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\textwidth 16.5cm
\oddsidemargin -0.3cm


\pagestyle{empty}


%% タイトル %%
\title{インターネット上の書き込みによる誹謗中傷の対策システムの提案}

%% 著者 %%
\author{廣瀬研究室4年
  \\ C1182369 吉野凌太}

%% 日付 %%
\date{2021年11月24日}


\begin{document}


\twocolumn[
  
  \maketitle
  
  \begin{center}
    {\bfseries 概要}
  \end{center}
  %% 概要 %%
  インターネット上の掲示板やコメント欄での発言内容は，発言者が読み手を傷つけるつもりがなかったとしても誹謗中傷にあたることがあり，そのようなコメントによる苦悩から命を絶ってしまう人もいる。そうした被害者を出さないために，人を不快にさせたり，苦しませたりするような言葉の一覧である誹謗中傷表現辞書をつくり，その中のものに一致したら「不快にさせるメッセージが含まれています」などと表示する。そして，書き手には書いた内容の意味，読み手には自分が不快になる恐れのある書き込み内容を読みたいかを確認させるシステムを提案する。
  \vspace*{2em}
]


\thispagestyle{empty}


%% 本文 %%
\section{背景}
インターネットを介して行われる会話では，誰でも簡単に好きな情報を発信したり，得ることができるといったメリットがあるが，デメリットもある。それは，匿名性が高く「他の人もしているから」という集団心理が働くことで攻撃性が高まるため，他人の気持ちを考えない自分勝手な発言がしやすいことである。さらに，そのような根拠のないコメントを鵜呑みにし，便乗して誹謗中傷をする人もいる。

それによって苦しむ被害者が年々増えていることが問題となっている\cite{higaikensuu}。また，読み手に嫌な思いをさせるつもりがなく，知らない間に加害者になってしまっている人もいる。

誹謗中傷を行ってしまう理由としては，嫉妬やストレスの解消，自分の弱い部分を隠したり，自分の強さ，賢さ（優位性，正当性）を示すため，また，相手がどのように反応するかをみてを楽しむためにしている人もいる。


\begin{figure}[tbp]
  \centering
  \includegraphics[width=7cm]{kensuu.pdf}
  \caption{インターネット上の人権侵害情報に関する事件数\cite{higaikensuu}}
  \label{kensuu}
\end{figure}


平成29年度の法務省の人権擁護機関の取り組み\cite{higaikensuu}によると，インターネット上の人権侵害情報に関する事件数が，2,217件（対前年比16.1％増加）で，5年連続して過去最高件数となっている（図\ref{kensuu}）。



\section{インターネット上の会話の例}
以下は，インターネットを介して会話がなされているアプリケーションや掲示板の例である。


\begin{itemize}
\item Twitter（ツイッター）
\item Facebook（フェイスブック）
\item LINE（ライン）
\item YouTubeのコメント欄
\item 5ちゃんねる
\end{itemize}



\section{関連研究}
以下に，本研究の関連研究の概要を述べる。

\begin{itemize}
\item 石坂らの研究\cite{tangokensyutu}では，電子掲示板サイト「2ちゃんねる（現在は『5ちゃんねる』）」の書き込みを入力文や学習データに使用し，高いほど悪口単語である可能性が高いという意味のみを持った，単語の「悪口度」を算出して，悪口文と非悪口文の分類をしていた。
\item 池田らの研究\cite{bunsyokensyutu}では，違法性・有害性のある単語だけではなく，文書も抽出していた。キーワードリストを生成した後，例えば「爆破」をキーワードとすると「炭鉱」は有害性が低く，「学校」は有害性が高いということを算出していた。
\end{itemize}



\section{研究目的}
特にインターネットをよく使い，その影響を受けやすい人が気分を害さず，発言ができ，意見をきくことができるシステムを考案，構築する。

そして，最終的には，既存のアプリケーションや電子掲示板などに導入できるようにする。



\section{提案手法}

\begin{figure}[tbp]
  \centering
  \includegraphics[width=7cm]{teiansyuhou.pdf}
  \caption{提案手法}
  \label{teiansyuhou}
\end{figure}

このシステムでは誹謗中傷に成り得る単語・文章があったら，書き手だけでなく読み手にも警告文を出すようにする（図\ref{teiansyuhou}）。



\section{誹謗中傷表現辞書のCSVファイル}
誹謗中傷表現辞書は，Googleの検索エンジンで「ネットスラング」と調べ，その中で誹謗中傷に成り得る単語を情報としてCSVファイルに手動で記録したものとする。

以下がそのCSVファイル「list.csv」の一部である。

\begin{screen}
\begin{verbatim}
word,meaning
キモオタ,気持ち悪いオタク
香ばしい,頭おかしい、痛々しい
マジキチ,マジでキチガイじみてるからやめろ、マジでキチガイじみてる
池沼,知的障害
沼,知的障害
ピザ,太っている
厨,中毒
自宅警備員,ひきこもり、ニート
\end{verbatim}
\end{screen}



\section{誹謗中傷表現の有無を確認をするRubyプログラム}
\label{check_program}
プログラミング言語Ruby（以下「Ruby」という。）の正規表現を使って，ユーザがインターネット上に書き込もうとしている文章の中に，作成したCSVファイルの誹謗中傷表現辞書にある単語が含まれていたら警告文と単語の意味を表示する。

以下は，そのプログラム「check.rb」の一部である。

\begin{screen}
\begin{verbatim}
require 'csv'

input = STDIN.gets.chomp

list = CSV.table
('list.csv', headers: true).map(&:to_h)

check = false

list.each do |value|
  if input =~ /#{value.dig(:word)}/
    check = true
    puts("\n言葉: #{value.dig(:word)}\n意味: #{value.dig(:meaning)}")
  end
end

if check == true
  puts("\n警告！！\nあなたの入力内容には、上記の誹謗中傷表現があります。")
end
if check == false
  puts("\nあなたの入力内容には、誹謗中傷表現はありません。")
end
\end{verbatim}
\end{screen}



\section{テキストデータの収集方法}

\begin{figure}[tbp]
  \centering
  \includegraphics[width=7cm]{system_figure.pdf}
  \caption{システムの動作概念図}
  \label{system}
\end{figure}

まず，Rubyのパッケージ「open-uri」を用いて，URLからHTMLファイルを取得する。次に，パッケージ「nokogiri」を用い，取得したHTMLファイルから書き込みの要素を抽出し，テキストデータとして収集する。そして，\ref{check_program}節のプログラムによって，誹謗中傷表現が含まれているかどうかを確認する（図\ref{system}）。

以下は，その収集を行うプログラムである。標準入力のURLからHTMLファイルのp要素を抽出している。

\begin{screen}
\begin{verbatim}
require 'nokogiri'
require 'open-uri'

url = STDIN.gets.chomp

charset = nil
html = open(url) do |f|
  charset = f.charset
  f.read
end

doc =
Nokogiri::HTML.parse(html, nil, charset)
p doc.css('p').text.strip
\end{verbatim}
\end{screen}



\section{まとめと課題}
誹謗中傷表現辞書にあるネットスラングと一致したら，その単語の意味と警告文を表示をすることはできる。

そこで，形態素解析をし，誹謗中傷に成り得る単語や文章を自動的に検出できるようにすることが課題である。

また，新しくネットスラング等が生み出される度に，誹謗中傷表現辞書を更新しなければならず，手間がかかるため，克服するための何らかの手段が必要になると考えている。



\section{今後の展望}
現状から，造語や「お前の知能はサル以下だ」といった比喩表現を用いた文章の検出ができるようにすることが今後の展望である。



\begin{thebibliography}{9}

\bibitem{higaikensuu} 法務省. 平成２９年における「人権侵犯事件」の状況について（概要）～法務省の人権擁護機関の取組～. \url{http://www.moj.go.jp/content/001253506.pdf}, (参照 2020-12-04).

\bibitem{tangokensyutu} 石坂達也, 山本和英. Web上の誹謗中傷を表す文の自動検出. 言語処理学会第17回年次大会, E1-6, pp. 131-134, 2011 

\bibitem{bunsyokensyutu} 池田和史, 柳原正, 松本一則, 滝嶋康弘. 格要素の抽象化に基づく違法・有害文書検出手法の提案と評価. 情報処理学会第72回全国大会, 5D-4, pp. 2-71-2-72, 2010
  
\end{thebibliography}


\end{document}
