近年，TwitterやFacebookなどのソーシャルメディアが社会において大きな存在感を示している．特に，Twitterは情報発信の手軽さやリアルタイム性が魅力であり，有名人のニュース，スポーツなどの国際試合の勝利，災害の発生などの速報，アメリカ大統領選挙に代表される選挙活動，アラブの春（2010年，2011年）やイギリスの暴動（2011年）など，社会に大きな影響を与えるメディアになっている．2011年3月に発生した東日本大震災においても，安否確認や被災者支援のために，ソーシャルメディアが活躍した．Twitter上ではリアルタイムな情報交換が行われているが，誤った情報や噂も故意に，あるいは故意ではなくとも広まってしまうことがある．東日本大震災での有名な例としては，「コスモ石油の火災に伴い有害物質の雨が降る」や「地震で孤立している宮城県花山村に救助が来ず，赤ちゃんや老人が餓死している」などの誤情報の拡散が挙げられる．このような誤情報の拡散は無用な混乱を招くだけでなく，健康被害や風評被害などの2次的な損害をもたらす．1923年に発生した関東大震災の時も，根拠のない風説や流言が広まったと言われているが，科学技術がこれほど進歩した2011年でも，流言を防げなかった．このような反省から，Twitter上の情報の\addspan{信憑性}を判断する技術に注目が集まっている．しかしながら，情報の\addspan{信憑性}をコンピュータが自動的に判断するのは，技術面および実用面において困難が伴う．コンピュータが情報の\addspan{信憑性}を推定するには，大量の知識を使って自動推論を行う必要があるが，実用に耐えうる知識獲得や推論手法はまだ確立できていない．また，情報の\addspan{信憑性}は人間にも分からないことが多い．例えば，「ひまわりは土壌の放射性セシウムの除去に効果がある」という情報が間違いであることは，震災後に実際にひまわりを植えて実験するまで検証できなかった．さらに，我々は情報の\addspan{信憑性}と効用のトレードオフを考えて行動決定している．ある情報の\addspan{信憑性}が低くても，その情報を信じなかったことによるリスクが高ければ，その情報を信じて行動するのは妥当な選択と言える．そこで，我々はツイートの\addspan{信憑性}を直接判断するのではなく，そのツイートの情報の「裏」を取るようなツイートを提示することで，情報の価値判断を支援することを考えている．図\ref{fig:map}に「イソジンを飲めば甲状腺がんを防げる」という内容のツイート（中心）に対する，周囲の反応の例を示した．このツイートに対して，同意する意見，反対する意見などを提示することで，この情報の根拠や問題点，他人の判断などが明らかになる．例えば，図\ref{fig:map}左上のツイート「これって本当？？？」は，中心のツイートに対して疑問を呈しており，図\ref{fig:map}左下のツイート「これデマです．RT@ttaro:イソジンを飲めば甲状腺がんを防げるよ．」は，中心のツイートに対して反論を行っている．これらのツイート間の関係情報を用いれば，中心のツイートに対して多くの反論・疑問が寄せられているため，中心のツイートの信憑性は怪しいと判断したり，右下のツイートのURLの情報を読むことで，追加情報を得ることができる．\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{20-3ia16f1.eps}\end{center}\caption{返信・非公式リツイート，もしくは内容に基づくツイート間の論述関係}\label{fig:map}\vspace{-0.5\Cvs}\end{figure}Twitterにおいて特徴的なのは，ツイート間に返信\footnote{メールで返信を行うときに，返信元の内容を消去してから返信内容を書く状況に相当する．Twitterのメタデータ上では，どのツイートに対して返信を行ったのかという情報が残されている．}や非公式リツイート\footnote{メールで返信を行うときに，返信元の内容を引用したままにしておく状況に相当する．\addspan{元のツイートをそのままの形でフォロワーに送る（公式）リツイートとは異なりTwitterが提供している機能ではないが，サードパーティ製のクライアントでサポートされており頻繁に利用されている．}}などの\addspan{形式を取った投稿が可能な}点である．例えば，図\ref{fig:map}左上のツイートは中心のツイートに対する発言であること，図\ref{fig:map}左下と右上のツイートは中心のツイートを引用したことが記されている．これに対し，図\ref{fig:map}右下のツイートは，返信や非公式リツイートの\addspan{形式を取っていないため，中心のツイートを見て投稿されたものかは不明である．}本研究では，返信や非公式リツイートの形式を取ったツイート（返信ツイート）に着目し，ツイート間の論述的な関係を認識する手法を提案する．具体的には，返信ツイートによって，投稿者の「同意」「反論」「疑問」などの態度が表明されると考え，これらの態度を推定する分類器を教師有り学習で構築する．評価実験では，返信で表明される態度の推定性能を報告する．さらに，既存の含意関係認識器をこのタスクに適用し，直接的に返信関係のないツイート間の論述的な関係の推定を行い，その実験結果を報告する．