DEIM Forum 2010 A7-2

「犯罪」分野に関連する日英ブログの収集および類型化
中崎寛之†

阿部佑亮††

横本 大輔††
福原宇津呂武仁†河田 容英†††

知宏††††† 筑波大学大学院システム情報工学研究科 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1†† 筑波大学第三学群工学システム学類 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1††† (株) ナビックス 〒 141-0031 東京都品川区西五反田 8-3-6†††† 東京大学人工物工学研究センター 〒 277-8568 千葉県柏市柏の葉 5-1-5
あらまし

我々は，これまで，ブログ空間中に存在する有用な情報や知識に的確にアクセスし利用するという目的のもとで，体系化された知識体系である Wikipedia とブログサイトを対応づける研究を行ってきた．しかし，同一のトピックについて記述しているブログであっても，ブロガーの立場や環境は大いに異なることがわかった．そこで，本研究では，ブログ空間の情報や知識を類型化するための方式の一つとして，「ブロガーの立場」に着目してブログサイ
ト・ブログ記事を類型化するというアプローチをとる．具体的には，本稿では，特定トピックについてのブログに含まれる情報の有用性を検証するための事例研究として，「詐欺」，「インターネット犯罪」の分野を対象として，日英ブログサイトおよびブログ記事の収集を行い，ブログでの記述内容を被害者・ニュース記事引用・防止対策に類型化した結果を報告する．日英各言語のブログサイト・ブログ記事の収集には，ある同一トピックについて詳しい記述をしているブログサイトを検索する手法と，検索エンジンによるブログ記事検索手法を組み合わせて用いた．そして，収集したブログサイト・ブログ記事にはどのような タイプの立場があるかを分析し，それらを類型化した．
キーワード

二言語ブログ分析，ブログサイト検索，犯罪レポート，Wikipedia

Collecting and Categorizing Japanese/English Blogs
related to “Crime” Domain
Hiroyuki NAKASAKI† , Yusuke ABE†† , Daisuke YOKOMOTO†† , Takehito UTSURO† , YasuhideKAWADA††† , and Tomohiro FUKUHARA††††† Grad. Sch. of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba, Tsukuba, 305-8573, Japan†† College of Eng. Sys., Third Cluster of Colleges, University of Tsukuba, Tsukuba, 305-8573, Japan††† Navix Co., Ltd. 8-3-6 Nishi-Gotanda, Shinagawa-Ku Tokyo 141-0031, Japan†††† Research into Artifacts, Center for Engineering, University of Tokyo, Kashiwa, Chiba 277-8568, Japan
Abstract Among other domains and topics on which some issues are frequently argued in the blogosphere, thedomain of crime is one of the most seriously discussed by various kinds of bloggers. Such information on crimesin blogs is especially valuable for outsiders from abroad who are not familiar with cultures and crimes in foreigncountries. This paper proposes a multilingual framework of categorizing people’s concerns, reports, and experienceson crimes in their own blogs. First, we refer to Wikipedia as a multilingual terminological knowledge base, and search
for Wikipedia entries describing criminal acts. In the retrieval of blog feeds/posts, we take two approaches, focusing
on various types of bloggers such as experts in the crime domain and victims of criminal acts. We further categorize
the retrieved blog feeds/posts into four types including experts in the crime domain and victims of criminal acts.
Key words cross-lingual blog analysis, blog feed retrieval, crime report, Wikipedia

1. は じ め にをするシステム [3] に適用する．このシステムの本来の目的は，日英ブログから抽出した共起語単位で日英ブログの文化間差異近年，世界中でブログサービスやブログツールが普及し，各の発見を支援することであるが，本研究にこのシステムを適用

地域の人々がそれぞれインターネット上で個人の意見や評判をすることで，各地域における犯罪行為の文化間差異の発見支援発信することが可能になった．それに伴い，さまざまな情報がにつながる．例えば，近年日本では「振り込め詐欺」や「おれブログに記載され，商用ブログ検索サービスを利用することでおれ詐欺」が多数発生しており，大きな話題として取り上げらそれらの情報を取得することができるようになった．ここで，れているが，これは日本特有の犯罪であるため，欧米ではほとこれらの既存のブログ検索サービスは，ブログ空間に対する索んど語られていない．

引付けの粒度と体系化の二点において不十分であると言える．

また，本稿の 2. では，本研究で用いる検索手法の有効性を

まず，カテゴリ式のブログ検索サービスにおいては，人手によ示すために，あるトピックについて記述しているブログサイト

り設定されたカテゴリの体系が十分な網羅性を持つとは言えず，を対象として，Wikipedia 関連語によるスコア付けを用いる手

また，実際の検索要求に比べて，カテゴリの粒度が粗すぎる傾法 [4], [5]，および，機械学習を用いる手法 [1] で順位付けした結向がある．一方，キーワードや評判，時系列変化などによるブ果の人手評価について記述する．比較対象として，既存の検索ログ検索サービスの場合は，個々の索引の粒度が細かく，また，エンジン API によるブログ記事の順位付けを変更せずに，ブロそれらの索引全体を体系化してとらえることが困難である．しグサイト単位にまとめた順位付けをベースラインとして用いた．

たがって，利用者が，検索要求に対して適切な索引を想起する「犯罪」ドメインである「詐欺」カテ
さらに，本稿の 4. で，ことができなければ，巨大なブログ空間に対して容易にはアクゴリおよび「インターネット犯罪」カテゴリに属するトピックセスできない．

に関するブログの類型化 [2] について説明する．本研究では類

そこで，我々は，ブログ空間への効率的なアクセスを実現す型化の対象となるブログを収集するために，2 種類の検索手法るにあたって，より適切な粒度で，十分に体系化された索引付を用いた．一つ目は Wikipedia から抽出した関連語を用いたブけの一つの方式として，あらゆる事柄が詳細に体系化された知ログサイト順位付け，二つ目は検索エンジンによるブログ記事識体系である Wikipedia とブログサイトを対応づけた [1]．こ順位付けである．また，検索エンジンによるブログ記事順位付

れにより，ブログ空間に対して索引付けが行われ，ブログ空間

けにおいては，分類するブログのタイプにあわせてブログ記事におけるトピック分布を推定することができるようになった．

を収集するクエリを複数設計した．

しかし，Wikipedia とブログサイトを対応づけただけでは，様々な立場のブロガーによって書かれたブログサイトが同一トピック内で混在していたことも明らかになった．例えば，トピッ
ク「オークション詐欺」では，父親の被害経験について記述し2. Wikipedia エントリに対応するブログサイト順位付け
2. 1 評 価 手 順ているブロガーもいれば，オークション出品者の立場から詐欺本研究では，検索の有効性を評価するために「アルコール依にあわないための対策法を紹介しているブロガーもいる．この存症」，「リストラ」，「著作権侵害」の 3 トピックの日本語ブログ

ように，同じ「オークション詐欺」について記述しているブロサイトを対象として評価実験を行った．対象トピックのブログ

グサイトでもブロガーの立場や環境が大いに異なる．そこで，サイトに対して，Wikipedia 関連語によるスコア付けを用いる

我々は詳しい記述をしているブログサイトをより細かく分類す手法 [4], [5] ，および，機械学習を用いる手法 [1] で順位付けしるために，ブログサイト群を「ブロガーの立場」で類型化する．

た結果の人手評価を行った．具体的には，各トピックを対象と具体的には，ブログ空間中で頻繁に議論され，かつ「ブロガーして順位付けされた日本語ブログサイトのうち，それぞれ，上の立場」がはっきりと分かれているという理由から，まずは犯

位 20 ブログサイト，および，100 位までの 20 ブログサイトを罪分野のトピックを対象としたブログの類型化を行う [2]．犯罪

等間隔にサンプリングした合計 40 ブログサイトを手動で評価分野の立場として，犯罪行為の被害者，犯罪行為の報道記事をした．評価結果としては，「当該トピックについて詳細な記述を引用しているブログ，犯罪行為に対する対策の仕方について紹含むか否か」の判定を付与した．また，比較対象として，検索介しているブログなどに分類された．

エンジン API によるブログ記事の順位付けを変更せずに，ブ本研究の全体的枠組みを図 1 に示す．まず，本研究では，日英 Wikipedia（注 1）から犯罪行為の事例として「詐欺」カテゴログサイト単位にまとめた順位付けに対しても，同様に合計 40ブログサイトを手動で評価した．

リと「インターネット犯罪」カテゴリを選定した．この二つの2. 2 評 価 結 果

カテゴリ下に属する犯罪行為の日英 Wikipedia エントリのタ評価結果を比較するために，横軸に各ブログサイトの順位をイトルをトピック名とした．次に，トピック名を検索語としてとり，その順位までのブログサイトをすべて「当該トピックにブログサイト・ブログ記事を検索し順位付けする．そして，上ついて詳細な記述を含む」と自動判定した場合の精度を縦軸に記の手法で検索された日英両言語のブログサイト・ブログ記事とって，その推移をプロットしたものを図 2 の「Wikipedia 関集合を，トピックに対する関心や意見の文化間差異の発見支援連語によるスコア付けを用いた順位付け」，「機械学習を用いた順位付け」，および「ベースライン」に示す．ただし，このプ（注 1）：http://{en,ja}.wikipedia.org/.

ロットには，3 トピック分を平均した結果を示す．この結果か図1

二言語対照ブログ分析およびブログサイト・ブログ記事の類型化の全体的枠組み

ら分かるように，「Wikipedia 関連語によるスコア付け」方式，「機械学習」方式のどちらにおいても，ベースラインの精度を大幅に改善することが分かる．

数も多い．
今後の課題としては，「Wikipedia 関連語によるスコア付け」
方式で考慮している情報を機械学習の素性として用いることで，「トまた，図 3 には，横軸に各ブログサイトの順位をとり，「機械学習」方式の性能を改善することが挙げられる．本論文でピックについて詳細な記述を含むブログサイトの数」(3 トピッ

用いた手法においては，「Wikipedia 関連語によるスコア付け」「Wikipedia 関連語によるスコア付け」方式とク分) の推移を，方式では Wikipedia 関連語の出現回数を直接考慮しているのにベースラインの間，「機械学習」方式とベースラインの間，およ対して，「機械学習」方式の素性としては，出現回数を 5 段階の範び「Wikipedia 関連語によるスコア付け」方式と「機械学習」

囲に分けて，各範囲に該当するか否かを表す二値の素性を用い方式の間でそれぞれ比較した．具体的には，各順位までで，両ている．また，「Wikipedia 関連語によるスコア付け」方式では手法によって共通に出力されたブログサイト数，片方の手法にWikipedia 関連語の種類に応じて重みを付与しているが，「機械よってのみ出力されたブログサイト数 (方式ごとに 1 プロット学習」方式では関連語の種類は考慮されていない．一方で，「機ずつ) の比較を行った．

械学習」方式でのみ考慮されている素性としては，Wikipedia

この結果から明らかなように，「Wikipedia 関連語によるスコ関連語のブログ空間におけるヒット数や，Wikipedia 関連語のア付け」方式とベースラインの比較では，「Wikipedia 関連語に出現種類数などがある（注 2）. このような差があるにも関わらず，よるスコア付け」方式のみによって出力されたブログサイト数「Wikipedia 関連語によるスコア付け」方式と「機械学習」方

は，ベースラインのみによって出力されたブログサイト数より式の性能に大きな差がないことから，特定トピックに詳細なブもはるかに多い．同様に，「機械学習」方式とベースラインのログサイトの選択的検索においては，Wikipedia 関連語の出現比較でも，「機械学習」方式のみによって出力されたブログサイ

回数や種類は，機械学習において考慮している素性と同等に重ト数は，ベースラインのみによって出力されたブログサイト数

要な情報であると考えられる．今後は，「Wikipedia 関連語によよりもはるかに多い．これにより，「Wikipedia 関連語によるスるスコア付け」方式で考慮されている情報を機械学習でも素性コア付け」方式，「機械学習」方式は，「トピックについて詳細として用いることで，「機械学習」方式の性能をより改善したいな記述を含むブログサイト」のうち，既存の検索エンジン APIと考えている．

において下位に順位付けされたサイトを上位に押し上げていることが分かる．また，「Wikipedia 関連語によるスコア付け」
方式と「機械学習」方式の比較では，順位付けの上位において（注 2）：Wikipedia から収集される関連語には，各トピックとは関連が薄い一般は「機械学習」方式の精度が高く，順位付けの下位においては語が含まれている．このような語はトピックに関わらず出現するため，ブログ空「Wikipedia 関連語によるスコア付け」方式の精度が高い．しかし両方式の差は小さく，共通して出力されたブログサイトの間でのヒット数が大きくなる．このとき，Wikipedia 関連語のブログサイト数を考慮することで，このような Wikipedia 関連語の影響を抑えることができると考えられる．

図 2 特定トピックのブログサイト検索における適合率の評価(a)「Wikipedia 関連語によるスコア付け」と「ベースライン」の比較

3. 「犯罪」ドメインにおける評価用カテゴリおよびトピック
本研究では，犯罪分野の事例として，「詐欺」カテゴリと「インターネット犯罪」カテゴリを選定した．まず，日英 Wikipediaの「詐欺」カテゴリおよび「インターネット犯罪」カテゴリ下に属するエントリ名を検索語として，ブログ検索ヒット数 （注 3）が 10,000 以上のトピックを検出した．その結果，「詐欺」カテ
ゴリでは日本語で 20 トピック，英語で 68 トピックが検出され，「インターネット犯罪」では日本語で 8 トピック，英語で 15 トピックが検出された．さらに，検出されたトピックの中から人(b) 「機械学習」と「ベースライン」の比較手でトピックを選定した．その結果，「詐欺」カテゴリからは日「インター本語で 10 トピック，英語で 14 トピックが選定され，ネット犯罪」カテゴリからは日本語で 5 トピック，英語で 6 トピックが選定された．ただし，いくつかのトピックについては，Wikipedia において日本語もしくは英語エントリのいずれかが存在しない場合があった．例えば，トピック「クレジットカード詐欺」は英語 Wikipedia ではエントリが存在するが，日本語Wikipedia においては「クレジットカード」エントリの一項目となっていた．他にも「オークション詐欺」と「振り込め詐欺」の英語 Wikipedia エントリが存在せず，このようなトピックについては，英辞郎 （注 4）でトピック名の対訳を取得し，その対訳をトピック名として検索に用いた．また，一部のトピックでは，日英両言語の Wikipedia にエントリが存在するが，言語間リ(c) 「Wikipedia 関連語によるスコア付け」と「機械学習」の比較ンクでつながっていないものがあった．この場合も，上記のトピックと同様に英辞郎を用いて対訳を取得して日英 Wikipediaエントリを対応付けた．

図 3 特定トピックのブログサイト検索における「トピックについて詳細な記述を含むブログサイトの数」の比較

本研究で用いた「詐欺」カテゴリおよび「インターネット犯罪」カテゴリにおけるトピックの一覧を表 1 に示す．また，各トピックの Wikipedia から抽出した関連語数，収集したブログサイト数，収集したブログサイト中で Wikipedia 関連語の（注 3）：日本語ブログの検索には Yahoo!Japan 検索 API(http://www.yahoo.

いずれかが出現したブログ記事数を表中に示す．さらに，各トco.jp)，英語ブログの検索には米 Yahoo!検索 API(http://www.yahoo.com)

ピックの Wikipedia エントリから抽出した関連語の例を図 4 にを用いた．また，日本語ブログでは大手 10 社 (fc2.com,yahoo.co.jp,rakuten.

示す．

ne.jp,ameblo.jp,goo.ne.jp,livedoor.jp,seesaa.net,yaplog.jp,webry.
info.jp,hatena.ne.jp)，英語ブログでは大手 10 社 (blogspot.com,spaces.
live.com,livejournal.com,vox.com,multiply.com,typepad.com,aol.com,blogsome.com,wordpress.com,blogster.com) のブログ会社のドメインに限って検索を行った．
：http://www.eijiro.jp/
（注 4）

(注：
「クレジットカード詐欺」，「Auction fraud」，「Bank transfer scam」は Wikipedia にエントリがないため，対訳を用いて英辞郎でトピック名を取得した．)

図4「詐欺」カテゴリおよび「インターネット犯罪」カテゴリにおけるトピックおよび関連語の例
表 1 Wikipedia から抽出した関連語数，収集したブログサイト・ブログ記事数
トピック(日本語/英語)
インターネット詐欺 / Internet fraud

Wikipedia からブログブログ抽出した関連語数

サイト数

記事数

(日本語/英語)(日本語/英語) (日本語/英語)

76 / 182

60 / 48353 / 1576

(オークション詐欺 / Auction fraud)

36 / 24

38 / 40

121 / 224

(クレジットカード詐欺 / Credit card fraud)

181 / 28

31 / 50

143 / 1086

(フィッシング詐欺 / Phishing)

63 / 172

118 / 491118 / 8982

振り込め詐欺 / Bank transfer scam

96 / 60

132 / 42617 / 13

偽札 / Counterfeit money

84 / 175

96 / 41695 / 186

ネットストーカー / Cyberstalking

29 / 33

39 / 49

242 / 727

ネットいじめ / Cyber-bullying

65 / 52

89 / 49

613 / 4278

4. 「犯罪」ドメインにおけるブログサイト・ブログ記事の類型化
本研究では，「犯罪」ドメインである「詐欺」カテゴリおよび「インターネット犯罪」カテゴリに属するトピックに関するブンジンによるブログ記事順位付け （注 6） 」(以降，「手法 2」と呼ぶ) によって収集されたブログサイト・ブログ記事の重複の割合，「手法 1」と「手法 2」で収集されたブログサイト・ブログ記事の総数を表 2 に示す．
また，本研究では二つの検索手法によって収集されたブログ「詐欺」カテゴリに属する「オークログの類型化を行った [2]．

サイトおよびブログ記事を，以下のタイプに分類した．

ション詐欺」，「フィッシング」，「振り込め詐欺」（注 5） のそれぞ（ 1 ） 被害者もしくはその知人・目撃者によるブログ (未遂れに関連するブログサイト・ブログ記事の割合，「関連語を用いを含む)「手法 1」と呼ぶ) と「検索エたブログサイト順位付け」(以降，（注 6）：あるトピック t について順位付けの対象となるブログ記事を収集する際，「t」のみの他に，本節で紹介する記事のタイプのそれぞれについて，個別に選択（注 5）：英語における類型化対象のトピックは「Auction fraud」および「Phish-的にブログ記事を検索するクエリを設計した．具体的には，日本語では「t AND「Bank transfer scam」については収集したブログ記事数ing」の二つである．

被害」，「t AND 引用」，「t AND 対策」のクエリを設計し，英語では「t ANDが少なかったため，表 2 と表 3 には記載していない．

「t AND reference」，「t AND tips」のクエリを設計した．
victim」，

表 2 「詐欺」カテゴリにおける関連ブログサイト・ブログ記事の割合 (%)
トピックに関連するトピック

両手法で重複する

手法 1 で手法 2 で関連ブログ記事数収集した

収集した

手法 1 で収集した手法 2 で収集した

ブログ

ブログ

関連ブログサイト数

関連ブログ記事数

サイトの記事の総数

総数

ブログサイト・両手法で重複するブログ記事の割合

関連ブログサイト数

手法 1:

手法 2:

ブログサイト

ブログ記事

オークション詐欺

92.9

62.3

001469フィッシング詐欺

90.9

92.5

9.1

3.0

1167

振り込め詐欺

76.9

83.6

7.701367

Auction fraud

90.0

94.0

40.0

20.9

1067

Phishing

100

92.5

10.0

1.5

1067

(a) 日本語(b) 英語（ 2 ） 犯罪行為に関するニュース記事もしくは Web 上の他てより多く収集できた．したがって，「関連語を用いたブログサの公式サイトからの引用を用いて，警告をしているブログイト順位付け」および「検索エンジンによるブログ記事順位付（ 3 ） 犯罪行為の被害を防ぐ方法について紹介しているブけ」はそれぞれ目的に沿ったブログの検索をすることができた

ログといえる．

（ 4 ） 該当トピックに関する記述があるが，上記の 3 タイプ

また，ブログ記事の類型化および要約の事例を図 5 に示す．には分類されないブログ（例：ブロガーの意見のみ記述されて図中では，Wikipedia エントリから抽出した関連語が出現しているブログ）いる箇所を記述した．これらの関連語が出現するブログ記事中

表 2 で示したトピックに関連するブログサイト・ブログ記事の文を特定することで，そのブログ記事の特徴的な内容を発見を対象として，これらの各タイプの割合を算出した結果を表 3できる可能性があると考えている．また，そのブログ記事の特に示す．上記のタイプのうち，「被害者もしくはその知人・目撃徴的な内容を発見することができれば，そこからブログ記事の者によるブログ」と「犯罪行為に関するニュース記事もしくは内容を表現する新たな情報として共起語をブログ本文中から抽Web 上の他の公式サイトからの引用を用いて，警告をしている出できると考えている．図中では，ブログ記事の内容を表現すブログ」については，それぞれさらに二つに細分類した．
「被害る共起語例を各記事の要約中に記述した．
「振り込め詐欺」につ者もしくはその知人・目撃者によるブログ」は，「被害者自身にいては，関連する英語ブログ記事をほとんど収集することがでよるブログ」と，「被害者の知人または目撃者によるブログ」のきなかったため，日本語特有のトピックであることがわかり，二種類に分類し，「犯罪行為に関するニュース記事もしくは Webカテゴリにおける文化間差異を観測できた．

上の他の公式サイトからの引用を用いて，警告をしているブロ

今後の課題として，本稿で行ったブログサイト・ブログ記事

グ」は，「ニュース記事を引用しているブログ」と，「ニュース以の類型化の自動化が挙げられる．そこで，筆者らは本稿で示し外の公式サイト等を引用しているブログ」の二種類に分類した．

たブログの類型の一つである「被害者によるブログ記事」を記

今回は，いずれの検索手法においても，検索クエリのトピッ

事文中の手がかり表現を用いて収集する手法 [6] を提案していクと関連するブログサイト・ブログ記事が多く収集された．特る．この手法では，「被害者によるブログ記事」を同定するために，日英両言語において，被害者自身が自分の被害経験を記述に記事文中の「係り受け関係」と「文節単位の表記パターン」しているブログが多くみられた．また，ニュースを引用していに着目し，これらの手がかりが「被害者によるブログ記事」のる記事や対策法を紹介している記事が多く収集された．特筆す収集において有効であることを示した．

べき点として，「関連語を用いたブログサイト順位付け」によって収集されたブログサイト・ブログ記事，および，「検索エンジンによるブログ記事順位付け」によって収集されたブログサイ

5. 関 連 研 究関連研究として，Web 上のページからトラブルを表す文の抽ト・ブログ記事の間で重複度合いを調査したところ，比較的重出を行っている研究 [7], [8] が挙げられる．この研究でのトラブ複が少ないことが挙げられる．被害者もしくはその知人・目撃

ル表現抽出技術は，我々の研究における「被害者によるブログ者によるブログ記事は，「関連語を用いたブログサイト順位付記事」同定においても有用な可能性がある．また，Web 上の膨け」よりも「検索エンジンによるブログ記事順位付け」によっ大なブログから人々の経験情報を収集し，意味的に索引付けててより多く収集された．一方で，「関連語を用いたブログサイトDB 化する手法 [9] についても，今後本研究のタスクにおける順位付け」では，トピックに関してより詳しい記述をしている

適用可能性を評価する必要がある．

ブログを「検索エンジンによるブログ記事順位付け」と比較しさらに，多言語情報源を対象とした情報分析の関連研究とし

表 3 「詐欺」カテゴリにおいて収集したブログサイト・ブログ記事の類型化およびその割合 (%)(1) 「手法 1」(1) 被害者自身もしくはその知人・目撃者のブログ
被害者(2) Web 上のページを引用(3)
犯罪被害の被害者の(4)

ニュースを公式サイト予防となる その他

引用

等を引用

対策を紹介

自身の知人・目撃者の

ブログ

ブログ

オークション詐欺

28.6

7.1

14.3

7.1

21.4

14.3

フィッシング詐欺

00

45.5

27.3

72.7

0

振り込め詐欺

7.7

0

23.1

38.5

38.5

0

Auction fraud

00

30.0

40.0

70.0

0

Phishing

00

50.0

60.0

90.0

0

トピック

(1-a) 日本語(1-b) 英語(2) 「手法 2」(1) 被害者自身もしくはその知人・目撃者のブログ
被害者(2) Web 上のページを引用(3)
犯罪被害の被害者の(4)ニュースを公式サイト

予防となる その他

引用

等を引用

対策を紹介

自身の知人・目撃者のブログ

ブログ

オークション詐欺

21.7

2.9

13.0

18.8

18.8

15.9

フィッシング詐欺

9.00

31.3

20.9

35.8

9.0

振り込め詐欺

6.0

1.5

46.3

29.9

26.9

14.9

トピック

(2-a) 日本語(2-b) 英語
Auction fraud

1.5

4.5

13.4

56.7

61.2

0

Phishing

13.4

4.5

7.5

41.8

52.2

1.5て，複数情報源からのニュースの多言語間差異分析を行っていおいて，我々は犯罪分野の専門家といったさまざまなブロガーる研究 [10]〜[13] が挙げられる．[10] は，32 言語における 1000の種類や犯罪行為の被害者といった観点に注目して，「関連語を以上の情報源を分析し伝染病に関するレポートをまとめあげる用いたブログサイト順位付け」と「検索エンジンによるブログ研究を行っている．[11] では，32 言語におけるニュース記事群記事順位付け」の二種類の手法を比較した．結果として，いずから特定の人物名を収集し，その人物の人間関係やその人物にれの手法もトピックと関連したブログサイト・ブログ記事を多ついて言及している各国のニュース記事を継続的に分析する研く収集することができた．特に重要な点は，両手法の検索結果究を行っている．[12] は，複数の国の代表的なメディアが発信すで重複したブログサイト・ブログ記事が比較的少なかったこと

るニュースを情報源として，同一事象に対する各国のニュースである．今後は，多言語で主観情報抽出手法 [14], [15] を組み込の伝え方の差異分析をテーマとしている．[13] では，9 言語間にみ，トピックに関連するブログの類型化を自動化したいと考えおける同一事象に対する主観情報の差異分析の研究を行っていている．

る．これらの関連研究は主にニュース記事を対象に分析を行っている点で本論文とは異なる．

6. お わ り に
本稿では事例研究として，犯罪分野に関する日英各言語のブログ記事を収集し，それらをブロガーの立場で類型化する枠組みを提案した．今回は，犯罪分野である「詐欺」カテゴリおよび「インターネット犯罪」カテゴリのトピックを対象にブログの類型化を試みた．また，ブログサイト・ブログ記事の検索に文

献[1] 川 場 真 理 子, 中 崎 寛 之, 横 本 大 輔, 宇 津 呂 武 仁, 福 原 知 宏.
Wikipedia 概念体系とブログ空間の間のトピック対応の推定. 日
本データベース学会論文誌, Vol. 8, No. 1, pp. 17–22, 2009.
[2] 中崎寛之, 阿部佑亮, 宇津呂武仁, 河田容英, 福原知宏, 神門典子,
吉岡真治, 中川裕志, 清田陽司. 特定トピックの日英ブログ収集・分析・類型化: 事例研究. 情報処理学会研究報告, Vol. 2009, No.
(2009–NL–194), 2009.
[3] 中崎寛之, 川場真理子, 山崎小有里, 宇津呂武仁, 福原知宏. 同一トピックの日英ブログにおける文化間差異の発見支援. データ
工学と情報マネジメントに関するフォーラム—DEIM フォーラ
ム— 論文集, 2009.

図 5 ブログ記事の類型化および要約の事例[4] 中崎寛之. 特定トピックの日英ブログ収集および分析に関する研究. 修士論文, 筑波大学大学院 システム情報工学研究科, 2010.
[5] 横本大輔, 中崎寛之, 宇津呂武仁, 福原知宏. Wikipedia エント
リに関連するブログサイトの収集. 言語処理学会第 16 回年次大会論文集, pp. 126–129, 2010.
[6] 阿部佑亮, 中崎寛之, 横本大輔, 宇津呂武仁, 河田容英, 福原知宏.
「犯罪」分野に関連するブログの類型化と自動収集. 言語処理学会第 16 回年次大会論文集, pp. 130–133, 2010.
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