ホープスピーチ研究のための日本語データセット

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．