(57)【要約】【課題】トピックを形成する各々の情報に対する信憑性を判断することができる、情報判定装置、情報判定方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】情報判定装置１００は、評価対象情報をトピック毎に分類するトピック分類部１０２と、評価対象情報と同じトピックの情報である評価基準情報を取得し、評価対象情報と同意見である評価基準情報の数と、当該評価基準情報の発信者に対する評価とに基づき、評価対象情報の信憑性を示す数値を算出する信憑性判定部１０４とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象情報をトピック毎に分類するトピック分類部と、
前記評価対象情報と同じトピックの情報である評価基準情報を取得し、前記評価対象情報と同意見である前記評価基準情報の数と、当該評価基準情報の発信者に対する評価とに基づき、前記評価対象情報の信憑性を示す数値を算出する信憑性判定部とを有する情報判定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報判定装置において、
前記評価基準情報の発信者に対する評価は、トピック別に保持されており、
前記信憑性判定部は、
前記評価対象情報と同意見である前記評価基準情報の数と、当該評価基準情報の発信者に対するトピック別の評価に基づき、前記評価対象情報の信憑性を示す数値を算出する情報判定装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の情報判定装置において、
前記信憑性判定部において、前記評価対象情報と同意見である前記評価基準情報の数と、当該評価基準情報の発信者に対する評価とに基づき算出した数値を、前記評価対象情報が属するトピックにおける、前記評価対象情報の発信者に対する評価として記憶する情報発信者評価部をさらに有する情報判定装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報判定装置において、
前記トピック分類部は、
トピック毎の識別子を付加して、前記評価対象情報および前記評価基準情報をトピック別に分類する情報判定装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載の情報判定装置において、
前記信憑性判定部は、
前記評価対象情報および前記評価基準情報を、前記評価対象情報および前記評価基準情報に関するトピックに対して肯定的な情報あるいは否定的な情報に分け、前記評価対象情報と前記評価基準情報とが同意見であるか否かを判定する情報判定装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報判定装置において、
前記信憑性判定部は、
前記評価対象情報および前記評価基準情報のそれぞれについて、含まれている単語単位のポジティブ度合いまたはネガティブ度合いを算出し、当該算出した値の合計に基づいて前記評価対象情報および前記評価基準情報が、それぞれ肯定的な情報か否定的な情報かを判定する情報判定装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の情報判定装置において、
前記信憑性判定部は、
前記評価対象情報と異なる意見である前記評価基準情報の数と、当該評価基準情報の発信者に対する評価とを、さらに用いて前記評価対象情報の信憑性を示す数値を算出する情報判定装置。
【請求項８】
コンピュータが、
トピック分類手段で、評価対象情報をトピック毎に分類し、
信憑性判定手段で、前記評価対象情報と同じトピックの情報である評価基準情報を取得し、前記評価対象情報と同意見である前記評価基準情報の数と、前記評価対象情報と同意見である前記評価基準情報の発信者に対する評価とに基づき、前記評価対象情報の信憑性を示す数値を算出する情報判定方法。
【請求項９】
コンピュータを、
評価対象情報をトピック毎に分類するトピック分類手段、
前記評価対象情報と同じトピックの情報である評価基準情報を取得し、前記評価対象情報と同意見である前記評価基準情報の数と、前記評価対象情報と同意見である前記評価基準情報の発信者に対する評価とに基づき、前記評価対象情報の信憑性を示す数値を算出する信憑性判定手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は情報の信憑性を判定する装置、方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年は、インターネットなどのネットワーク上で、常時膨大な量の情報が発信されている。しかし、発信される情報の中には、事実を伴わない憶測の情報が存在する。このような事実を伴わない憶測の情報が拡散することは、多くの人に混乱を招く恐れがある。そのため、発信される情報の信憑性を判定することが重要となってくる。
【０００３】
インターネット上で発信される情報の信憑性を判定するシステムの例として、非特許文献１に記載のシステムなどがある。
【０００４】
非特許文献１に記載のシステムは、情報に含まれる文脈情報（単語の並び、品詞の並び）、ミーム（ハッシュタグ、ＵＲＬ）などに基づき、ベイズ分類器を用いて当該情報がどの噂（トピック）に分類されるか判断する。そして、トピック毎に分類された各情報が、当該トピックに対して肯定的な意見か、あるいは否定的・疑問をもつ意見かに分類し、それらの数に応じて、当該トピックの信憑性を判定するものである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Vahed Qazvinian, Emily Rosengren, Dragomir R. Radev, Qiaozhu Mei, "Rumor has it: Identifying Misinformation in Microblogs", Proceedings of the 2011 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 1589-1599, Edinburgh, Scotland, UK, July 27-31, 2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、非特許文献１では、上位概念化されたトピックに関しての信憑性を判断することはできるが、当該トピックを形成する各々の情報に対する信憑性を判断することはできない。
【０００７】
本発明の目的は、上記問題に鑑み、トピックを形成する各々の情報に対する信憑性を判断することができる、情報判定装置、情報判定方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明によれば、
評価対象情報をトピック毎に分類するトピック分類部と、
前記評価対象情報と同じトピックの情報である評価基準情報を取得し、前記評価対象情報と同意見である前記評価基準情報の数と、当該評価基準情報の発信者に対する評価とに基づき、前記評価対象情報の信憑性を示す数値を算出する信憑性判定部とを有する情報判定装置が提供される。
【０００９】
本発明によれば、
コンピュータが、
トピック分類手段で、評価対象情報をトピック毎に分類し、
信憑性判定手段で、前記評価対象情報と同じトピックの情報である評価基準情報を取得し、前記評価対象情報と同意見である前記評価基準情報の数と、前記評価対象情報と同意見である前記評価基準情報の発信者に対する評価とに基づき、前記評価対象情報の信憑性を示す数値を算出する情報判定方法が提供される。
【００１０】
本発明によれば、
コンピュータを、
評価対象情報をトピック毎に分類するトピック分類手段、
前記評価対象情報と同じトピックの情報である評価基準情報を取得し、前記評価対象情報と同意見である前記評価基準情報の数と、前記評価対象情報と同意見である前記評価基準情報の発信者に対する評価とに基づき、前記評価対象情報の信憑性を示す数値を算出する信憑性判定手段として機能させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、トピックを形成する各々の情報に対する信憑性を判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る情報判定システムの構成を示すブロック図である。
【図２】評価基準情報記憶部に記憶される、評価基準情報の例を示す図である。
【図３】情報発信者評価記憶部に記憶される、情報発信者に対する評価の例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る情報判定装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】情報発信者評価記憶部に記憶される、情報発信者に対する評価の例を示す図である。
【図６】第２の実施形態に係る情報判定システムの構成を示すブロック図である。
【図７】第２の実施形態に係る情報判定装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００１４】
なお、各図に示す情報判定装置１００及び記憶部２００の各構成要素は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。情報判定装置１００及び記憶部２００の各構成要素は、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するハードディスクなどの記憶メディア、ネットワーク接続用インタフェースを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置には様々な変形例がある。
【００１５】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る情報判定システム１０の構成を示すブロック図である。情報判定システム１０は、情報判定装置１００と記憶部２００とを備える。情報判定装置１００は、トピック分類部１０２と、信憑性判定部１０４を有する。
【００１６】
トピック分類部１０２は、信憑性の評価対象とする評価対象情報を、トピック毎に分類し、当該トピックに対応する識別子を付与する。
【００１７】
信憑性判定部１０４は、評価対象情報と同じトピックの情報である評価基準情報を、評価基準情報記憶部２０２から取得する。そして、信憑性判定部１０４は、評価基準情報のうち、評価対象情報と同意見である評価基準情報の数と、当該評価基準情報の発信者に対する評価とに基づき、評価対象情報の信憑性を示す数値を算出する。なお、当該評価基準情報の発信者に対する評価は、情報発信者評価記憶部２０４から取得される。
【００１８】
記憶部２００は、評価基準情報記憶部２０２と情報発信者評価記憶部２０４とを有する。
【００１９】
評価基準情報記憶部２０２は、評価基準情報を記憶する。ここで、評価基準情報は、例えば図２で示すような形で記憶されており、「トピック」のカラムには、当該評価基準情報が属するトピックを定める識別子が付与されている。
【００２０】
情報発信者評価記憶部２０４は、ある情報の発信者に対する評価を記憶する。ここで、情報発信者の評価は、例えば図３に示すような形で記憶されており、ユーザＩＤなど情報発信者を一意に定める情報により、評価基準情報と紐付けられている。
【００２１】
本実施形態における処理の流れの詳細を、図４を用いて説明する。図４は、本発明の第１の実施形態に係る情報判定装置１００の処理の流れを示すフローチャートである。
【００２２】
まず、トピック分類部１０２は、図示しない入力部を介し、ユーザが入力した評価対象情報を受信する（Ｓ１０２）。
【００２３】
次に、トピック分類部１０２は、受信した評価対象情報をトピック毎に分類する（Ｓ１０４）。トピック分類部１０２は、例えばＬＤＡ（Latent Dirichlet Allocation：潜在的ディリクレ配分法）などにより、単語の共起確率に基づいて情報に潜むトピックのモデルを統計的に生成することができる。例として、「現在、１ドル８２円台後半で推移している。」という情報を評価対象情報として受信した場合、トピック分類部１０２は、「ドル」、「円」、「推移」など、特定のトピックであることを特徴付ける単語の組み合わせに基づき、評価対象情報のトピックが「為替」であると判定する。なお、ＬＤＡによる解析を行うためには評価対象情報を単語に区切る必要があるが、形態素解析などを用いることで、トピック分類部１０２は評価対象情報を単語に区切ることができる。トピック分類部１０２は、Ｓ１０４の分類を行う度に、特定のトピックで共起する確率が高い単語の組み合わせを学習することで、単語の組み合わせからトピックを生成する精度を向上させることができる。
【００２４】
そして、トピック分類部１０２は、判定したトピックに対応する識別子を、Ｓ１０２で受信した評価対象情報に付加して、信憑性判定部１０４に送信する。
【００２５】
信憑性判定部１０４は、評価対象情報を受信すると、Ｓ１０４で分類した評価対象情報に付与された識別子に基づき、同一のトピックを持つ全ての評価基準情報を評価基準情報記憶部２０２から取得する（Ｓ１０６）。評価基準情報記憶部２０２は、情報判定装置１００内にあってもよいし、ＬＡＮ（Local Area Network）や無線通信などで接続されている別装置上に存在していてもよい。
【００２６】
次に、信憑性判定部１０４は、評価対象情報と、Ｓ１０６で取得した評価基準情報が同じことを言っている（＝同意見）か否かを判定する（Ｓ１０８）。なお、この判定は、Ｓ１０６で取得した全ての評価基準情報に対して、順次実行される。評価対象情報と評価基準情報が同意見か否かを判定するには、例えば、評価対象情報および評価基準情報が、肯定的な情報かあるいは否定的な情報かによって判定することができる。評価対象情報があるトピックに対して肯定的な情報であれば、信憑性判定部１０４は、評価基準情報の中で、当該トピックに対して肯定的な情報を同意見と判断する。一方で、信憑性判定部１０４は、当該トピックに対して否定的な情報を異なる意見として判断する。また、評価対象情報があるトピックに対して否定的な情報であれば、信憑性判定部１０４は、評価基準情報の中で、当該トピックに対して否定的な情報を同意見として判断する。一方で、信憑性判定部１０４は、当該トピックに対して肯定的な情報を異なる意見として判断する。
【００２７】
信憑性判定部１０４は、評価対象情報、評価基準情報のそれぞれが肯定的な情報であるか、あるいは、否定的な情報であるかについて、例えば、「高村  大也、"単語感情極性対応表"（URL：http://www.lr.pi.titech.ac.jp/~takamura/pndic_ja.html）」などを用いて判断することができる。単語感情極性対応表は、単語のポジティブさの度合い、または、ネガティブさの度合いを、±１の範囲の数値で定義するものである。単語感情極性対応表では、数値が＋１に近づくほどポシティブな単語、−１に近づくほどネガティブな単語として定義される。
【００２８】
評価対象情報、評価基準情報のそれぞれが、肯定的な情報であるか、あるいは、否定的な情報であるかを判断するにあたり、まず、信憑性判定部１０４は、形態素解析などを用いて情報を単語単位に区切る。次に、信憑性判定部１０４は、単語感情極性対応表から、ポシティブさの度合い、または、ネガティブさの度合い示す数値を区切った単語ごとに読み込む。次に、信憑性判定部１０４は、単語ごとに読み込んだ数値を合計して、当該情報が肯定的な情報か、あるいは、否定的な情報かを判断するための情報感情極性値を算出する。ここで、肯定的な情報は、例えば「賛成」、「信頼」などのポシティブな単語が多く使用されることが予測される。一方、否定的な情報は、「反対」、「疑わしい」などのネガティブな単語が多く使用されることが予測される。よって、信憑性判定部１０４は、例えば、情報感情極性値の符号がプラスであった場合、当該情報を肯定的な情報と判断する。一方、情報感情極性値の符号がマイナスであった場合、信憑性判定部１０４は、当該情報を否定的な情報と判断する。また、符号を用いる方法以外にも、予め肯定的な情報とする閾値を記憶部２００などに定義しておき、信憑性判定部１０４が、当該閾値に基づいて判断するようにしてもよい。
【００２９】
Ｓ１０８の判定の結果、評価対象情報と評価基準情報が同意見である場合（Ｓ１０８のＹＥＳ）、信憑性判定部１０４は、評価対象情報の信憑性を示す点数を算出する（Ｓ１１０）。例えば、信憑性判定部１０４は、評価基準情報に含まれるユーザＩＤに基づき、情報発信者評価記憶部２０４から当該ユーザＩＤに紐付く情報発信者に対する評価を読み出し、評価対象情報の信憑性を示す点数に加算する。
【００３０】
一方、評価対象情報と評価基準情報が異なる意見である場合（Ｓ１０８のＮＯ）、信憑性判定部１０４はＳ１１０の処理を行わない。信憑性判定部１０４は、Ｓ１０８〜Ｓ１１０の処理を、Ｓ１０６で取得した評価基準情報の全てについて確認するまで繰り返す（Ｓ１１２のＮＯ）。
【００３１】
Ｓ１０６で取得した評価基準情報を全て確認した場合（Ｓ１１２のＹＥＳ）、評価対象情報の評価結果を例えばディスプレイなどの表示部（不図示）に出力する（Ｓ１１４）。例えば、「○（信憑性あり）、△（五分五分）、×（信憑性なし）」など、段階的に評価するための閾値を予め定義しておき、信憑性判定部１０４は、Ｓ１０８〜Ｓ１１２の流れで算出した評価対象情報の信憑性を示す点数と当該閾値とに基づき「○、△、×」などの評価結果を出力する。
【００３２】
以上、本実施形態に係る情報判定装置１００によれば、評価対象情報と同意見である評価基準情報の数、および当該評価基準情報の発信者に対する評価に基づき、評価対象情報の信憑性を数値化し、客観的に判断して提示することができる。情報判定装置１００のユーザは、提示された結果から評価対象情報の信憑性を容易に判断することができる。
【００３３】
なお、情報発信者に対する評価は、図５に示すようにトピック別に保持することもできる。トピック別に評価を保持することで、ある情報発信者が精通しているトピックに対する情報と不案内なトピックに対する情報とで重みを変化させることができる。これにより、あるトピックで評価が高い情報発信者が他の不案内なトピックで過大評価されることを防ぎ、信憑性判定部１０４は、評価対象情報の信憑性をより精度よく判定することができる。
【００３４】
また、信憑性判定部１０４は、情報が発信された時刻を用いて、Ｓ１０６で取得する評価基準情報を選定することもできる。例えば、現在の時刻からどの程度前に発信された情報まで取得するかを定める閾値を保持しておくことで、信憑性判定部１０４は、当該閾値により定められる時刻より前に発信された情報を、Ｓ１０６で取得する情報の対象外とすることができる。これにより、信憑性判定部１０４は、情報の移り変わりの早いトピックにおけるノイズを除去して、より精度よく信憑性を判定することができる。なお、当該閾値はトピック別に定められていてもよい。当該閾値をトピック別に定めることで、信憑性判定部１０４はより柔軟にノイズを除去することができる。
【００３５】
また、上述した実施形態において、ＬＤＡの処理負荷は比較的高くなる傾向がある。そのため、リアルタイム性・対話性等を考慮した場合、情報判定装置１００は、各評価基準情報を、例えば１日単位等、所定の期間毎に細かく区切ったモデルに分別して、評価基準情報記憶部２０２に記憶しておくことが好ましい。そして、信憑性判定部１０４は、情報の賞味期限を考慮し、例えば評価対象情報が発信された日から、１日乃至１４日前までに生成されたモデルに含まれる評価基準情報を対象として、信憑性を判定する処理を実行する（Ｓ１０６〜Ｓ１１２）。このようにすることで、全体的な処理にかかる負荷を低減することができ、リアルタイム性・対話性の性能要求を満たすことができる。
【００３６】
（第２の実施形態）
本実施形態は、以下の点を除き、第１の実施形態と同様である。
【００３７】
図６は、第２の実施形態に係る情報判定システム１０の構成を示すブロック図である。本実施形態で、情報判定装置１００は情報発信者評価部１０６をさらに有する。
【００３８】
情報発信者評価部１０６は、評価対象情報と同意見である評価基準情報の数と、当該評価基準情報の発信者に対する評価とに基づき算出した数値を、評価対象情報が属するトピックにおける、評価対象情報の発信者に対する評価として記憶する。
【００３９】
本実施形態における処理の流れを、図７を用いて説明する。図７は、第２の実施形態に係る情報判定装置１００の処理の流れを示すフローチャートである。
【００４０】
情報発信者評価部１０６は、Ｓ１０８〜Ｓ１１２において信憑性判定部１０４が算出した評価対象情報の信憑性を示す点数を、当該評価対象情報の発信者の評価として、情報発信者評価記憶部２０４に記憶する（Ｓ２０２）。これにより、情報発信者に対する評価を動的に更新することができる。
【００４１】
なお、評価基準情報の発信者に対する評価は、下記の式１を用いて算出することができる。
【数１】
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【００４２】
上記の式１において、「Ａｇｇｒｅｇａｔｅ（情報発信者名）」は、ある情報発信者に対する評価を示す。また、「同意見者数ｎ」は評価対象情報と同意見である評価基準情報を発信している人物の数を示す。そして、「Ａｇｇｒｅｇａｔｅ（ｉ番目の同意見者名）」は、ｎ人いる同意見者数のうち、ｉ番目の同意見者に対する評価を示す。上記の式１において、ｉはプログラミングにおける考え方に基づいており、「０」から「ｎ−１」の範囲でｎ人の同意見者をそれぞれ示している。
【００４３】
なお、情報発信者評価部１０６は、ある人物が複数回情報を発信した場合、当該人物の今までの評価と今回の評価から、当該人物の評価の平均値または中間値などを算出して情報発信者評価記憶部２０４に記憶する。これにより、情報発信者評価部１０６は、情報発信者に対する正確な評価を統計的に算出して記憶できる。また、情報発信者評価部１０６は、第１の実施形態と同様に、当該人物の評価の平均値または中間値などをトピック別に算出して記憶することもできる。
【００４４】
以上、本実施形態においても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。また、本実施形態では、評価対象情報の評価を、当該評価対象情報の発信者の評価として記憶する情報発信者評価部１０６をさらに有する構成を取る。本構成により、動的に情報発信者の評価を更新することができるようになり、評価対象情報の信憑性を判定する精度をさらに向上させることができる。
【００４５】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。例えば、各実施形態では、信憑性判定部１０４は、評価対象情報の信憑性を判断する際に、同意見の評価基準情報しか使用しなかったが、異なる意見の評価基準情報も使用して、信憑性を判断することもできる。評価対象情報の信憑性の判断に異なる意見の評価基準情報も使用することにより、多面的に情報を評価することができ、信憑性を判定する精度の向上が期待できる。
【００４６】
また、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
【符号の説明】
【００４７】
１０    情報判定システム
１００  情報判定装置
１０２  トピック分類部
１０４  信憑性判定部
１０６  情報発信者評価部
２００    記憶部
２０２  評価基準情報記憶部
２０４  情報発信者評価記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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