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これでネットの嘘も減少する? 米大学がフェイクニュースを一掃する技術の開発へ

October 2, 2017

 米ペンシルベニア州立大学の情報科学テクノロジー学部講師のドンウォン・リー教授とコミュニケーション学部のシャム・サンダー教授の研究グループは、デジタル技術を使ってフェイクニュースを検知するための技術研究プロジェクトについて、全米科学財団(NSF)から助成金の支援を受けたことを明らかにした。同プロジェクトは9月1日から開始され、研究期間は2年間を予定している。

 今回の研究に対しては、NSFの「探索的研究のための初期概念助成(Early Concept Grants for Exploratory Research:EAGER)」として、30万ドルの助成金が支給される。

 教授らは、 フェイクニュースに含まれる様々な特徴や指標を調査し、機械的にフェイクニュースを検出するためのアルゴリズムを開発する予定。また、開発者へもフェイクニュース検出に関するトレーニングを実施し、人の手によるチェックとアルゴリズムによる自動検出との検出精度も比較する。

 2教授のうち、データマイニングや機械学習によるパターン検出を専門としているリー教授は、「フェイクニュース自体は数十年前から存在しているが、SNSやネット上で手軽に拡散されやすくなったため、深刻な問題になりつつある。今後は機械学習の応用により、フェイクニュースの可能性が高いと判断される情報について、シェア/リツイート前に警告できるシステムを検討している。ツールを通じて警告できれば、フェイクニュースのシェア回数も減らせるだろう 」とコメントしている。

 また、サンダー教授は20年以上にわたってフェイクニュースを消費する購読者の心理を研究しており、「フェイクニュースは単に情報が誤っているだけではなく、情報源そのものの誤りや、表現の誤用、 ニュース発信元の報判断力など様々な要因がある。理論的分析を通じて、こうしたフェイクニュースの複雑な原因を明らかにすることが基本的な課題である」と説明している。

■NSF
https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1742702

■ペンシルバニア州立大学
http://news.psu.edu/story/479024/2017/08/23/research/faculty-members-earn-nsf-grant-training-machines-detect-fake-news