2011年3月に発生した東日本大震災では，ソーシャルメディアは有益な情報源として大活躍した~\cite{nomura201103}．震災に関する情報源として，ソーシャルメディアを挙げたネットユーザーは18.3\%で，インターネットの新聞社(18.6\%)，インターネットの政府・自治体のサイト(23.1\%)と同程度である．ニールセン社の調査~\cite{netrating201103}によると，2011年3月のmixiの利用者は前月比124\%，Twitterは同137\%，Facebook同127\%であり，利用者の大幅な伸びを示した．東日本大震災後のTwitterの利用動向，交換された情報の内容，情報の伝搬・拡散状況などの分析・研究も進められている~\cite{Acar:11,Doan:11,Sakaki:11,Miyabe:11}．Doanら~\cite{Doan:11}は，大震災後のツイートの中で地震，津波，放射能，心配に関するキーワードが多くつぶやかれたと報告している．宮部ら~\cite{Miyabe:11}は，震災発生後のTwitterの地域別の利用動向，情報の伝搬・拡散状況を分析した．Sakakiら~\cite{Sakaki:11}は，地震や計画停電などの緊急事態が発生したときのツイッターの地域別の利用状況を分析・報告している．AcarとMurakiは~\cite{Acar:11}，震災後にツイッターで交換された情報の内容を分類（警告，救助要請，状況の報告：自身の安否情報，周りの状況，心配）している．一方で，3月11日の「コスモ石油のコンビナート火災に伴う有害物質の雨」に代表されるように，インターネットやソーシャルメディアがいわゆるデマ情報の流通を加速させたという指摘もある．東日本大震災とそれに関連する福島第一原子力発電所の事故では，多くの国民の生命が脅かされる事態となったため，人間の安全・危険に関する誤情報（例えば「放射性物質から甲状腺を守るにはイソジンを飲め」）が拡散した．東日本大震災に関するデマをまとめたツイート\footnote{https://twitter.com/\#!/jishin\_dema}では，2012年1月時点でも月に十数件のペースでデマ情報が掲載されている．このように，Twitter上の情報の信憑性の確保は，災害発生時だけではなく，平時においても急務である．我々は，誤情報（例えば「放射性物質から甲状腺を守るためにイソジンを飲め」）に対してその訂正情報（例えば「放射性物質から甲状腺を守るためにイソジンを飲め\ulinej{というのはデマ}」）を提示することで，人間に対してある種のアラートを与え，情報の信憑性判断を支援できるのではないかと考えている．訂正情報に基づく信憑性判断支援に向けて，本論文では以下に挙げる3つの課題に取り組む．\begin{description}\item[東日本大震災時に拡散した誤情報の網羅的な収集：]「○○というのはデマ」「○○という事実は無い」など，誤情報を訂正する表現（以下，訂正パターン）に着目し，誤情報を自動的に収集する手法を提案する．震災時に拡散した誤情報を人手でまとめたウェブサイトはいくつか存在するが，東日本大震災発生後の大量のツイートデータから誤情報を自動的，かつ網羅的に掘り起こすのは，今回が初めての試みである．評価実験では，まとめサイトから取り出した誤情報のリストを正解データと見なし，提案手法の精度や網羅性に関して議論する．\item[東日本大震災時に拡散した誤情報の発生から収束までの過程の分析：]東日本大震災時の大量のツイートデータから自動抽出された誤情報に対し，誤情報の出現とその拡散状況，その訂正情報の出現とその拡散状況を時系列で可視化することで，誤情報の発生から収束までの過程をモデル化する．\item[誤情報と訂正情報の識別の自動化：]誤情報を訂正している情報を自然言語処理技術で自動的に認識する手法を提案し，その認識精度を報告する．提案手法の失敗解析などを通じて，誤情報と訂正情報を対応づける際の技術的課題を明らかにする．また，本研究の評価に用いたデータは，ツイートIDと\{誤情報拡散，訂正，その他\}のラベルの組として公開を予定しており，誤情報とその訂正情報の拡散に関する研究の基礎データとして，貴重な言語資源になると考えている．\end{description}なお，ツイートのデータとしては，東日本大震災ワークショップ\footnote{https://sites.google.com/site/prj311/}においてTwitterJapan株式会社から提供されていた震災後1週間の全ツイートデータ（179,286,297ツイート）を用いる．本論文の構成は以下の通りである．まず，第2節では誤情報の検出に関する関連研究を概観し，本研究との差異を述べる．第3節では誤情報を網羅的に収集する手法を提案する．第4節では提案手法の評価実験，結果，及びその考察を行う．第5節では，収集した誤情報の一部について，誤情報とその訂正情報の拡散状況の分析を行い，自動処理による訂正情報と誤情報の対応付けの可能性について議論する．最後に，第6節で全体のまとめと今後の課題を述べる．