本研究では，インターネット上でのコメント炎上やエコーチェンバー現象に対処するため，閲覧者が自らコメントを調整できるシステムを目指し，コメントフィルタリングの検討を行った．具体的には，TF-IDFと極性辞書を用いてコメントを数値化し，これを適切・不適切なコメントを分けるための尺度とした．提案した尺度の有用性を検証し，コメントの適切・不適切性を決定するコメントの特徴量を分析した．

インターネット上でニュースを読む際，ニュース記事に対するコメントの投稿や閲覧が一般的となってきた．コメント投稿は本名である必要はなく，その匿名性の高さから躊躇なく誹謗中傷コメントを残すユーザが多い．SNSやWebニュースのコメント欄では，誹謗中傷やエコーチェンバー現象が頻発し，炎上は大きな社会問題となっている．炎上やエコーチェンバーの抑止のために，コメント投稿者側にリテラシーを求めるのはもちろん，閲覧者側も不快な思いをしないために炎上やエコーチェンバーを回避する必要があると考える．本研究では，閲覧者側が表示させたいコメントの適切度合いを調整し，自らコメントフィルタリングをするようなシステムを提案する．具体的にはコメントを数値化することで，適切・不適切なコメントを評価する尺度を設定した．本研究では，適切なコメントを『ポジティブかつ中身のあるコメント』とし，『ポジティブかつ中身のある度合い』を数値化したものをスコアと呼ぶ．スコア算出にはTF-IDFと極性辞書による感情分析を利用し，本論文ではスコアの有用性検証やコメントの適切性が影響する特徴量の分析，さらにストップワードの除外がコメントフィルタリングに与える影響を検証する．