 FAQ サイトの質疑応答と酷似している 異常な投稿を起こったユーザペアの回答の文体が 類似しているかを判定する分類器を作成しました． 質問が投稿されてから回答が投稿されるまでの 図 2 にこの分類器の精度をに示します．このとき， 時間が異常に短い 対象ユーザの回答から無作為に選んだ n 件 というような，疑わしいユーザペアもいました．こ 対象ユーザ以外のユーザの回答から無作為に選 れらのことを総合して検討した結果，異常な投稿を んだ n 件 行っていると検出した 20 組のうち，14 組を疑わし の合計 2 n 件の回答（n＝50, 100, 150）から構成さ いユーザペアと判定しました．したがって，異常な れる 3 種類の学習データを作成しました．この学習 投稿の検出は疑わしいユーザの検出には有効でし には最大エントロピー法による maxent を用いまし た．一方，疑わしいユーザペア 14 組のうち文体が た．ここで，分類器によって判定された回答件数が 類似していると判定できたのは 6 組だけでした．し 二項検定で棄却されたとき，このユーザペアの文体 たがって，文体の類似判定の有効性は限定的で，1 は類似すると判定します． 人のユーザが複数のアカウントを利用して投稿した 回答の文体は類似するという点で見落としがないか 検討します． 5．おわりに 今回の学会発表を通して，発表のリズムや間合 い，質疑応答など，まだまだ改善しなければならな い課題がたくさん見つかりました．この経験を生か して，よりよい発表が出来るように努力したいと思 います．最後に，今回の発表を行うにあたり熱心に ご指導くださった渡辺先生や，発表練習におつきあ 図2 ユーザ分類器の平均分類制度 いくださった渡辺研究室の方々には感謝致します． ― ９１ ―
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