ヘイトスピーチをはじめ有害コンテンツの自動検出技術の重要性は言をまたないが，表現規制のハードルの高さが技術運用における課題となってきた．そのため，ヘイトスピーチを間接的に抑制する方法として，ホープスピーチの重要性が認識され始めた．本研究では，YouTubeニュース動画へのコメント約1万件によって構成されている，日本語ホープスピーチのデータセットを作成し，ラベルづけされたテキストの内容分析とGPT-4を用いた評価実験を行った．

オンライン上での有害コンテンツの一種である，社会的弱者への差別を煽動し攻撃するヘイトスピーチは，深刻な社会問題として学術的にも研究対象となってきた．自然言語処理分野においても，ヘイトスピーチ自動検出技術などの研究が進められてきた．そうした技術を運用する際の大きな課題は，ヘイトスピーチやその他の有害コンテンツを検出できたとしても，どのようにそれらに介入すべきか明らかではない，というものである．市民が発信したコンテンツを削除や閲覧禁止にするためには，相応の根拠を与えなければならず，有害コンテンツ検出技術の運用は，表現の自由との間に緊張関係が存在する[1]．そのため，ヘイトスピーチの直接的禁止ではなく，間接的抑制手段として，カウンタースピーチの重要性が認識されており，対抗言説の検出や自動生成といった研究が進められてきた．たとえば，差別的虚偽情報へのファクトチェックが自動的に行われるならば，虚偽情報の投稿を直接禁止せずとも，ユーザーに正しい情報を提供することが可能になる．関連した研究動向として，近年ではオンライン上の「ホープスピーチ」に焦点を当てた研究が進められている．ホープスピーチとは，差別的デマの否定のような，ヘイトスピーチへの直接的対抗ではなく，何らかの意味で希望的な言説を指す．ヘイトスピーチを直接的に検出することへの補完的手法として，ホープスピーチを推奨することにより，オンライン情報空間の健全性に貢献できる可能性があるのである．ホープスピーチ研究はいまだ端緒についた段階であり，先行文献には多くの概念的混乱が見られ，日本語での研究も存在しない．そこで本研究では，ホープスピーチ概念を整理するとともに，YouTubeニュース動画に投稿された日本語コメントにアノテーションを与えることにより，日本語ホープスピーチデータセットを構築することを目的とする．さらに，構築したデータセットを用いて，大規模言語モデルによるホープスピーチの自動検出の可能性について検討を行う．構築した日本語ホープスピーチデータセットは，今後研究利用可能な形式で公開予定である．