デジタルプラットフォーム上での誹謗中傷は，現代社会における重大な懸念事項となっており，この問題に対処するため，誹謗中傷を自動で検出するモデルやデータセットの開発が幅広く取り組まれ始めている\cite{fortuna-2018,poletto2021resources}．既存のデータセットは，階層的な分類を採用するOLID\cite{zampieri-etal-2019-predicting}のようなアプローチ，ヘイトスピーチ\cite{Davidson_Warmsley_Macy_Weber_2017,gibert2018hate}など，サブタスクごとに問題を具体化し，判断基準を明確にするアプローチが一般的である．一方で，主観性を重視したデータ構築もあり，アノテータに常識的な判断を委ねる研究\cite{fortuna-etal-2019-hierarchically}やコメントの有害性を評価するTOXICITYスコア\cite{muralikumar2023toxity}のように一定の主観的評価が認められている．このような2つのアプローチによって，多様で客観的な定義が難しく\cite{vidgen-etal-2019-challenges}，主観的な性質のある\cite{kumar2021,waseem2021disembodied,weerasooriya-etal-2023-vicarious}誹謗中傷に対して，アノテーションが行われてきた．しかし，既存研究に共通した問題がある．それは多くの研究が，大規模なデータセットを実現するために，クラウドソーシングによる非専門家のアノテーションに頼っている点である．このため，タスクの単純化，サブタスクへの分割，主観的判断への負託により，現実の誹謗中傷問題とのギャップを生み\cite{arora}，検出における不公平さをもたらす恐れがある\cite{sap-etal-2022-annotators}．例えば，ある発言が誹謗中傷かどうかの判断は，人種や国籍，性別，政治思想によって変化\cite{sap-etal-2019-risk,weerasooriya-etal-2023-vicarious}するため，集合知によるアプローチを困難にしている．問題を全体的な観点から捉えつつ社会文化的な背景を理解した判断を行うために，専門家の知見を活用する重要性\cite{Vidgen2020-plosone}が指摘されている．また，海外の良質なデータセットを翻訳することも考えられるが，文化に依存する誹謗中傷は，言語固有のデータセットが重要\cite{hindi,noboundry}となる．実際上の誹謗中傷対策は，%%%%大手プラットフォームによる自主的なコンテンツモデレーションに依存している\cite{ihou2,kaushal2024automatedtransparencylegalempirical}ものの，大手プラットフォームによる自主的なコンテンツモデレーションに依存している(総務省(b);Kaushaletal.2024)\nocite{ihou2,kaushal2024automatedtransparencylegalempirical}ものの，そのような努力にも関わらず，誹謗中傷による申し立て件数は増加傾向\footnote{手続き簡略化から1年，ネット中傷の発信者開示請求が急増…対応できない事業者には制裁金も\\読売新聞\url{https://www.yomiuri.co.jp/national/20231016-OYT1T50063/}}であり，日本のオンライン空間において，自主的な対応が望めないプラットフォームの誹謗中傷に対処するためには，言論の自由を保護も考慮した，%%%%違法性に基づく法的枠組みに従う必要である\cite{ihou}．違法性に基づく法的枠組みに従う必要である(総務省(a))\nocite{ihou}．このような背景を踏まえ，違法性を根拠にした誹謗中傷検出に向けて，本研究では，日本の裁判例をもとに，法学専門家によるデータセット構築\footnote{データセットは\url{https://github.com/horshohei/japanese-offensive-language-from-court-case}で公開}を行うアプローチをとる．図\ref{overview}に例を示す．裁判例（図\ref{overview}左）は，基本的には権利の侵害の判断を述べるものであるが，誹謗中傷発言自体も引用し，その問題点について議論している．これを材料に，図\ref{overview}右のような構造化した形へ変換する．この際，オンライン上の不適切発言に対して，民法上の不法行為に対応する名誉権や名誉感情などの法的権利を裁判所の判断を利用しながらラベル付けを行う．このアプローチの利点は，裁定という法的結果と結びつけることで，主観性やバイアス，判断の不一致といった問題を解決できる点である．これには，裁判例を読解する専門知識が必要であるため，本研究では法学の専門家が作業を行う．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{31-4ia7f1.eps}\end{center}\caption{本研究の概要：民事事件の裁判例から誹謗中傷検出に向けたデータセットを作成する．}\label{overview}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%本稿では，このデータセット構築の方法論を述べるとともに，使用法の理解のために，データセットを用いた予備的な実験と考察を付す．本研究の結果，他言語と比較してリソースが不足しているデジタルプラットフォーム上の誹謗中傷の学術的理解に貢献し，配慮されたコンテンツモデレーションの実践に繋がることを祈念している．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%