(57)【要約】【課題】ユーザへ適切な情報提供を行うこと。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、判定部と、提供部とを有する。取得部は、コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する。判定部は、取得部により取得されたコンテンツ関連情報に基づいて、コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する。提供部は、判定部による判定に基づいて、コンテンツがフェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報であって、ユーザが利用する端末装置にコンテンツとともに表示されるフェイク見解情報を、端末装置に提供する。【選択図】図３
2019164591.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記コンテンツ関連情報に基づいて、前記コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する判定部と、
前記判定部による判定に基づいて、前記コンテンツが前記フェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報であって、ユーザが利用する端末装置に前記コンテンツとともに表示されるフェイク見解情報を、前記端末装置に提供する提供部と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記取得部は、
前記コンテンツを示す情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記取得部は、
前記コンテンツの作成日付を示す情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得部は、
前記コンテンツが示す内容に対応する証拠の有無情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項２または請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得部は、
前記コンテンツの提供元を示す情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記取得部は、
前記コンテンツの提供元の信頼度を示す情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記取得部は、
前記コンテンツと所定の関係を有する関係コンテンツの情報である関係コンテンツ情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記取得部は、
前記関係コンテンツの提供元を示す情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記取得部は、
前記関係コンテンツの提供元の信頼度を示す情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記判定部は、
前記コンテンツが示す内容と前記関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、前記コンテンツが前記条件を満たすかどうかを判定する
ことを特徴とする請求項７〜９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記コンテンツ関連情報に基づいて、前記コンテンツが前記フェイクニースである可能性の度合いを示すスコアを算出する算出部、
をさらに備え、
前記判定部は、
前記算出部により算出される前記スコアに基づいて、前記コンテンツが前記条件を満たすかどうかを判定する
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記判定部は、
前記算出部により算出される前記スコアと所定の閾値との比較に基づいて、前記コンテンツが前記条件を満たすかどうかを判定する
ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記提供部は、
前記算出部により算出された前記スコアを含む前記フェイク見解情報を提供する
ことを特徴とする請求項１１または請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記コンテンツ関連情報に基づいて、前記コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する判定工程と、
前記判定工程による判定に基づいて、前記コンテンツが前記フェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報であって、ユーザが利用する端末装置に前記コンテンツとともに表示されるフェイク見解情報を、前記端末装置に提供する提供工程と、
を含んだことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１５】
コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記コンテンツ関連情報に基づいて、前記コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する判定手順と、
前記判定手順による判定に基づいて、前記コンテンツが前記フェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報であって、ユーザが利用する端末装置に前記コンテンツとともに表示されるフェイク見解情報を、前記端末装置に提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザに対してコンテンツ等の種々の情報を提供する技術が知られている。また、ユーザに対して判断材料となる情報を提供する技術が知られている。例えば、投資家等が容易に投資判断できるようにしたデータ判断支援システム技術が提供されている。例えば、このような技術においては、ある事象を示す第１の値の時系列データと、その事象とは異なる事象を示す第２の値の時系列データや出来事を時系列に並べたデータを表示することにより、投資におけるユーザの判断を支援する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１６７６８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では、ユーザへ適切な情報提供を行うことが難しい場合がある。例えば、時系列での比較が有効でないような対象である場合、ユーザへ適切な情報提供を行うことが難しい。例えば、時系列での比較では、あるコンテンツの内容の真偽等の判定が難しい場合がある。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザへ適切な情報提供を行う情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願に係る情報処理装置は、コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記コンテンツ関連情報に基づいて、前記コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する判定部と、前記判定部により前記コンテンツが前記条件を満たすと判定された場合、前記コンテンツが前記フェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報であって、ユーザが利用する端末装置に前記コンテンツとともに表示されるフェイク見解情報を、前記端末装置に提供する提供部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、ユーザへ適切な情報提供を行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る提供元情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る個別スコア情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る判定情報記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る真偽結果情報記憶部の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施形態に係るフェイク見解情報の表示の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
（実施形態）
〔１．情報処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１の例では、情報処理装置１００が各コンテンツを、そのコンテンツに関連するコンテンツ関連情報に基づいて、フェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する場合を示す。なお、ここでいうフェイクニュースは、誤った情報や、存在しない偽情報や、事実ではない情報や、不正確な情報等が含まれるニュース（コンテンツ）であってもよい。また、フェイクニュースは、上記に限らず、例えば閲覧したユーザを錯誤に陥れる情報が含まれる種々のコンテンツであってもよく、事実と証明する根拠のない情報や、ユーザに誤解を生じさせ、ユーザを錯誤に陥らせることを意図した情報が含まれるコンテンツであってもよい。図１の例では、コンテンツがニュース記事である場合を示すが、コンテンツはその内容の真偽が重要となるようなものであればどのようなコンテンツであってもよい。各コンテンツは、コンテンツを提供するコンテンツ提供元（以下、単に「提供元」とする場合がある）により提供される。また、図１の例では、情報処理装置１００が判定結果に基づいて、コンテンツがフェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報をユーザに提供する場合を示す。
【００１１】
〔情報処理システムの構成〕
図１に示す処理の説明に先だって、図１及び図２に示す情報処理システム１について説明する。図２に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、提供元装置２０と、情報処理装置１００とが含まれる。端末装置１０と、提供元装置２０と、情報処理装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。なお、図２に示した情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の提供元装置２０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。
【００１２】
端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal  Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等により実現される。図１に示す例においては、端末装置１０がユーザが利用するスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。具体的には、図１では、端末装置１０がユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（以下、「ユーザＵ１」とする場合がある）が利用するスマートフォンである場合を示す。
【００１３】
提供元装置２０は、コンテンツの提供元によって利用される情報処理装置である。提供元装置２０は、コンテンツの提供元であればどのような主体により利用されてもよく、企業や個人等の種々の提供元によって利用される。また、提供元装置２０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。図１は、提供元装置２０がノート型ＰＣである場合を示す。
【００１４】
また、図１に示す例においては、提供元装置２０を利用する提供元に応じて、提供元装置２０を提供元装置２０−１〜２０−４として説明する。例えば、提供元装置２０−１は、提供元ＩＤ「ＣＰ１」により識別される提供元（提供元ＣＰ１１）により使用される提供元装置２０である。提供元装置２０−１は、提供元ＣＰ１１であるＡ媒体の管理者等により利用される情報処理装置である。このように「提供元ＣＰ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その提供元は提供元ＩＤ「ＣＰ＊」により識別される提供元であることを示す。例えば、「提供元ＣＰ１１」と記載した場合、その提供元は提供元ＩＤ「提供元ＣＰ１１」により識別される提供元である。また、以下では、提供元装置２０−１〜２０−４について、特に区別なく説明する場合には、提供元装置２０と記載する。
【００１５】
情報処理装置１００は、コンテンツに関連するコンテンツ関連情報に基づいて、コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する情報処理装置である。例えば、情報処理装置１００は、判定に基づいて、コンテンツがフェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報を、端末装置１０に提供する情報処理装置である。
【００１６】
ここから、図１を用いて具体的な処理を説明する。図１の例では、情報処理装置１００は、提供元ＣＰ１１のコンテンツＣＴ１１を提供元装置２０−１から取得する（ステップＳ１１−１）。例えば、提供元ＣＰ１１は、提供元装置２０−１を用いて、コンテンツＣＴ１１を情報処理装置１００に送信する。そして、このように「コンテンツＣＴ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのコンテンツはコンテンツＩＤ「ＣＴ＊」により識別されるコンテンツであることを示す。例えば、コンテンツＣＴ１１と記載した場合、コンテンツＩＤ「ＣＴ１１」により識別されるコンテンツに含まれる文字情報や画像情報等のコンテンツ情報や提供元を示す情報やカテゴリの情報等の種々の情報を示すものとする。
【００１７】
また、情報処理装置１００は、提供元ＣＰ１２のコンテンツＣＴ１２を提供元装置２０−２から取得する（ステップＳ１１−２）。また、情報処理装置１００は、提供元ＣＰ１３のコンテンツＣＴ１３を提供元装置２０−３から取得する（ステップＳ１１−３）。また、情報処理装置１００は、提供元ＣＰ１４のコンテンツＣＴ１４を提供元装置２０−４から取得する（ステップＳ１１−４）。例えば、提供元ＣＰ１２〜ＣＰ１４は、提供元装置２０−２〜２０−４を各々用いて、コンテンツＣＴ１２〜ＣＴ１４を情報処理装置１００に送信する。
【００１８】
なお、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４は、処理を説明するためのものであり、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４のいずれが先に行われてもよく、各ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４は、複数回行われてもよい。例えば、各ステップＳ１１が所定のタイミングで複数回行われることにより、情報処理装置１００が各提供元のコンテンツを取得してもよい。以下、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４を区別せずに説明する場合、ステップＳ１１と総称する。
【００１９】
そして、情報処理装置１００は、ステップＳ１１において取得したコンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４を登録する（ステップＳ１２）。情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４を記憶部１２０（図３参照）に記憶する。図１の例では、情報処理装置１００は、コンテンツ情報記憶部１２２にコンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４やコンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４から抽出した情報を記憶する。
【００２０】
図１に示すコンテンツ情報記憶部１２２は、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ情報」、「提供元ＩＤ」、「カテゴリ」、「引用コンテンツ」、「内容」といった項目を有する。なお、図１では図示を省略するが、コンテンツ情報記憶部１２２は、各コンテンツが作成された日時に関する情報を記憶する。
【００２１】
「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。「コンテンツ情報」は、対応するコンテンツＩＤにより識別されるコンテンツを示す。なお、図１の例では、コンテンツ情報を「ＣＤＴ１１」といった抽象的な符号で示すが、各コンテンツ情報は、記事に含まれる文字情報や画像情報等のコンテンツの具体的な情報を含んでもよい。例えば、コンテンツ情報は、「記事Ａ」や「記事Ｂ」等の括弧内に示すコンテンツに対応する情報が記憶される。
【００２２】
「提供元ＩＤ」は、対応するコンテンツの提供元を識別するための識別情報を示す。また、「カテゴリ」は、コンテンツの内容に基づく分類情報を示す。「引用コンテンツ」は、対応するコンテンツが生成される基となったコンテンツを示す。ここでいう引用コンテンツには、コンテンツ中で引用する他のコンテンツやコンテンツの内容について情報源となるような他のコンテンツが含まれてもよい。「内容」は、対応するコンテンツの具体的な内容を示す。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツに含まれる文字情報から重要なキーワード（トピック）を抽出する。なお、情報処理装置１００は、トピック分析（解析）等の種々の従来手法を適宜用いて、文字情報からトピックを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、文字情報を形態素解析等の自然言語処理技術を適宜用いて解析することにより、文字情報からトピックを抽出してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、抽出したトピックとトピック肯定や否定を示すキーワードとの構文関係に基づいて、コンテンツがそのトピックについて肯定的な内容か否定的な内容かを判定してもよい。そして、情報処理装置１００は、コンテンツがそのトピックについて肯定的な内容か否定的かを示す情報を「内容」に格納する。
【００２３】
図１の例では、コンテンツＣＴ１１は、提供元ＣＰ１１が提供する記事Ａであることを示す。コンテンツＣＴ１１は、カテゴリ「政治」に分類されることを示す。コンテンツＣＴ１１は、引用コンテンツが無いことを示す。また、コンテンツＣＴ１１の内容は、選挙後の増税について肯定的な内容であることを示す。すなわち、コンテンツＣＴ１１は、選挙後に増税が行われることについてのニュース記事であることを示す。
【００２４】
そして、情報処理装置１００は、各コンテンツのスコア（以下、「フェイクスコア」ともいう）を算出する（ステップＳ１３）。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４のフェイクスコアを算出する。図１の例では、情報処理装置１００は、個別スコア情報１２３に記憶された情報に基づいて、コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４のフェイクスコアを算出する。
【００２５】
図１に示す個別スコア情報記憶部１２３中の「判定要素ＩＤ」は、各判定要素を識別するための識別情報を示す。図６に示す個別スコア情報記憶部１２３中の「判定要素」は、対応する判定要素ＩＤにより識別される判定要素の内容を示す。図１に示す個別スコア情報記憶部１２３中の「個別スコア」は、各判定要素の個別スコアを示す。
【００２６】
図１の例では、判定要素ＩＤ「ＪＥ１１」により識別される判定要素（判定要素ＪＥ１１）は、コンテンツの作成日付の有無であることを示す。判定要素ＪＥ１１は、作成日付が無いコンテンツは、フェイクニュースである可能性があるとして、個別スコア「０．２」が割り当てられることを示す。
【００２７】
図１の例では、判定要素ＩＤ「ＪＥ１２」により識別される判定要素（判定要素ＪＥ１２）は、証拠引用の有無であることを示す。判定要素ＪＥ１２は、証拠引用が無いコンテンツは、フェイクニュースである可能性があるとして、個別スコア「０．５」が割り当てられることを示す。また、判定要素ＩＤ「ＪＥ１３」により識別される判定要素（判定要素ＪＥ１３）は、他提供元のコンテンツと内容の相違の有無であることを示す。判定要素ＪＥ１３は、他提供元のコンテンツと内容の相違が有るコンテンツは、フェイクニュースである可能性があるとして、個別スコア「７」が割り当てられることを示す。なお、情報処理装置１００は、個別スコアを算出してもよいし、他の情報処理装置から個別スコアを取得してもよい。なお、個別スコアの算出については後述する。
【００２８】
例えば、情報処理装置１００は、下記式（１）を用いてスコア（フェイクスコア）を算出する。
【００２９】
ｙ  ＝  ω１・ｘ１＋ω２・ｘ２＋ω３・ｘ３・・・＋ωＮ・ｘＮ  ・・・  （１）
【００３０】
上記式（１）の右辺中の「ωＮ」及び「ｘＮ」の「Ｎ」は、任意の数を示す。例えば、「Ｎ」は、判断要素の数を示す。また、上記式（１）の左辺中の「ｙ」は、モデルが出力するスコアに対応する。例えば、「ｙ」は、フェイクニュースかどうかの判定に用いるスコア（フェイクスコア）を示す。
【００３１】
また、上記式（１）において、「ｘ」は、判断要素（素性）に対応する。例えば、上記式（１）における「ｘ１」は、判断要素「作成日付無」に対応する。この場合、入力となるコンテンツに作成日付が無い場合、「ｘ１」は「１」となる。また、入力となるコンテンツに作成日付が有る場合、「ｘ１」は「０」となる。
【００３２】
例えば、また、例えば、上記式（１）における「ｘ２」は、判断要素「証拠引用無」に対応する。この場合、入力となるコンテンツに証拠の引用が無い場合、「ｘ２」は「１」となる。また、入力となるコンテンツに証拠の引用が有る場合、「ｘ２」は「０」となる。例えば、また、例えば、上記式（１）における「ｘ３」は、判断要素「他提供元との相違」に対応する。この場合、入力となるコンテンツが他提供元のコンテンツと内容の相違が有る場合、「ｘ２」は「１」となる。また、入力となるコンテンツが他提供元のコンテンツと内容の相違が無い場合、「ｘ２」は「０」となる。
【００３３】
また、上記式（１）において、「ω」は、「ｘ」の重みであり、対応する判断要素の個別スコアを示す。例えば、上記式（１）における「ω１」は、「ｘ１」の重み（個別スコア）であり、「ω２」は、「ｘ２」の重み（個別スコア）であり、「ω３」は、「ｘ３」の重み（個別スコア）である。なお、上記は一例であり、情報処理装置１００は、コンテンツに関連するコンテンツ関連情報に基づいて個別スコアに関する情報を算出可能であれば、どのような方法により個別スコア情報を算出（生成）してもよい。
【００３４】
また、情報処理装置１００は、図１の例では、提供元情報記憶部１２１に記憶された各コンテンツの提供元の信用度を示す情報を用いてもよい。図１中の提供元情報記憶部１２１に示す「信用度（フェイク率）」は、対応する提供元ＩＤにより識別される提供元の信用度を示す。例えば、「信用度（フェイク率）」は、提供元が提供したコンテンツのうち、フェイクニュースに該当するコンテンツの割合を示す。例えば、信用度（フェイク率）が「５」である場合、その提供元が提供するコンテンツがフェイクニュースである確率が５％であることを示す。この場合、提供元の信用度（フェイク率）は、その値が小さい程、その提供元が信用できることを示す。図１の例では、提供元ＣＰ１１の信用度は「２」であり、提供元ＣＰ１２の信用度は「０」であるため、提供元ＣＰ１１よりも提供元ＣＰ１２の方が、信用できることを示す。なお、情報処理装置１００は、上記のフェイク率に限らず、種々の情報を提供元の信用度を示す情報として用いてもよい。
【００３５】
例えば、図４に示す例において、提供元ＩＤ「ＣＰ１」により識別される提供元（提供元ＣＰ１）は、名称が「Ａ媒体」であり、種別が「新聞」であることを示す。また、提供元ＣＰ１は、信用度（フェイク率）が「２」であり、提供元ＣＰ１が提供するコンテンツがフェイクニュースである確率が２％であることを示す。
【００３６】
例えば、判定要素「他提供元との相違」である判定要素ＪＥ１３は、信用度（フェイク率）が所定の閾値未満である他提供元のコンテンツと内容の相違が有る場合、そのコンテンツが他提供元のコンテンツと内容の相違が有ると判定することを示す。
【００３７】
図１の例では、情報処理装置１００は、判定要素ＪＥ１３について、信用度（フェイク率）が「０．５」未満である他提供元のコンテンツと内容の相違が有る場合、そのコンテンツが他提供元のコンテンツと内容の相違が有ると判定する。ここで、コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４のうち、あるコンテンツＣＴ１１は、唯一内容が「選挙後増税＝肯定」であり、信用度（フェイク率）が「０．５」未満である他提供元ＣＰ１２〜ＣＰ１４のコンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４は、内容が「選挙後増税＝否定」である。そのため、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１１が判定要素ＪＥ１３に該当すると判定する。そこで、情報処理装置１００は、上記式（１）において、コンテンツＣＴ１１については判定要素ＪＥ１３に対応する「ｘ３」を「１」とする。
【００３８】
上記のような処理により、情報処理装置１００は、図１中の判定情報記憶部１２４に示すように、各コンテンツのフェイクスコアを算出する。図１の例では、情報処理装置１００は、上記式（１）と各コンテンツのコンテンツ情報等に基づいて、各コンテンツのフェイクスコアを算出する。
【００３９】
図１に示す判定情報記憶部１２４中の「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。図１に示す判定情報記憶部１２４中の「フェイクスコア」は、対応するコンテンツＩＤにより識別されるコンテンツのフェイクスコアを示す。例えば、「フェイクスコア」に記憶されるスコアは、対応するコンテンツがフェイクニュースである可能性の度合いを示す。
【００４０】
図１の例では、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１１のフェイクスコアを「１５」と算出する。また、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１２のフェイクスコアを「０．０２」と算出する。情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１３のフェイクスコアを「０．５」と算出する。また、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１４のフェイクスコアを「１」と算出する。
【００４１】
そして、情報処理装置１００は、フェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する（ステップＳ１４）。例えば、情報処理装置１００は、一のコンテンツがフェイクニースに関する条件を満たす場合、その一のコンテンツがフェイクニュースである可能性が有る（以下、「フェイク可能性有」と記載する場合がある）と判定する。例えば、情報処理装置１００は、一のコンテンツがフェイクニースに関する条件を満たさない場合、その一のコンテンツがフェイクニュースである可能性が無い（以下、「フェイク可能性無」と記載する場合がある）と判定する。
【００４２】
例えば、情報処理装置１００は、コンテンツのフェイクスコアが所定の閾値（以下、「判定用閾値」ともいう）以上である場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定する。図１の例では、情報処理装置１００は、コンテンツのフェイクスコアが判定用閾値「１０」以上である場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定する。
【００４３】
例えば、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１１のフェイクスコア「１５」が判定用閾値「１０」以上であるため、コンテンツＣＴ１１をフェイク可能性有と判定する。また、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１２のフェイクスコア「０．０２」が判定用閾値「１０」未満であるため、コンテンツＣＴ１２をフェイク可能性無と判定する。情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１３のフェイクスコア「０．５」が判定用閾値「１０」未満であるため、コンテンツＣＴ１３をフェイク可能性無と判定する。また、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１４のフェイクスコア「１」が判定用閾値「１０」未満であるため、コンテンツＣＴ１４をフェイク可能性無と判定する。このように、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１１をフェイク可能性有と判定し、コンテンツＣＴ１２〜ＣＴ１４をフェイク可能性無と判定する。そして、情報処理装置１００は、判定に基づく各コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４のフェイク可能性を示すフェイク見解情報をコンテンツとともに提供する。
【００４４】
情報処理装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０からコンテンツ要求を取得する（ステップＳ１３）。図１では、端末装置１０は、ユーザＵ１の操作に応じて情報処理装置１００にコンテンツを要求する。
【００４５】
そして、情報処理装置１００は、端末装置１０からのコンテンツ要求に応じてユーザＵ１に提供するコンテンツを決定する（ステップＳ１６）。なお、情報処理装置１００は、種々の情報を適宜用いてユーザＵ１に提供するコンテンツに決定するが、図１では、説明を簡単にするために、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１１をユーザＵ１に提供するコンテンツに決定するものとする。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の属性情報に基づいて、ユーザＵ１に提供するコンテンツに決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が政治に関心を有するユーザである場合、カテゴリ「政治」に属するコンテンツをユーザＵ１に提供するコンテンツに決定してもよい。また、情報処理装置１００は、フェイク可能性有と判定されたコンテンツを提供しないと決定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、フェイク可能性有と判定されたコンテンツＣＴ１１以外のコンテンツをユーザＵ１に提供するコンテンツに決定してもよい。
【００４６】
図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１に提供するコンテンツに決定されたコンテンツＣＴ１１に情報を追加する（ステップＳ１７）。情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１１にコンテンツＣＴ１１がフェイクニュースかどうかの判断材料となる情報を追加する。例えば、情報処理装置１００は、フェイクスコア「１５」やフェイク可能性有であることを示す情報を含む見解情報ＩＮＦ１１をユーザＵ１に提供する情報に追加する。情報処理装置１００は、提供用コンテンツＤＣ１１に示すように、コンテンツＣＴ１１のコンテンツ情報ＣＤＴ１１（記事Ａ）とともにユーザＵ１に提供する情報として見解情報ＩＮＦ１１を追加する。
【００４７】
その後、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１１とともにフェイクスコア「１５」やフェイク可能性有であることを示す見解情報ＩＮＦ１１を端末装置１０へ提供する（ステップＳ１８）。情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１１やフェイクスコア「１５」やフェイク可能性有であることを示すフェイク見解情報ＩＮＦ１１を端末装置１０へ送信する。そして、コンテンツＣＴ１１やフェイク見解情報ＩＮＦ１１を受信した端末装置１０は、受信した情報を表示する（ステップＳ１９）。端末装置１０は、コンテンツＣＴ１１やフェイク見解情報ＩＮＦ１１を表示する。図１の例では、端末装置１０は、コンテンツＣＴ１１の近傍に位置する領域ＡＲ１１にフェイク見解情報ＩＮＦ５１を表示する。具体的には、端末装置１０は、ＸＸ新聞社の選挙後の増税を容認の内容であるコンテンツＣＴ１１と、その内容がフェイクである可能性が有る（疑わしい）ことを示すフェイク見解情報ＩＮＦ５１を表示する。
【００４８】
上述したように、情報処理装置１００は、提供するコンテンツとともに、そのコンテンツの内容がフェイクであるかどうかを示すフェイク見解情報を端末装置１０へ提供する。これにより、情報提供を受けたユーザは、そのコンテンツがフェイクニュースであるかどうかの判断材料であるフェイク見解情報とともにコンテンツを閲覧することができる。そのため、ユーザは、コンテンツの内容の真偽に関する情報を加味してコンテンツを閲覧することができる。したがって、情報処理装置１００は、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。
【００４９】
〔１−１．判定〕
図１の例では、情報処理装置１００は、あるコンテンツについて、各判断要素の個別スコアの合算値であるフェイクスコアと、判定用閾値との比較に基づいて、そのコンテンツがフェイク可能性有かフェイク可能性無かを判定する。しかしながら、情報処理装置１００は、上記に限らず、種々の方法によりコンテンツがフェイク可能性有かフェイク可能性無かを判定してもよい。
【００５０】
〔１−１−１．特定の判断要素に該当〕
情報処理装置１００は、あるコンテンツが特定の判断要素に該当する場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ある提供元のコンテンツが、他の提供元のコンテンツと異なる内容の場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、一の提供元のコンテンツが、一の提供元よりも信用できる他の提供元のコンテンツと異なる内容の場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。
【００５１】
例えば、情報処理装置１００は、一の提供元のコンテンツが、一の提供元よりも信用度が良い他の提供元のコンテンツと異なる内容の場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。すなわち、情報処理装置１００は、一の提供元のコンテンツが、一の提供元よりも信用度が小さい他の提供元のコンテンツと異なる内容の場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、一の提供元のコンテンツが、一の提供元よりもフェイク率が低い他の提供元のコンテンツと異なる内容の場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、一の提供元のコンテンツが、複数（例えば５等）の他の提供元のコンテンツと異なる内容の場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。
【００５２】
例えば、情報処理装置１００は、あるコンテンツが判定要素ＪＥ１３である「他提供元のコンテンツと内容の相違」に該当する場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、あるコンテンツが判定要素ＪＥ１３である「他提供元のコンテンツと内容の相違」に該当する場合、そのコンテンツのフェイクスコアに関わらず、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。
【００５３】
〔１−１−２．引用コンテンツの情報〕
また、情報処理装置１００は、コンテンツが引用している他のコンテンツである引用コンテンツの情報を用いて、コンテンツがフェイク可能性有かフェイク可能性無かを判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、一のコンテンツの引用コンテンツがフェイクニュースであることが確定している場合、その一のコンテンツがフェイク可能性有と判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、一のコンテンツの引用コンテンツが、フェイクニュースであることが確定しているコンテンツＣＴ１（図８参照）である場合、その一のコンテンツがフェイク可能性有と判定してもよい。
【００５４】
また、例えば、情報処理装置１００は、一のコンテンツの引用コンテンツがフェイクニュースの可能性有の場合、その一のコンテンツがフェイク可能性有と判定してもよい。図１の例では、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ２１の引用コンテンツであるコンテンツＣＴ１１がフェイクニュースの可能性有であるため、コンテンツＣＴ２１がフェイク可能性有と判定してもよい。
【００５５】
例えば、情報処理装置１００は、コンテンツの引用コンテンツに関する判断要素を用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツの引用コンテンツに関する判断要素の個別スコアを用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。
【００５６】
例えば、情報処理装置１００は、コンテンツの引用コンテンツがフェイクニュースである可能性があるかどうかに関する判断要素（「判断要素ＪＥＸ」とする）を用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、判断要素ＪＥＸの個別スコアを用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。
【００５７】
例えば、情報処理装置１００は、コンテンツの引用コンテンツがフェイクニュースである場合、そのコンテンツが判断要素ＪＥＸに該当すると判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツの引用コンテンツがフェイクニュースの可能性有である場合、そのコンテンツが判断要素ＪＥＸに該当すると判定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、コンテンツのフェイクスコアに判断要素ＪＥＸの個別スコアを加算してもよい。
【００５８】
〔１−１−３．提供元の情報〕
また、情報処理装置１００は、コンテンツの提供元の情報を用いて、コンテンツがフェイク可能性有かフェイク可能性無かを判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツの提供元に関する判断要素を用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツの提供元に関する判断要素の個別スコアを用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。
【００５９】
例えば、情報処理装置１００は、コンテンツの提供元が信用できるかどうかに関する判断要素（「判断要素ＪＥＹ」とする）を用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、判断要素ＪＥＹの個別スコアを用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。
【００６０】
例えば、情報処理装置１００は、コンテンツの提供元の信用度が悪い場合、そのコンテンツが判断要素ＪＥＹに該当すると判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツの提供元の信用度が所定の閾値（提供元用閾値）以上である場合、そのコンテンツが判断要素ＪＥＹに該当すると判定してもよい。すなわち、情報処理装置１００は、コンテンツの提供元のフェイク率が所定の閾値（提供元用閾値）以上である場合、そのコンテンツが判断要素ＪＥＹに該当すると判定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、コンテンツのフェイクスコアに判断要素ＪＥＹの個別スコアを加算してもよい。
【００６１】
〔１−２．個別スコアの算出〕
上述したように、情報処理装置１００は、図１の例においてフェイクスコアの算出に用いた判定要素の個別スコアを生成（算出）してもよい。例えば、情報処理装置１００は、真偽結果情報記憶部１２５（図８参照）に記憶されたコンテンツの情報を用いて各判定要素の個別スコアを導出（算出）してもよい。
【００６２】
例えば、図８中の真偽結果情報記憶部１２５には、過去に提供されたコンテンツのうちで、フェイクニュースであったかどうかが確定しているコンテンツに関する各種情報が記憶される。例えば、真偽結果情報記憶部１２５には、真偽（真贋）が確定しているコンテンツに関する各種情報が記憶される。そのため、情報処理装置１００は、真偽結果情報記憶部１２５中のコンテンツ情報から抽出される各判別要素に対応する情報を入力として、確定フェイク結果に示すフェイクか否かを示す情報を正解情報として、個別スコアを算出してもよい。
【００６３】
例えば、情報処理装置１００は、各判別要素を素性（特徴量）とし、各判別要素の重みを個別スコアとして導出（算出）してもよい。例えば、情報処理装置１００は、真偽結果情報記憶部１２５に記憶されたコンテンツの情報を学習データ（教師データ）として、学習を行なうことにより、個別スコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、真偽結果情報記憶部１２５に記憶されたコンテンツの情報を用いた学習処理（モデル生成）により、モデルを生成することにより、そのモデル中の特徴量（判定要素）の各々に対応する重みを個別スコアとして算出してもよい。
【００６４】
例えば、情報処理装置１００は、上記式（１）を用いて各素性（判断要素）の重み（個別スコア）を学習することにより、判断要素に関する個別スコアを算出してもよい。
【００６５】
情報処理装置１００は、フェイクであると確定したコンテンツを正例として、各素性（判断要素）の重み（個別スコア）を学習することにより、各判断要素の個別スコア情報を算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、図８中の真偽結果情報記憶部１２５においてフェイクニュースと確定しているコンテンツＣＴ１を正例として、各判断要素の個別スコア情報を算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１のコンテンツ情報ＣＤＴ１が入力された場合に、モデルが出力するスコアが所定の閾値（例えば、「１０」等）以上のスコアを出力するように、学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ１が対象となる場合に、上記式（１）の「ｙ」の値（スコア）が、判定用閾値（例えば、「１０」等）以上となるように学習処理を行う。
【００６６】
また、例えば、情報処理装置１００は、図８中の真偽結果情報記憶部１２５においてフェイクニュースではないと確定しているコンテンツＣＴ２を負例として、各判断要素の個別スコア情報を算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ２のコンテンツ情報ＣＤＴ２が入力された場合に、モデルが出力するスコアが所定の閾値よりも小さいスコア（例えば、「０」等）となるように、学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ２が対象となる場合に、上記式（１）の「ｙ」の値（スコア）が、判定用閾値よりも小さい値（例えば、「０」等）となるように、学習処理を行う。
【００６７】
また、例えば、情報処理装置１００は、図８中の真偽結果情報記憶部１２５においてフェイクニュースではないと確定しているコンテンツＣＴ３を負例として、各判断要素の個別スコア情報を算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ３のコンテンツ情報ＣＤＴ３が入力された場合に、モデルが出力するスコアが所定の閾値よりも小さいスコア（例えば、「０」等）となるように、学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ３が対象となる場合に、上記式（１）の「ｙ」の値（スコア）が、判定用閾値よりも小さい値（例えば、「０」等）となるように、学習処理を行う。
【００６８】
例えば、情報処理装置１００は、コンテンツのカテゴリごとに個別スコアを算出してもよい。すなわち、情報処理装置１００は、コンテンツのカテゴリごとにモデルを生成してもよい。上記の例では、情報処理装置１００は、カテゴリ「政治」の属するコンテンツＣＴ１、ＣＴ２を用いて、カテゴリ「政治」用の個別スコアを算出してもよい。また、情報処理装置１００は、カテゴリ「芸能」の属するコンテンツＣＴ３を用いて、カテゴリ「芸能」用の個別スコアを算出してもよい。この場合、情報処理装置１００は、コンテンツのカテゴリに対応する個別スコアを用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。
【００６９】
なお、上記の個別スコアの算出におけるモデルの学習（生成）の方法については、上述した手法に限定されるものではなく、任意の公知技術が適用可能である。なお、各モデルの生成は、機械学習に関する種々の従来技術を適宜用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、ＳＶＭ（Support  Vector  Machine）等の教師あり学習の機械学習に関する技術を用いて行われてもよい。また、例えば、モデルの生成は、教師なし学習の機械学習に関する技術を用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、深層学習（ディープラーニング）の技術を用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、ＤＮＮ（Deep  Neural  Network）やＲＮＮ（Recurrent  Neural  Network）やＣＮＮ（Convolutional  Neural  Network）等の種々のディープラーニングの技術を適宜用いて行われてもよい。なお、上記モデルの生成に関する記載は例示であり、モデルの生成は、取得可能な情報等に応じて適宜選択された学習手法により行われてもよい。
【００７０】
〔１−３．コンテンツ表示〕
また、図１の例では、情報処理装置１００が１つのコンテンツＣＴ１１を端末装置１０へ提供し、端末装置１０がコンテンツＣＴ１１とともに、フェイクスコア等を含むコンテンツＣＴ１１のフェイク見解情報ＩＮＦ１１を表示する場合を示したが、表示態様は種々の態様であってもよい。例えば、情報処理装置１００は、複数のコンテンツと各コンテンツのフェイク見解情報とが並べて表示される一覧コンテンツを端末装置１０へ提供してもよい。
【００７１】
例えば、情報処理装置１００は、類似する内容の複数のコンテンツと各コンテンツのフェイク見解情報とが並べて表示される一覧コンテンツを端末装置１０へ提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、類似する提供元（媒体）が配信する複数のコンテンツと各コンテンツのフェイク見解情報とが並べて表示される一覧コンテンツを端末装置１０へ提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、記憶部１２０（図３参照）に記憶された各種情報に基づいて、複数のコンテンツと各コンテンツのフェイク見解情報とが並べて表示される一覧コンテンツを生成する。この点について、図１１を用いて説明する。図１１は、実施形態に係るフェイク見解情報の表示の一例を示す図である。なお、図１と同様の点については適宜説明を省略する。
【００７２】
図１１の例では、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ５１と、コンテンツＣＴ５２と、コンテンツＣＴ５３とが縦方向に並べて一覧表示される一覧コンテンツを端末装置１０へ提供する。また、情報処理装置１００は、コンテンツＣＴ５１のフェイク見解情報ＩＮＦ５１と、コンテンツＣＴ５２のフェイク見解情報ＩＮＦ５２と、コンテンツＣＴ５３のフェイク見解情報ＩＮＦ５３とが対応するコンテンツの近傍に配置される一覧コンテンツを端末装置１０へ提供する場合を示す。
【００７３】
図１１に示すように、端末装置１０は、ＸＸ新聞が情報元であるコンテンツＣＴ５１と、ＹＹ新聞が情報元であるコンテンツＣＴ５２と、ＺＺ新聞が情報元であるコンテンツＣＴ５３とが縦方向に並べて一覧表示する。また、端末装置１０は、コンテンツＣＴ５１の近傍にコンテンツＣＴ５１のフェイク見解情報ＩＮＦ５１を表示する。具体的には、端末装置１０は、コンテンツＣＴ５１の下方にコンテンツＣＴ５１のフェイクスコアが「１５」であり、フェイク度が「高」であることを示す見解情報ＩＮＦ５１を表示する。
【００７４】
また、端末装置１０は、コンテンツＣＴ５２の近傍にコンテンツＣＴ５２のフェイク見解情報ＩＮＦ５２を表示する。具体的には、端末装置１０は、コンテンツＣＴ５２の下方にコンテンツＣＴ５２のフェイクスコアが「０．５」であり、フェイク度が「低」であることを示す見解情報ＩＮＦ５２を表示する。また、端末装置１０は、コンテンツＣＴ５３の近傍にコンテンツＣＴ５３のフェイク見解情報ＩＮＦ５３を表示する。具体的には、端末装置１０は、コンテンツＣＴ５３の下方にコンテンツＣＴ５３のフェイクスコアが「７」であり、フェイク度が「中」であることを示す見解情報ＩＮＦ５３を表示する。これにより、情報処理装置１００から一覧コンテンツが提供されたユーザは、複数のコンテンツ間の比較しながら閲覧を行うことができる。このように、ユーザは、各コンテンツのフェイク見解情報を参考にしつつ、各コンテンツを比較しながら、コンテンツを閲覧することができる。
【００７５】
〔１−４．レベル判定〕
例えば、情報処理装置１００は、上述のような複数の段階（レベル）のフェイク度の判定を、複数の閾値を用いて行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、第１閾値と第２閾値との２つの閾値を用いて、コンテンツのフェイク度を判定してもよい。
【００７６】
例えば、情報処理装置１００は、コンテンツのフェイクスコアが第１閾値（例えば「１０」等）以上である場合、そのコンテンツのフェイク度を「高」と判定してもよい。例えば、予測装置１００は、フェイクスコアが第１閾値（例えば「１０」等）未満であり第２閾値（例えば「５」等）以上である場合、そのコンテンツのフェイク度を「中」と判定してもよい。例えば、予測装置１００は、フェイクスコアが第２閾値（例えば「５」等）未満である場合、そのコンテンツのフェイク度を「低」と判定してもよい。
【００７７】
〔１−５．コンテンツの変更〕
なお、情報処理装置１００は、フェイクニュースに関する判定において収集された情報を用いて、種々のサービスを提供してもよい。情報処理装置１００は、フェイクニュースに関する判定において収集された情報のうち、真実性を担保する情報を用いてサービスを提供してもよい。情報処理装置１００は、種々の従来技術を適宜用いて、コンテンツの改ざんを検知可能にしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、種々の暗号化技術を適宜用いて、コンテンツの改ざんを検知可能にしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、種々の暗号化技術を適宜用いて、コンテンツに改ざんが行われていないことを確か、コンテンツの正真性を判定してもよい。
【００７８】
例えば、情報処理装置１００は、ブロックチェーンに関する技術を用いて、コンテンツの改ざんを把握可能にしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、１つのコンテンツを１つのブロックとして、その依存関係をチェーンのように連結することにより、コンテンツの改ざんを把握可能にしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、真実性を担保する情報についてはブロックチェーンで紐づけて真実性の証明をした上で情報の保全を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、虚偽であることの情報についてブロックチェーンで紐づけて虚偽性の証明をして情報の保全を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、種々のハッシュ関数等のハッシュに関する種々の従来技術を用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、ＳＨＡ−２５６や、ＳＨＡ−５１２等のＳＨＡ（Secure  Hash  Algorithm）の技術を用いてもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、ＲＩＰＥＭＤ−１６０の技術を用いてもよい。なお、情報処理装置１００は、ハッシュに限らず、コンテンツに改ざん（変更）が行われていないことを検知可能であれば、どのような技術を用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、楕円曲線ＤＳＡ（Digital  Signature  Algorithm）等の楕円曲線暗号化に関する種々の従来技術を用いてもよい。
【００７９】
例えば、情報処理装置１００は、各コンテンツを１つのブロックとして、コンテンツ間の引用関係をチェーンのように連結することにより、コンテンツの改ざんを把握可能にしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、ある内容についての起源となるコンテンツ（起源コンテンツ）に基づいて生成される暗号情報（例えばハッシュ値）を用いて、コンテンツ間の引用関係をチェーンのように連結することにより、コンテンツの改ざんを把握可能にしてもよい。
【００８０】
例えば、情報処理装置１００は、起源コンテンツを引用するコンテンツ（第１引用コンテンツ）が有る場合、第１引用コンテンツに基づいて生成される暗号情報（第１引用暗号情報）を生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、起源暗号情報と、第１引用暗号情報とに基づいて、第１引用コンテンツに対応するブロックデータ（第１引用ブロックデータ）を生成してもよい。
【００８１】
また、例えば、情報処理装置１００は、第１引用コンテンツを引用するコンテンツ（第２引用コンテンツ）が有る場合、第２引用コンテンツに基づいて暗号情報（第２引用暗号情報）を生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、第１引用暗号情報と、第２引用暗号情報とに基づいて、第２引用コンテンツに対応するブロックデータ（第２引用ブロックデータ）を生成してもよい。このように、情報処理装置１００は、コンテンツ間の引用関係を基にコンテンツのブロック（ブロックデータ）が連結された情報（ブロックチェーン情報）を生成してもよい。
【００８２】
この場合、例えば、情報処理装置１００は、ブロックチェーンに関する技術により、フェイクニュースであるかどうかを判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ある起源コンテンツがフェイクニュースでない（例えば事実である）場合、その起源コンテンツを起点とするチェーン（真正チェーン）で連結される各ブロック（引用ブロック）に改ざんがされていないか（フェイクニュースでないか）を判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、真正チェーンにおいて、コンテンツ（対象コンテンツ）の引用元となるコンテンツから起源コンテンツまで改ざんされていないことが検証された場合、その対象コンテンツはフェイクニュースでないと判定してもよい。
【００８３】
例えば、情報処理装置１００は、ある起源コンテンツがフェイクニュースである場合、その起源コンテンツを起点とするチェーン（フェイクチェーン）で連結される各ブロック（引用ブロック）が変更されていないかを判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、フェイクチェーンにおいて、コンテンツ（対象コンテンツ）の引用元となるコンテンツから起源コンテンツまで変更されていないことが検証された場合、その対象コンテンツはフェイクニュースであると判定してもよい。
【００８４】
これにより、情報処理装置１００は、コンテンツの内容の保証しつつ、コンテンツが改ざんされる可能性を抑制することができる。情報処理装置１００は、真実性や虚偽性の証明を行うことができる。したがって、情報処理装置１００は、改ざんされたコンテンツが流通する可能性を抑制することができる。このように、情報処理装置１００は、フェイクニュースが流通する可能性を抑制することができる。
【００８５】
〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【００８６】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置１０や提供元装置２０との間で情報の送受信を行う。
【００８７】
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図３に示すように、提供元情報記憶部１２１と、コンテンツ情報記憶部１２２と、個別スコア情報記憶部１２３と、判定情報記憶部１２４と、真偽結果情報記憶部１２５とを有する。
【００８８】
（提供元情報記憶部１２１）
実施形態に係る提供元情報記憶部１２１は、コンテンツの提供元に関する各種情報を記憶する。図４は、実施形態に係る提供元情報記憶部の一例を示す図である。図４に示す提供元情報記憶部１２１は、「提供元ＩＤ」、「名称」、「種別」、「信用度（フェイク率）」といった項目が含まれる。
【００８９】
「提供元ＩＤ」は、コンテンツの提供元を識別するための識別情報を示す。コンテンツの提供元は、新聞社や雑誌社やコンテンツプロバイダや個人のユーザ等の種々の提供元であってもよい。「名称」は、対応する提供元ＩＤにより識別される提供元の名称を示す。図５では「名称」に「Ａ媒体」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、「○○新聞社」等の具体的な事業者名等であってもよい。「種別」は、対応する提供元ＩＤにより識別される提供元の種別を示す。例えば、「種別」は、対応する提供元ＩＤにより識別される提供元が個人であるか組織（法人）であるかを示す情報や媒体の種別を示す情報が記憶される。「信用度（フェイク率）」は、対応する提供元ＩＤにより識別される提供元の信用度を示す。例えば、「信用度（フェイク率）」は、提供元が提供したコンテンツのうち、フェイクニュースに該当するコンテンツの割合を示す。例えば、信用度（フェイク率）が「５」である場合、その提供元が提供するコンテンツがフェイクニュースである確率が５％であることを示す。この場合、提供元の信用度（フェイク率）は、その値が大きい程、その提供元が信用できないことを示す。
【００９０】
例えば、図４に示す例において、提供元ＩＤ「ＣＰ１」により識別される提供元（提供元ＣＰ１）は、名称が「Ａ媒体」であり、種別が「新聞」であることを示す。また、提供元ＣＰ１は、信用度（フェイク率）が「２」であり、提供元ＣＰ１が提供するコンテンツがフェイクニュースである確率が２％であることを示す。
【００９１】
なお、提供元情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、提供元情報記憶部１２１は、提供元の所在地や提供元の従業員数や売上高等の事業規模に関する情報を記憶してもよい。例えば、提供元情報記憶部１２１は、提供元がコンテンツ提供を開始してからの年数等に関する情報を記憶してもよい。
【００９２】
（コンテンツ情報記憶部１２２）
実施形態に係るコンテンツ情報記憶部１２２は、コンテンツ（記事）に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。図５に示すコンテンツ情報記憶部１２２は、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ情報」、「提供元ＩＤ」、「カテゴリ」、「引用コンテンツ」、「内容」といった項目を有する。なお、図５では図示を省略するが、コンテンツ情報記憶部１２２は、各コンテンツが作成された日時に関する情報を記憶する。
【００９３】
「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。「コンテンツ情報」は、対応するコンテンツＩＤにより識別されるコンテンツを示す。なお、図５の例では、コンテンツ情報を「ＣＤＴ１１」といった抽象的な符号で示すが、各コンテンツ情報は、記事に含まれる文字情報や画像情報等のコンテンツの具体的な情報を含んでもよい。例えば、コンテンツ情報は、「記事Ａ」や「記事Ｂ」等の括弧内に示すコンテンツに対応する情報が記憶される。また、例えば、「コンテンツ情報」には、コンテンツの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。
【００９４】
「提供元ＩＤ」は、対応するコンテンツの提供元を識別するための識別情報を示す。また、「カテゴリ」は、コンテンツの内容に基づく分類情報を示す。「引用コンテンツ」は、対応するコンテンツが生成される基となったコンテンツを示す。「内容」は、対応するコンテンツに含まれる情報の具体的な内容を示す。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツに含まれる文字情報から重要なキーワード（トピック）を抽出する。なお、情報処理装置１００は、トピック分析（解析）等の種々の従来手法を適宜用いて、文字情報からトピックを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、文字情報を形態素解析等の自然言語処理技術を適宜用いて解析することにより、文字情報からトピックを抽出してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、抽出したトピックとトピック肯定や否定を示すキーワードとの構文関係に基づいて、コンテンツがそのトピックについて肯定的な内容か否定的な内容かを判定してもよい。そして、情報処理装置１００は、コンテンツがそのトピックについて肯定的な内容か否定的かを示す情報を「内容」に格納する。
【００９５】
図５の例では、コンテンツＩＤ「ＣＴ１１」により識別されるコンテンツ（コンテンツＣＴ１１）は、提供元ＣＰ１１が提供する記事Ａであることを示す。コンテンツＣＴ１１は、カテゴリ「政治」に分類されることを示す。コンテンツＣＴ１１は、引用コンテンツが無いことを示す。また、コンテンツＣＴ１１の内容は、選挙後の増税について肯定的な内容であることを示す。すなわち、コンテンツＣＴ１１は、選挙後に増税が行われることについてのニュース記事であることを示す。
【００９６】
なお、コンテンツ情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、コンテンツ情報記憶部１２２は、コンテンツを取得した日時に関する情報を記憶してもよい。
【００９７】
（個別スコア情報記憶部１２３）
実施形態に係る個別スコア情報記憶部１２３は、フェイクニュースの判定に用いる材料（要素）に関する個別スコア情報を記憶する。例えば、個別スコア情報記憶部１２３は、コンテンツをフェイクニュースか否か判定する際に用いる各判定要素（判断要素）に関する個別スコア情報を記憶する。図６は、実施形態に係る個別スコア情報記憶部の一例を示す図である。図６に示す個別スコア情報記憶部１２３には、「判定要素ＩＤ」、「判定要素」、「個別スコア」といった項目が含まれる。
【００９８】
「判定要素ＩＤ」は、各判定要素を識別するための識別情報を示す。「判定要素」は、対応する判定要素ＩＤにより識別される判定要素の内容を示す。「個別スコア」は、各判定要素の個別スコアを示す。
【００９９】
図６の例では、判定要素ＩＤ「ＪＥ１１」により識別される判定要素（判定要素ＪＥ１１）は、コンテンツの作成日付の有無であることを示す。判定要素ＪＥ１１は、作成日付が無いコンテンツは、フェイクニュースである可能性があるとして、個別スコア「０．２」が割り当てられることを示す。
【０１００】
また、判定要素ＩＤ「ＪＥ１２」により識別される判定要素（判定要素ＪＥ１２）は、証拠引用の有無であることを示す。判定要素ＪＥ１２は、証拠引用が無いコンテンツは、フェイクニュースである可能性があるとして、個別スコア「０．５」が割り当てられることを示す。また、判定要素ＩＤ「ＪＥ１３」により識別される判定要素（判定要素ＪＥ１３）は、他提供元のコンテンツと内容の相違の有無であることを示す。判定要素ＪＥ１３は、他提供元のコンテンツと内容の相違が有るコンテンツは、フェイクニュースである可能性があるとして、個別スコア「７」が割り当てられることを示す。
【０１０１】
なお、個別スコア情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の個別スコア情報を記憶してもよい。
【０１０２】
（判定情報記憶部１２４）
実施形態に係る判定情報記憶部１２４は、コンテンツがフェイクニュースかどうかの判定に関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係る判定情報記憶部の一例を示す図である。図７に示す判定情報記憶部１２４は、「コンテンツＩＤ」、「フェイクスコア」、「判定情報」といった項目を有する。
【０１０３】
「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。「フェイクスコア」は、対応するコンテンツＩＤにより識別されるコンテンツのフェイクスコアを示す。「フェイクスコア」は、対応するコンテンツがフェイクニュースである可能性の度合いを示すスコアを記憶する。「判定情報」は、対応するコンテンツがフェイクニュースであるかどうかの判定を示す。
【０１０４】
図７の例では、コンテンツＩＤ「ＣＴ１１」により識別されるコンテンツ（コンテンツＣＴ１１）は、フェイクスコアが「１５」であることを示す。また、コンテンツＣＴ１１は、フェイクニュースである可能性があると判定されたことを示す。
【０１０５】
なお、判定情報記憶部１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、判定情報記憶部１２４は、スコアを算出した日時や判定を行った日時に関する情報を記憶してもよい。
【０１０６】
（真偽結果情報記憶部１２５）
実施形態に係る真偽結果情報記憶部１２５は、コンテンツがフェイクニュースかどうかの真偽の結果に関する各種情報を記憶する。例えば、真偽結果情報記憶部１２５は、過去に提供されたコンテンツのうちで、フェイクニュースであったかどうかが確定しているコンテンツに関する各種情報を記憶する。図８は、実施形態に係る真偽結果情報記憶部の一例を示す図である。図８に示す真偽結果情報記憶部１２５は、「結果ＩＤ」、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ情報」、「提供元ＩＤ」、「カテゴリ」、「引用コンテンツ」、「確定フェイク結果」といった項目を有する。なお、図８では図示を省略するが、真偽結果情報記憶部１２５は、各コンテンツが作成された日時に関する情報を記憶する。
【０１０７】
「結果ＩＤ」は、コンテンツがフェイクニュースであるかどうかの真偽結果を識別するための識別情報を示す。「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。「コンテンツ情報」は、対応するコンテンツＩＤにより識別されるコンテンツを示す。なお、図８の例では、コンテンツ情報を「ＣＤＴ１」といった抽象的な符号で示すが、各コンテンツ情報は、記事に含まれる文字情報や画像情報等のコンテンツの具体的な情報を含んでもよい。例えば、コンテンツ情報は、「記事ＰＡ」や「記事ＰＢ」等の括弧内に示すコンテンツに対応する情報が記憶される。また、例えば、「コンテンツ情報」には、コンテンツの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。
【０１０８】
「提供元ＩＤ」は、対応するコンテンツの提供元を識別するための識別情報を示す。また、「カテゴリ」は、コンテンツの内容に基づく分類情報を示す。「引用コンテンツ」は、対応するコンテンツが生成される基となったコンテンツを示す。「確定フェイク結果」は、対応するコンテンツがフェイクニュースであったかどうかを示す。
【０１０９】
図８の例では、結果ＩＤ「ＲＩＤ１」により識別される真偽結果は、コンテンツＩＤ「ＣＴ１」により識別されるコンテンツ（コンテンツＣＴ１）が対象であることを示す。コンテンツＣＴ１は、提供元ＣＰ１が提供する記事ＰＡであることを示す。コンテンツＣＴ１は、カテゴリ「政治」に分類されることを示す。コンテンツＣＴ１は、引用コンテンツが無いことを示す。また、コンテンツＣＴ１の確定フェイク結果は、フェイク（誤情報）であることを示す。すなわち、コンテンツＣＴ１は、誤情報でありフェイクニュースに該当することを示す。
【０１１０】
なお、真偽結果情報記憶部１２５は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、真偽結果情報記憶部１２５は、真偽が確定した日時に関する情報を記憶してもよい。
【０１１１】
（制御部１３０）
図３の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（配信プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【０１１２】
図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、算出部１３２と、判定部１３３と、決定部１３４と、提供部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【０１１３】
（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。取得部１３１は、外部の情報処理装置から種々の情報を取得する。取得部１３１は、端末装置１０から種々の情報を取得する。取得部１３１は、端末装置１０からコンテンツ要求を取得する。取得部１３１は、提供元装置２０から種々の情報を取得する。取得部１３１は、提供元装置２０から提供元に関する情報を取得する。取得部１３１は、提供元装置２０からコンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する。取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。取得部１３１は、提供元情報記憶部１２１やコンテンツ情報記憶部１２２や個別スコア情報記憶部１２３や判定情報記憶部１２４や真偽結果情報記憶部１２５から各種情報を取得する。
【０１１４】
取得部１３１は、コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する。取得部１３１は、コンテンツを示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。取得部１３１は、コンテンツの作成日付を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。取得部１３１は、コンテンツが示す内容に対応する証拠の有無情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。取得部１３１は、コンテンツの提供元を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。取得部１３１は、コンテンツの提供元の信頼度を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。
【０１１５】
取得部１３１は、コンテンツと所定の関係を有する関係コンテンツの情報である関係コンテンツ情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。取得部１３１は、関係コンテンツの提供元を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。取得部１３１は、関係コンテンツの提供元の信頼度を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。
【０１１６】
図１の例では、取得部１３１は、提供元ＣＰ１１のコンテンツＣＴ１１を提供元装置２０−１から取得する。取得部１３１は、提供元ＣＰ１２のコンテンツＣＴ１２を提供元装置２０−２から取得する。取得部１３１は、提供元ＣＰ１３のコンテンツＣＴ１３を提供元装置２０−３から取得する。取得部１３１は、提供元ＣＰ１４のコンテンツＣＴ１４を提供元装置２０−４から取得する。
【０１１７】
（算出部１３２）
算出部１３２は、種々の情報を算出する。算出部１３２は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、種々の情報を算出する。算出部１３２は、取得部１３１により取得された情報に基づいて、種々の情報を算出する。算出部１３２は、取得部１３１により取得された情報に基づいて、スコアを算出する。算出部１３２は、コンテンツ関連情報に基づいて、コンテンツがフェイクニースである可能性の度合いを示すスコアを算出する。
【０１１８】
図１の例では、算出部１３２は、各コンテンツのスコア（フェイクスコア）を算出する。例えば、算出部１３２は、コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４のフェイクスコアを算出する。算出部１３２は、個別スコア情報１２３に記憶された情報に基づいて、コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４のフェイクスコアを算出する。
【０１１９】
例えば、算出部１３２は、上記式（１）を用いてスコア（フェイクスコア）を算出する。算出部１３２は、図１中の判定情報記憶部１２４に示すように、各コンテンツのフェイクスコアを算出する。算出部１３２は、上記式（１）と各コンテンツのコンテンツ情報等に基づいて、各コンテンツのフェイクスコアを算出する。算出部１３２は、コンテンツＣＴ１１のフェイクスコアを「１５」と算出する。算出部１３２は、コンテンツＣＴ１２のフェイクスコアを「０．０２」と算出する。算出部１３２は、コンテンツＣＴ１３のフェイクスコアを「０．５」と算出する。また、算出部１３２は、コンテンツＣＴ１４のフェイクスコアを「１」と算出する。
【０１２０】
また、算出部１３２は、判定要素の個別スコアを生成（算出）してもよい。例えば、算出部１３２は、真偽結果情報記憶部１２５（図８参照）に記憶されたコンテンツの情報を用いて各判定要素の個別スコアを導出（算出）してもよい。この場合、算出部１３２は、個別スコアに関する情報を生成する生成部としての機能を有してもよい。また、情報処理装置１００は、算出部１３２とは別に、下記のモデルのような個別スコアに関する情報を生成する生成部（図示省略）を有してもよい。
【０１２１】
例えば、算出部１３２は、各判別要素を素性（特徴量）とし、各判別要素の重みを個別スコアとして導出（算出）してもよい。例えば、算出部１３２は、真偽結果情報記憶部１２５に記憶されたコンテンツの情報を学習データ（教師データ）として、学習を行なうことにより、個別スコアを算出する。例えば、算出部１３２は、真偽結果情報記憶部１２５に記憶されたコンテンツの情報を用いた学習処理（モデル生成）により、モデルを生成することにより、そのモデル中の特徴量（判定要素）の各々に対応する重みを個別スコアとして算出してもよい。
【０１２２】
例えば、算出部１３２は、上記式（１）を用いて各素性（判断要素）の重み（個別スコア）を学習することにより、判断要素に関する個別スコアを算出してもよい。
【０１２３】
算出部１３２は、フェイクであると確定したコンテンツを正例として、各素性（判断要素）の重み（個別スコア）を学習することにより、各判断要素の個別スコア情報を算出してもよい。例えば、算出部１３２は、図８中の真偽結果情報記憶部１２５においてフェイクニュースと確定しているコンテンツＣＴ１を正例として、各判断要素の個別スコア情報を算出してもよい。例えば、算出部１３２は、コンテンツＣＴ１のコンテンツ情報ＣＤＴ１が入力された場合に、モデルが出力するスコアが所定の閾値（例えば、「１０」等）以上のスコアを出力するように、学習処理を行う。例えば、算出部１３２は、コンテンツＣＴ１が対象となる場合に、上記式（１）の「ｙ」の値（スコア）が、判定用閾値（例えば、「１０」等）以上となるように学習処理を行う。
【０１２４】
また、例えば、算出部１３２は、図８中の真偽結果情報記憶部１２５においてフェイクニュースではないと確定しているコンテンツＣＴ２を負例として、各判断要素の個別スコア情報を算出してもよい。例えば、算出部１３２は、コンテンツＣＴ２のコンテンツ情報ＣＤＴ２が入力された場合に、モデルが出力するスコアが所定の閾値よりも小さいスコア（例えば、「０」等）となるように、学習処理を行う。例えば、算出部１３２は、コンテンツＣＴ２が対象となる場合に、上記式（１）の「ｙ」の値（スコア）が、判定用閾値よりも小さい値（例えば、「０」等）となるように、学習処理を行う。
【０１２５】
また、例えば、算出部１３２は、図８中の真偽結果情報記憶部１２５においてフェイクニュースではないと確定しているコンテンツＣＴ３を負例として、各判断要素の個別スコア情報を算出してもよい。例えば、算出部１３２は、コンテンツＣＴ３のコンテンツ情報ＣＤＴ３が入力された場合に、モデルが出力するスコアが所定の閾値よりも小さいスコア（例えば、「０」等）となるように、学習処理を行う。例えば、算出部１３２は、コンテンツＣＴ３が対象となる場合に、上記式（１）の「ｙ」の値（スコア）が、判定用閾値よりも小さい値（例えば、「０」等）となるように、学習処理を行う。
【０１２６】
例えば、算出部１３２は、コンテンツのカテゴリごとに個別スコアを算出してもよい。すなわち、算出部１３２は、コンテンツのカテゴリごとにモデルを生成してもよい。上記の例では、算出部１３２は、カテゴリ「政治」の属するコンテンツＣＴ１、ＣＴ２を用いて、カテゴリ「政治」用の個別スコアを算出してもよい。また、算出部１３２は、カテゴリ「芸能」の属するコンテンツＣＴ３を用いて、カテゴリ「芸能」用の個別スコアを算出してもよい。この場合、算出部１３２は、コンテンツのカテゴリに対応する個別スコアを用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。
【０１２７】
（判定部１３３）
判定部１３３は、種々の情報を判定する。判定部１３３は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、種々の情報を判定する。判定部１３３は、取得部１３１により取得された情報に基づいて、種々の情報を判定する。判定部１３３は、算出部１３２により算出された情報に基づいて、種々の情報を判定する。判定部１３３は、取得部１３１により取得された情報に基づいて、コンテンツのフェイクニュースへの該当可否を判定する。
【０１２８】
判定部１３３は、取得部１３１により取得されたコンテンツ関連情報に基づいて、コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する。判定部１３３は、コンテンツが示す内容と関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定する。判定部１３３は、コンテンツが示す内容と関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定する。判定部１３３は、算出部１３２により算出されるスコアに基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定する。判定部１３３は、算出部１３２により算出されるスコアと所定の閾値との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定する。
【０１２９】
図１の例では、判定部１３３は、フェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する。例えば、判定部１３３は、一のコンテンツがフェイクニースに関する条件を満たす場合、その一のコンテンツがフェイクニュースである可能性が有る（フェイク可能性有と判定する。例えば、判定部１３３は、一のコンテンツがフェイクニースに関する条件を満たさない場合、その一のコンテンツがフェイクニュースである可能性が無い（フェイク可能性無）と判定する。
【０１３０】
例えば。判定部１３３は、コンテンツのフェイクスコアが所定の閾値（判定用閾値）以上である場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定する。図１の例では、判定部１３３は、コンテンツのフェイクスコアが判定用閾値「１０」以上である場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定する。
【０１３１】
例えば、判定部１３３は、コンテンツＣＴ１１のフェイクスコア「１５」が判定用閾値「１０」以上であるため、コンテンツＣＴ１１をフェイク可能性有と判定する。また、判定部１３３は、コンテンツＣＴ１２のフェイクスコア「０．０２」が判定用閾値「１０」未満であるため、コンテンツＣＴ１２をフェイク可能性無と判定する。判定部１３３は、コンテンツＣＴ１３のフェイクスコア「０．５」が判定用閾値「１０」未満であるため、コンテンツＣＴ１３をフェイク可能性無と判定する。また、判定部１３３は、コンテンツＣＴ１４のフェイクスコア「１」が判定用閾値「１０」未満であるため、コンテンツＣＴ１４をフェイク可能性無と判定する。これにより、判定部１３３は、コンテンツＣＴ１１をフェイク可能性有と判定し、コンテンツＣＴ１２〜ＣＴ１４をフェイク可能性無と判定する。
【０１３２】
（決定部１３４）
決定部１３４は、種々の情報を決定する。決定部１３４は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、種々の情報を決定する。決定部１３４は、取得部１３１により取得された情報に基づいて、種々の情報を決定する。決定部１３４は、算出部１３２により算出された情報に基づいて、種々の情報を決定する。判定部１３３は、判定部１３３により判定された情報に基づいて、種々の情報を決定する。
【０１３３】
図１の例では、決定部１３４は、端末装置１０からのコンテンツ要求に応じてユーザＵ１に提供するコンテンツを決定する。決定部１３４は、種々の情報を適宜用いてユーザＵ１に提供するコンテンツに決定するが、決定部１３４は、コンテンツＣＴ１１をユーザＵ１に提供するコンテンツに決定する。例えば、決定部１３４は、ユーザＵ１の属性情報に基づいて、ユーザＵ１に提供するコンテンツに決定してもよい。例えば、決定部１３４は、ユーザＵ１が政治に関心を有するユーザである場合、カテゴリ「政治」に属するコンテンツをユーザＵ１に提供するコンテンツに決定してもよい。また、決定部１３４は、判定部１３３によりフェイク可能性有と判定されたコンテンツを提供しないと決定してもよい。この場合、決定部１３４は、判定部１３３によりフェイク可能性有と判定されたコンテンツＣＴ１１以外のコンテンツをユーザＵ１に提供するコンテンツに決定してもよい。
【０１３４】
（提供部１３５）
提供部１３５は、各種情報を提供する。提供部１３５は、端末装置１０に各種情報を送信する。提供部１３５は、端末装置１０に各種情報を配信する。例えば、提供部１３５は、端末装置１０にフェイク見解情報を配信する。
【０１３５】
提供部１３５は、判定部１３３による判定に基づいて、コンテンツがフェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報であって、ユーザが利用する端末装置１０にコンテンツとともに表示されるフェイク見解情報を、端末装置１０に提供する。提供部１３５は、算出部１３２により算出されたスコアを含むフェイク見解情報を提供する。
【０１３６】
図１では、提供部１３５は、ユーザＵ１に提供するコンテンツに決定されたコンテンツＣＴ１１に情報を追加する。例えば、提供部１３５は、フェイクスコア「１５」やフェイク可能性有であることを示す情報を含むフェイク見解情報をユーザＵ１に提供する情報に追加する。提供部１３５は、提供用コンテンツＤＣ１１に示すように、コンテンツＣＴ１１のコンテンツ情報ＣＤＴ１１（記事Ａ）とともにユーザＵ１に提供する情報としてフェイク情報を追加する。
【０１３７】
提供部１３５は、コンテンツＣＴ１１とともにフェイクスコア「１５」やフェイク可能性有であることを示す情報を端末装置１０へ提供する。提供部１３５は、コンテンツＣＴ１１やフェイクスコア「１５」やフェイク可能性有であることを示すフェイク見解情報ＩＮＦ１１を端末装置１０へ送信する。
【０１３８】
〔３．情報処理のフロー〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図９は、コンテンツの判定に関する情報処理の一例を示すフローチャートである。
【０１３９】
図９に示すように、情報処理装置１００は、コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、情報処理装置１００は、記憶部１２０（図３参照）からコンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する。
【０１４０】
また、情報処理装置１００は、コンテンツ関連情報に基づいて、コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する（ステップＳ１０２）。例えば、情報処理装置１００は、上記式（１）を用いて算出したコンテンツのフェイクスコアに基づいて、コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツのフェイクスコアが判定用閾値以上である場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定する。図１の例では、情報処理装置１００は、コンテンツのフェイクスコアが判定用閾値「１０」以上である場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定する。
【０１４１】
次に、図１０を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順について説明する。図１０は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図１０は、コンテンツの提供に関する情報処理の一例を示すフローチャートである。
【０１４２】
図１０に示すように、情報処理装置１００は、端末装置１０からコンテンツ要求を取得する（ステップＳ２０１）。その後、情報処理装置１００は、提供するコンテンツがフェイク可能性有かを判定する（ステップＳ２０２）。例えば、情報処理装置１００は、端末装置１０へ送信（配信）するコンテンツがフェイク可能性有かフェイク可能性無であるかを判定する。
【０１４３】
そして、情報処理装置１００は、提供するコンテンツがフェイク可能性が有る場合（ステップＳ２０２：Ｙｅｓ）、コンテンツとともにフェイク見解情報を提供する（ステップＳ２０３）。例えば、情報処理装置１００は、提供するコンテンツがフェイク可能性有である場合、そのコンテンツのフェイクスコアやそのコンテンツがフェイク可能性有であることを示す情報を含むフェイク見解情報を、コンテンツとともに端末装置１０へ提供する。
【０１４４】
一方、情報処理装置１００は、提供するコンテンツがフェイク可能性が有ではない場合（ステップＳ２０２：Ｎｏ）、コンテンツを提供する（ステップＳ２０４）。例えば、情報処理装置１００は、提供するコンテンツがフェイク可能性有ではない場合、すなわち提供するコンテンツがフェイク可能性無である場合、そのコンテンツのみを端末装置１０へ提供する。なお、情報処理装置１００は、提供するコンテンツがフェイク可能性無であっても、そのコンテンツのフェイクスコアやそのコンテンツがフェイク可能性無であることを示す情報を含むフェイク見解情報を、コンテンツとともに端末装置１０へ提供してもよい。
【０１４５】
〔４．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、判定部１３３と、提供部１３５とを有する。取得部１３１は、コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する。また、判定部１３３は、取得部１３１により取得されたコンテンツ関連情報に基づいて、コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する。提供部１３５は、判定部１３３による判定に基づいて、コンテンツがフェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報であって、ユーザが利用する端末装置１０にコンテンツとともに表示されるフェイク見解情報を、端末装置１０に提供する。
【０１４６】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、コンテンツ関連情報に基づいて、コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定し、判定に基づいて、コンテンツがフェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報を端末装置１０に提供することにより、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。
【０１４７】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、コンテンツを示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。
【０１４８】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、コンテンツを示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得することより、そのコンテンツ自体の情報を加味して判定できるため、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。
【０１４９】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、コンテンツの作成日付を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。
【０１５０】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、コンテンツの作成日付を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得することより、コンテンツの作成日付の情報を加味して判定できるため、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。
【０１５１】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、コンテンツが示す内容に対応する証拠の有無情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。
【０１５２】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、コンテンツが示す内容に対応する証拠の有無情報を含むコンテンツ関連情報を取得することより、コンテンツの証拠の有無を加味して判定できるため、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。
【０１５３】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、コンテンツの提供元を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。
【０１５４】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、コンテンツの提供元を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得することより、コンテンツの提供を加味して判定できるため、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。
【０１５５】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、コンテンツの提供元の信頼度を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。
【０１５６】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、コンテンツの提供元の信頼度を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得することより、コンテンツの提供の信頼度を加味して判定できるため、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。
【０１５７】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、コンテンツと所定の関係を有する関係コンテンツの情報である関係コンテンツ情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。
【０１５８】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、コンテンツと所定の関係を有する関係コンテンツの情報である関係コンテンツ情報を含むコンテンツ関連情報を取得することより、関係コンテンツを加味して判定できるため、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。
【０１５９】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、関係コンテンツの提供元を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。
【０１６０】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、関係コンテンツの提供元を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得することより、関係コンテンツの提供元を加味して判定できるため、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。
【０１６１】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、関係コンテンツの提供元の信頼度を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。
【０１６２】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、関係コンテンツの提供元の信頼度を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得することより、関係コンテンツの提供元の信頼度を加味して判定できるため、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。
【０１６３】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、判定部１３３は、コンテンツが示す内容と関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定する。
【０１６４】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、コンテンツが示す内容と関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定することより、コンテンツの内容の比較に基づいて、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。
【０１６５】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、判定部１３３は、コンテンツが示す内容と関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定する。
【０１６６】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、コンテンツが示す内容と関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定することより、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。
【０１６７】
また、実施形態に係る情報処理装置１００は、算出部１３２を有する。算出部１３２は、コンテンツ関連情報に基づいて、コンテンツがフェイクニースである可能性の度合いを示すスコアを算出する。判定部１３３は、算出部１３２により算出されるスコアに基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定する。
【０１６８】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、コンテンツが示す内容と関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定することより、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。
【０１６９】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、判定部１３３は、算出部１３２により算出されるスコアと所定の閾値との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定する。
【０１７０】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、算出部１３２により算出されるスコアと所定の閾値との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定することより、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。
【０１７１】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３５は、算出部１３２により算出されたスコアを含むフェイク見解情報を提供する。
【０１７２】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、算出部１３２により算出されたスコアを含むフェイク見解情報を提供することより、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。
【０１７３】
〔５．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図１２に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１２は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１７４】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１７５】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が決定したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
【０１７６】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、決定したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１７７】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１７８】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１７９】
以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１８０】
〔６．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１８１】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１８２】
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１８３】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１８４】
１  情報処理システム
１００  情報処理装置
１２１  提供元情報記憶部
１２２  コンテンツ情報記憶部
１２３  個別スコア情報記憶部
１２４  判定情報記憶部
１２５  真偽結果情報記憶部
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  算出部
１３３  判定部
１３４  決定部
１３５  提供部
１０  端末装置
Ｎ  ネットワーク
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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