JP6664585B2 - Information processing apparatus, information processing method, and information processing program - Google Patents

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Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。   The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
従来、ユーザに対してコンテンツ等の種々の情報を提供する技術が知られている。また、ユーザに対して判断材料となる情報を提供する技術が知られている。例えば、投資家等が容易に投資判断できるようにしたデータ判断支援システム技術が提供されている。例えば、このような技術においては、ある事象を示す第1の値の時系列データと、その事象とは異なる事象を示す第2の値の時系列データや出来事を時系列に並べたデータを表示することにより、投資におけるユーザの判断を支援する。   2. Description of the Related Art Conventionally, a technique for providing various information such as contents to a user is known. Further, there is known a technique for providing information to a user as information for determination. For example, there has been provided a data judgment support system technology that enables an investor or the like to easily make an investment judgment. For example, in such a technique, time-series data of a first value indicating an event and time-series data of a second value indicating an event different from the event or data in which events are arranged in time series are displayed. By doing so, it assists the user in making an investment.
特開2014−167688号公報JP 2014-167688 A
しかしながら、上記の従来技術では、ユーザへ適切な情報提供を行うことが難しい場合がある。例えば、時系列での比較が有効でないような対象である場合、ユーザへ適切な情報提供を行うことが難しい。例えば、時系列での比較では、あるコンテンツの内容の真偽等の判定が難しい場合がある。   However, in the above-described conventional technology, it may be difficult to provide appropriate information to the user. For example, if the comparison is not effective in a time series, it is difficult to provide appropriate information to the user. For example, in comparison in time series, it may be difficult to determine whether the content of a certain content is true or false.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザへ適切な情報提供を行う情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。   The present application has been made in view of the above, and has as its object to provide an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program that provide appropriate information to a user.
本願に係る情報処理装置は、コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記コンテンツ関連情報に基づいて、前記コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する判定部と、前記判定部により前記コンテンツが前記条件を満たすと判定された場合、前記コンテンツが前記フェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報であって、ユーザが利用する端末装置に前記コンテンツとともに表示されるフェイク見解情報を、前記端末装置に提供する提供部と、を備えたことを特徴とする。   An information processing apparatus according to the present application determines an acquisition unit that acquires content-related information related to content, based on the content-related information acquired by the acquisition unit, whether the content satisfies a condition regarding fake nice. A determining unit that determines whether the content satisfies the condition by the determining unit and is fake opinion information serving as a material for determining whether the content corresponds to the fake nice, and a terminal device used by a user. And a providing unit that provides fake opinion information displayed together with the content to the terminal device.
実施形態の一態様によれば、ユーザへ適切な情報提供を行うことができるという効果を奏する。   According to an aspect of the embodiment, it is possible to provide appropriate information to a user.
図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to the embodiment. 図2は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing system according to the embodiment. 図3は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing apparatus according to the embodiment. 図4は、実施形態に係る提供元情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a provider information storage unit according to the embodiment. 図5は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the content information storage unit according to the embodiment. 図6は、実施形態に係る個別スコア情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an individual score information storage unit according to the embodiment. 図7は、実施形態に係る判定情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the determination information storage unit according to the embodiment. 図8は、実施形態に係る真偽結果情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the true / false result information storage unit according to the embodiment. 図9は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of information processing according to the embodiment. 図10は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of information processing according to the embodiment. 図11は、実施形態に係るフェイク見解情報の表示の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of display of fake opinion information according to the embodiment. 図12は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。FIG. 12 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that realizes the functions of the information processing device.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。   Hereinafter, an information processing apparatus, an information processing method, and an embodiment (hereinafter, referred to as “embodiment”) for implementing an information processing program according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. The information processing apparatus, the information processing method, and the information processing program according to the present application are not limited by the embodiment. In the following embodiments, the same portions are denoted by the same reference numerals, and redundant description will be omitted.
(実施形態)
〔1.情報処理〕
まず、図1を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図1の例では、情報処理装置100が各コンテンツを、そのコンテンツに関連するコンテンツ関連情報に基づいて、フェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する場合を示す。なお、ここでいうフェイクニュースは、誤った情報や、存在しない偽情報や、事実ではない情報や、不正確な情報等が含まれるニュース(コンテンツ)であってもよい。また、フェイクニュースは、上記に限らず、例えば閲覧したユーザを錯誤に陥れる情報が含まれる種々のコンテンツであってもよく、事実と証明する根拠のない情報や、ユーザに誤解を生じさせ、ユーザを錯誤に陥らせることを意図した情報が含まれるコンテンツであってもよい。図1の例では、コンテンツがニュース記事である場合を示すが、コンテンツはその内容の真偽が重要となるようなものであればどのようなコンテンツであってもよい。各コンテンツは、コンテンツを提供するコンテンツ提供元(以下、単に「提供元」とする場合がある)により提供される。また、図1の例では、情報処理装置100が判定結果に基づいて、コンテンツがフェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報をユーザに提供する場合を示す。
(Embodiment)
[1. Information processing)
First, an example of information processing according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to the embodiment. The example of FIG. 1 illustrates a case where the information processing apparatus 100 determines whether or not each content satisfies a condition regarding fake nice based on content-related information related to the content. Here, the fake news may be news (content) including erroneous information, false information that does not exist, information that is not true, or incorrect information. Further, the fake news is not limited to the above, and may be, for example, various contents including information that may cause the viewed user to make a mistake. The content may include information intended to cause a mistake. Although the example of FIG. 1 shows a case where the content is a news article, the content may be any content as long as the authenticity of the content is important. Each content is provided by a content provider that provides the content (hereinafter, may be simply referred to as “provider”). Further, the example of FIG. 1 illustrates a case where the information processing apparatus 100 provides fake opinion information to the user based on the determination result to determine whether the content is fake nice.
〔情報処理システムの構成〕
図1に示す処理の説明に先だって、図1及び図2に示す情報処理システム1について説明する。図2に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と、提供元装置20と、情報処理装置100とが含まれる。端末装置10と、提供元装置20と、情報処理装置100とは所定のネットワークNを介して、有線または無線により通信可能に接続される。図2は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。なお、図2に示した情報処理システム1には、複数台の端末装置10や、複数台の提供元装置20や、複数台の情報処理装置100が含まれてもよい。
[Configuration of information processing system]
Prior to the description of the processing illustrated in FIG. 1, the information processing system 1 illustrated in FIGS. 1 and 2 will be described. As shown in FIG. 2, the information processing system 1 includes a terminal device 10, a provider device 20, and an information processing device 100. The terminal device 10, the provider device 20, and the information processing device 100 are communicably connected via a predetermined network N by wire or wirelessly. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing system according to the embodiment. Note that the information processing system 1 illustrated in FIG. 2 may include a plurality of terminal devices 10, a plurality of provider devices 20, and a plurality of information processing devices 100.
端末装置10は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置10は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等により実現される。図1に示す例においては、端末装置10がユーザが利用するスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、端末装置10をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置10と読み替えることもできる。具体的には、図1では、端末装置10がユーザID「U1」により識別されるユーザ(以下、「ユーザU1」とする場合がある)が利用するスマートフォンである場合を示す。   The terminal device 10 is an information processing device used by a user. The terminal device 10 is realized by, for example, a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like. The example illustrated in FIG. 1 illustrates a case where the terminal device 10 is a smartphone used by a user. In the following, the terminal device 10 may be referred to as a user. That is, in the following, a user can be read as the terminal device 10. Specifically, FIG. 1 illustrates a case where the terminal device 10 is a smartphone used by a user identified by the user ID “U1” (hereinafter, may be referred to as “user U1”).
提供元装置20は、コンテンツの提供元によって利用される情報処理装置である。提供元装置20は、コンテンツの提供元であればどのような主体により利用されてもよく、企業や個人等の種々の提供元によって利用される。また、提供元装置20は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PCや、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA等により実現される。図1は、提供元装置20がノート型PCである場合を示す。   The provider device 20 is an information processing device used by a content provider. The provider device 20 may be used by any entity as long as it is a content provider, and is used by various providers such as companies and individuals. The provider device 20 is realized by, for example, a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC, a desktop PC, a mobile phone, a PDA, or the like. FIG. 1 shows a case where the provider device 20 is a notebook PC.
また、図1に示す例においては、提供元装置20を利用する提供元に応じて、提供元装置20を提供元装置20−1〜20−4として説明する。例えば、提供元装置20−1は、提供元ID「CP1」により識別される提供元(提供元CP11)により使用される提供元装置20である。提供元装置20−1は、提供元CP11であるA媒体の管理者等により利用される情報処理装置である。このように「提供元CP*(*は任意の数値)」と記載した場合、その提供元は提供元ID「CP*」により識別される提供元であることを示す。例えば、「提供元CP11」と記載した場合、その提供元は提供元ID「提供元CP11」により識別される提供元である。また、以下では、提供元装置20−1〜20−4について、特に区別なく説明する場合には、提供元装置20と記載する。   Further, in the example illustrated in FIG. 1, the provider device 20 will be described as the provider devices 20-1 to 20-4 according to the provider that uses the provider device 20. For example, the provider device 20-1 is the provider device 20 used by the provider (provider CP11) identified by the provider ID “CP1”. The provider device 20-1 is an information processing device used by an administrator of the medium A which is the provider CP11. When described as “provider CP * (* is an arbitrary numerical value)”, it indicates that the provider is the provider identified by the provider ID “CP *”. For example, when "provider CP11" is described, the provider is the provider identified by the provider ID "provider CP11". In the following, the provider devices 20-1 to 20-4 will be referred to as the provider device 20 when they are described without particular distinction.
情報処理装置100は、コンテンツに関連するコンテンツ関連情報に基づいて、コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する情報処理装置である。例えば、情報処理装置100は、判定に基づいて、コンテンツがフェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報を、端末装置10に提供する情報処理装置である。   The information processing apparatus 100 is an information processing apparatus that determines whether or not a content satisfies a fake nice condition based on content-related information related to the content. For example, the information processing apparatus 100 is an information processing apparatus that provides the terminal device 10 with fake opinion information that serves as a material for determining whether the content is fake nice based on the determination.
ここから、図1を用いて具体的な処理を説明する。図1の例では、情報処理装置100は、提供元CP11のコンテンツCT11を提供元装置20−1から取得する(ステップS11−1)。例えば、提供元CP11は、提供元装置20−1を用いて、コンテンツCT11を情報処理装置100に送信する。そして、このように「コンテンツCT*(*は任意の数値)」と記載した場合、そのコンテンツはコンテンツID「CT*」により識別されるコンテンツであることを示す。例えば、コンテンツCT11と記載した場合、コンテンツID「CT11」により識別されるコンテンツに含まれる文字情報や画像情報等のコンテンツ情報や提供元を示す情報やカテゴリの情報等の種々の情報を示すものとする。   From here, specific processing will be described with reference to FIG. In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 acquires the content CT11 of the provider CP11 from the provider apparatus 20-1 (step S11-1). For example, the providing source CP11 transmits the content CT11 to the information processing device 100 using the providing source device 20-1. When the content is described as “content CT * (* is an arbitrary numerical value)”, it indicates that the content is the content identified by the content ID “CT *”. For example, when the content is described as content CT11, it indicates various information such as content information such as character information and image information included in the content identified by the content ID “CT11”, information indicating a provider, and category information. I do.
また、情報処理装置100は、提供元CP12のコンテンツCT12を提供元装置20−2から取得する(ステップS11−2)。また、情報処理装置100は、提供元CP13のコンテンツCT13を提供元装置20−3から取得する(ステップS11−3)。また、情報処理装置100は、提供元CP14のコンテンツCT14を提供元装置20−4から取得する(ステップS11−4)。例えば、提供元CP12〜CP14は、提供元装置20−2〜20−4を各々用いて、コンテンツCT12〜CT14を情報処理装置100に送信する。   Further, the information processing apparatus 100 acquires the content CT12 of the provider CP12 from the provider apparatus 20-2 (step S11-2). Further, the information processing apparatus 100 acquires the content CT13 of the provider CP13 from the provider apparatus 20-3 (step S11-3). Further, the information processing apparatus 100 acquires the content CT14 of the provider CP14 from the provider apparatus 20-4 (step S11-4). For example, the providing sources CP12 to CP14 transmit the contents CT12 to CT14 to the information processing device 100 using the providing devices 20-2 to 20-4, respectively.
なお、ステップS11−1〜S11−4は、処理を説明するためのものであり、ステップS11−1〜S11−4のいずれが先に行われてもよく、各ステップS11−1〜S11−4は、複数回行われてもよい。例えば、各ステップS11が所定のタイミングで複数回行われることにより、情報処理装置100が各提供元のコンテンツを取得してもよい。以下、ステップS11−1〜S11−4を区別せずに説明する場合、ステップS11と総称する。   Steps S11-1 to S11-4 are for describing the processing, and any of steps S11-1 to S11-4 may be performed first, and each of steps S11-1 to S11-4 may be performed. May be performed a plurality of times. For example, the information processing apparatus 100 may acquire the content of each provider by performing each step S11 a plurality of times at a predetermined timing. Hereinafter, when steps S11-1 to S11-4 are described without distinction, they are collectively referred to as step S11.
そして、情報処理装置100は、ステップS11において取得したコンテンツCT11〜CT14を登録する(ステップS12)。情報処理装置100は、コンテンツCT11〜CT14を記憶部120(図3参照)に記憶する。図1の例では、情報処理装置100は、コンテンツ情報記憶部122にコンテンツCT11〜CT14やコンテンツCT11〜CT14から抽出した情報を記憶する。   Then, the information processing device 100 registers the contents CT11 to CT14 acquired in step S11 (step S12). The information processing device 100 stores the contents CT11 to CT14 in the storage unit 120 (see FIG. 3). In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 stores the contents CT11 to CT14 and information extracted from the contents CT11 to CT14 in the content information storage unit 122.
図1に示すコンテンツ情報記憶部122は、「コンテンツID」、「コンテンツ情報」、「提供元ID」、「カテゴリ」、「引用コンテンツ」、「内容」といった項目を有する。なお、図1では図示を省略するが、コンテンツ情報記憶部122は、各コンテンツが作成された日時に関する情報を記憶する。   The content information storage unit 122 illustrated in FIG. 1 has items such as “content ID”, “content information”, “provider ID”, “category”, “quoted content”, and “content”. Although not shown in FIG. 1, the content information storage unit 122 stores information on the date and time when each content is created.
「コンテンツID」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。「コンテンツ情報」は、対応するコンテンツIDにより識別されるコンテンツを示す。なお、図1の例では、コンテンツ情報を「CDT11」といった抽象的な符号で示すが、各コンテンツ情報は、記事に含まれる文字情報や画像情報等のコンテンツの具体的な情報を含んでもよい。例えば、コンテンツ情報は、「記事A」や「記事B」等の括弧内に示すコンテンツに対応する情報が記憶される。   “Content ID” indicates identification information for identifying the content. “Content information” indicates the content identified by the corresponding content ID. In the example of FIG. 1, the content information is indicated by an abstract code such as “CDT11”, but each content information may include specific information of the content such as character information and image information included in the article. For example, as the content information, information corresponding to the content shown in parentheses such as “article A” and “article B” is stored.
「提供元ID」は、対応するコンテンツの提供元を識別するための識別情報を示す。また、「カテゴリ」は、コンテンツの内容に基づく分類情報を示す。「引用コンテンツ」は、対応するコンテンツが生成される基となったコンテンツを示す。ここでいう引用コンテンツには、コンテンツ中で引用する他のコンテンツやコンテンツの内容について情報源となるような他のコンテンツが含まれてもよい。「内容」は、対応するコンテンツの具体的な内容を示す。例えば、情報処理装置100は、コンテンツに含まれる文字情報から重要なキーワード(トピック)を抽出する。なお、情報処理装置100は、トピック分析(解析)等の種々の従来手法を適宜用いて、文字情報からトピックを抽出してもよい。例えば、情報処理装置100は、文字情報を形態素解析等の自然言語処理技術を適宜用いて解析することにより、文字情報からトピックを抽出してもよい。また、例えば、情報処理装置100は、抽出したトピックとトピック肯定や否定を示すキーワードとの構文関係に基づいて、コンテンツがそのトピックについて肯定的な内容か否定的な内容かを判定してもよい。そして、情報処理装置100は、コンテンツがそのトピックについて肯定的な内容か否定的かを示す情報を「内容」に格納する。   "Provider ID" indicates identification information for identifying the provider of the corresponding content. “Category” indicates classification information based on the content of the content. The “quoted content” indicates the content from which the corresponding content is generated. The quoted content referred to here may include other content that is quoted in the content or other content that is an information source for the content of the content. "Content" indicates the specific content of the corresponding content. For example, the information processing apparatus 100 extracts an important keyword (topic) from character information included in the content. Note that the information processing apparatus 100 may extract a topic from character information by appropriately using various conventional methods such as topic analysis (analysis). For example, the information processing apparatus 100 may extract a topic from the character information by appropriately analyzing the character information using a natural language processing technique such as morphological analysis. Further, for example, the information processing apparatus 100 may determine whether the content is positive or negative for the topic based on the syntactic relationship between the extracted topic and a keyword indicating topic affirmation or negation. . Then, the information processing apparatus 100 stores information indicating whether the content is positive or negative for the topic in the “content”.
図1の例では、コンテンツCT11は、提供元CP11が提供する記事Aであることを示す。コンテンツCT11は、カテゴリ「政治」に分類されることを示す。コンテンツCT11は、引用コンテンツが無いことを示す。また、コンテンツCT11の内容は、選挙後の増税について肯定的な内容であることを示す。すなわち、コンテンツCT11は、選挙後に増税が行われることについてのニュース記事であることを示す。   In the example of FIG. 1, the content CT11 is an article A provided by the provider CP11. The content CT11 indicates that the content is classified into the category “politics”. The content CT11 indicates that there is no quoted content. The content CT11 indicates that the content is positive about the tax increase after the election. That is, the content CT11 indicates that the content is a news article about the tax increase after the election.
そして、情報処理装置100は、各コンテンツのスコア(以下、「フェイクスコア」ともいう)を算出する(ステップS13)。例えば、情報処理装置100は、コンテンツCT11〜CT14のフェイクスコアを算出する。図1の例では、情報処理装置100は、個別スコア情報123に記憶された情報に基づいて、コンテンツCT11〜CT14のフェイクスコアを算出する。   Then, the information processing apparatus 100 calculates a score of each content (hereinafter, also referred to as “fake score”) (step S13). For example, the information processing device 100 calculates a fake score of the contents CT11 to CT14. In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 calculates a fake score of the contents CT11 to CT14 based on the information stored in the individual score information 123.
図1に示す個別スコア情報記憶部123中の「判定要素ID」は、各判定要素を識別するための識別情報を示す。図6に示す個別スコア情報記憶部123中の「判定要素」は、対応する判定要素IDにより識別される判定要素の内容を示す。図1に示す個別スコア情報記憶部123中の「個別スコア」は、各判定要素の個別スコアを示す。   “Determination element ID” in the individual score information storage unit 123 shown in FIG. 1 indicates identification information for identifying each determination element. “Determination element” in the individual score information storage unit 123 illustrated in FIG. 6 indicates the content of the determination element identified by the corresponding determination element ID. “Individual score” in the individual score information storage unit 123 illustrated in FIG. 1 indicates an individual score of each determination element.
図1の例では、判定要素ID「JE11」により識別される判定要素(判定要素JE11)は、コンテンツの作成日付の有無であることを示す。判定要素JE11は、作成日付が無いコンテンツは、フェイクニュースである可能性があるとして、個別スコア「0.2」が割り当てられることを示す。   In the example of FIG. 1, the judgment element (judgment element JE11) identified by the judgment element ID “JE11” indicates that there is a content creation date. The judgment element JE11 indicates that a content without a creation date is assigned the individual score “0.2” as being likely to be fake news.
図1の例では、判定要素ID「JE12」により識別される判定要素(判定要素JE12)は、証拠引用の有無であることを示す。判定要素JE12は、証拠引用が無いコンテンツは、フェイクニュースである可能性があるとして、個別スコア「0.5」が割り当てられることを示す。また、判定要素ID「JE13」により識別される判定要素(判定要素JE13)は、他提供元のコンテンツと内容の相違の有無であることを示す。判定要素JE13は、他提供元のコンテンツと内容の相違が有るコンテンツは、フェイクニュースである可能性があるとして、個別スコア「7」が割り当てられることを示す。なお、情報処理装置100は、個別スコアを算出してもよいし、他の情報処理装置から個別スコアを取得してもよい。なお、個別スコアの算出については後述する。   In the example of FIG. 1, the judgment element identified by the judgment element ID “JE12” (judgment element JE12) indicates that evidence is cited. The judgment element JE12 indicates that the content without the evidence citation is assigned the individual score “0.5”, assuming that the content may be fake news. The judgment element (judgment element JE13) identified by the judgment element ID “JE13” indicates whether or not there is a difference between the contents of the other provider and the contents. The determination element JE13 indicates that the content having a difference from the content of the other provider is assigned the individual score “7” as being likely to be fake news. Note that the information processing device 100 may calculate an individual score, or may obtain an individual score from another information processing device. The calculation of the individual score will be described later.
例えば、情報処理装置100は、下記式(1)を用いてスコア(フェイクスコア)を算出する。   For example, the information processing device 100 calculates a score (fake score) using the following equation (1).
y = ω・x+ω・x+ω・x・・・+ω・x ・・・ (1) y = ω 1 · x 1 + ω 2 · x 2 + ω 3 · x 3 ··· + ω N · x N ··· (1)
上記式(1)の右辺中の「ω」及び「x」の「N」は、任意の数を示す。例えば、「N」は、判断要素の数を示す。また、上記式(1)の左辺中の「y」は、モデルが出力するスコアに対応する。例えば、「y」は、フェイクニュースかどうかの判定に用いるスコア(フェイクスコア)を示す。 N ” in “ω N ” and “x N ” in the right side of the above equation (1) indicates an arbitrary number. For example, “N” indicates the number of judgment elements. “Y” in the left side of the above equation (1) corresponds to the score output by the model. For example, “y” indicates a score (fake score) used to determine whether or not it is fake news.
また、上記式(1)において、「x」は、判断要素(素性)に対応する。例えば、上記式(1)における「x」は、判断要素「作成日付無」に対応する。この場合、入力となるコンテンツに作成日付が無い場合、「x」は「1」となる。また、入力となるコンテンツに作成日付が有る場合、「x」は「0」となる。 In the above equation (1), “x” corresponds to a judgment factor (feature). For example, “x 1 ” in the above equation (1) corresponds to the determination element “No creation date”. In this case, when the input content does not have a creation date, “x 1 ” becomes “1”. If the input content has a creation date, “x 1 ” becomes “0”.
例えば、また、例えば、上記式(1)における「x」は、判断要素「証拠引用無」に対応する。この場合、入力となるコンテンツに証拠の引用が無い場合、「x」は「1」となる。また、入力となるコンテンツに証拠の引用が有る場合、「x」は「0」となる。例えば、また、例えば、上記式(1)における「x」は、判断要素「他提供元との相違」に対応する。この場合、入力となるコンテンツが他提供元のコンテンツと内容の相違が有る場合、「x」は「1」となる。また、入力となるコンテンツが他提供元のコンテンツと内容の相違が無い場合、「x」は「0」となる。 For example, for example, “x 2 ” in the above formula (1) corresponds to the judgment element “no evidence quote”. In this case, if there is no quotation of evidence in the input content, “x 2 ” becomes “1”. Also, when the input content includes a quote of evidence, “x 2 ” is “0”. For example, for example, “x 3 ” in the above equation (1) corresponds to the determination element “difference from other providers”. In this case, when the input content has a difference in content from the content of another provider, “x 2 ” becomes “1”. If the input content does not differ from the content of the other provider, “x 2 ” is “0”.
また、上記式(1)において、「ω」は、「x」の重みであり、対応する判断要素の個別スコアを示す。例えば、上記式(1)における「ω」は、「x」の重み(個別スコア)であり、「ω」は、「x」の重み(個別スコア)であり、「ω」は、「x」の重み(個別スコア)である。なお、上記は一例であり、情報処理装置100は、コンテンツに関連するコンテンツ関連情報に基づいて個別スコアに関する情報を算出可能であれば、どのような方法により個別スコア情報を算出(生成)してもよい。 In the above equation (1), “ω” is the weight of “x”, and indicates the individual score of the corresponding judgment element. For example, “ω 1 ” in the above equation (1) is the weight (individual score) of “x 1 ”, “ω 2 ” is the weight (individual score) of “x 2 ”, and “ω 3 ” Is the weight (individual score) of “x 3 ”. Note that the above is an example, and the information processing apparatus 100 calculates (generates) the individual score information by any method as long as the information about the individual score can be calculated based on the content-related information related to the content. Is also good.
また、情報処理装置100は、図1の例では、提供元情報記憶部121に記憶された各コンテンツの提供元の信用度を示す情報を用いてもよい。図1中の提供元情報記憶部121に示す「信用度(フェイク率)」は、対応する提供元IDにより識別される提供元の信用度を示す。例えば、「信用度(フェイク率)」は、提供元が提供したコンテンツのうち、フェイクニュースに該当するコンテンツの割合を示す。例えば、信用度(フェイク率)が「5」である場合、その提供元が提供するコンテンツがフェイクニュースである確率が5%であることを示す。この場合、提供元の信用度(フェイク率)は、その値が小さい程、その提供元が信用できることを示す。図1の例では、提供元CP11の信用度は「2」であり、提供元CP12の信用度は「0」であるため、提供元CP11よりも提供元CP12の方が、信用できることを示す。なお、情報処理装置100は、上記のフェイク率に限らず、種々の情報を提供元の信用度を示す情報として用いてもよい。   In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 may use information indicating the degree of trust of the provider of each content stored in the provider information storage unit 121. “Credit (fake rate)” shown in the provider information storage unit 121 in FIG. 1 indicates the credit of the provider identified by the corresponding provider ID. For example, “credibility (fake rate)” indicates a ratio of content corresponding to fake news among contents provided by the provider. For example, when the credit (fake rate) is “5”, it indicates that the probability that the content provided by the provider is fake news is 5%. In this case, the smaller the value of the credibility (fake rate) of the provider, the more the provider can be trusted. In the example of FIG. 1, the trustworthiness of the provider CP11 is “2” and the trustworthiness of the provider CP12 is “0”, which indicates that the trust of the provider CP12 is more reliable than that of the provider CP11. Note that the information processing apparatus 100 may use not only the fake rate but also various information as information indicating the trustworthiness of the provider.
例えば、図4に示す例において、提供元ID「CP1」により識別される提供元(提供元CP1)は、名称が「A媒体」であり、種別が「新聞」であることを示す。また、提供元CP1は、信用度(フェイク率)が「2」であり、提供元CP1が提供するコンテンツがフェイクニュースである確率が2%であることを示す。   For example, in the example shown in FIG. 4, the provider (provider CP1) identified by the provider ID “CP1” indicates that the name is “A medium” and the type is “newspaper”. The provider CP1 indicates that the credit (fake rate) is “2” and the probability that the content provided by the provider CP1 is fake news is 2%.
例えば、判定要素「他提供元との相違」である判定要素JE13は、信用度(フェイク率)が所定の閾値未満である他提供元のコンテンツと内容の相違が有る場合、そのコンテンツが他提供元のコンテンツと内容の相違が有ると判定することを示す。   For example, the determination element JE13, which is a determination element “difference from another provider”, includes a content that is different from the content of another provider whose credibility (fake rate) is less than a predetermined threshold. Indicates that it is determined that there is a difference between the content and the content.
図1の例では、情報処理装置100は、判定要素JE13について、信用度(フェイク率)が「0.5」未満である他提供元のコンテンツと内容の相違が有る場合、そのコンテンツが他提供元のコンテンツと内容の相違が有ると判定する。ここで、コンテンツCT11〜CT14のうち、あるコンテンツCT11は、唯一内容が「選挙後増税=肯定」であり、信用度(フェイク率)が「0.5」未満である他提供元CP12〜CP14のコンテンツCT11〜CT14は、内容が「選挙後増税=否定」である。そのため、情報処理装置100は、コンテンツCT11が判定要素JE13に該当すると判定する。そこで、情報処理装置100は、上記式(1)において、コンテンツCT11については判定要素JE13に対応する「x」を「1」とする。 In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 determines that the content of the determination element JE13 is different from the content of another provider whose credit (fake rate) is less than “0.5” when the content is different from the content of another provider. It is determined that there is a difference between the content and the content. Here, among the contents CT11 to CT14, a certain content CT11 is only the content of “tax increase after election = positive” and the content of the other providers CP12 to CP14 whose credit (fake rate) is less than “0.5”. The content of CT11 to CT14 is “tax increase after election = denial”. Therefore, the information processing device 100 determines that the content CT11 corresponds to the determination element JE13. Therefore, the information processing apparatus 100 sets “x 3 ” corresponding to the determination element JE13 to “1” for the content CT11 in the above equation (1).
上記のような処理により、情報処理装置100は、図1中の判定情報記憶部124に示すように、各コンテンツのフェイクスコアを算出する。図1の例では、情報処理装置100は、上記式(1)と各コンテンツのコンテンツ情報等に基づいて、各コンテンツのフェイクスコアを算出する。   Through the processing described above, the information processing apparatus 100 calculates the fake score of each content as shown in the determination information storage unit 124 in FIG. In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 calculates a fake score of each content based on Expression (1), content information of each content, and the like.
図1に示す判定情報記憶部124中の「コンテンツID」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。図1に示す判定情報記憶部124中の「フェイクスコア」は、対応するコンテンツIDにより識別されるコンテンツのフェイクスコアを示す。例えば、「フェイクスコア」に記憶されるスコアは、対応するコンテンツがフェイクニュースである可能性の度合いを示す。   “Content ID” in the determination information storage unit 124 shown in FIG. 1 indicates identification information for identifying a content. “Fake score” in the determination information storage unit 124 shown in FIG. 1 indicates a fake score of the content identified by the corresponding content ID. For example, the score stored in the “fake score” indicates the degree of possibility that the corresponding content is fake news.
図1の例では、情報処理装置100は、コンテンツCT11のフェイクスコアを「15」と算出する。また、情報処理装置100は、コンテンツCT12のフェイクスコアを「0.02」と算出する。情報処理装置100は、コンテンツCT13のフェイクスコアを「0.5」と算出する。また、情報処理装置100は、コンテンツCT14のフェイクスコアを「1」と算出する。   In the example of FIG. 1, the information processing device 100 calculates the fake score of the content CT11 as “15”. Further, the information processing device 100 calculates the fake score of the content CT12 as “0.02”. The information processing device 100 calculates the fake score of the content CT13 as “0.5”. Further, the information processing device 100 calculates the fake score of the content CT14 as “1”.
そして、情報処理装置100は、フェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する(ステップS14)。例えば、情報処理装置100は、一のコンテンツがフェイクニースに関する条件を満たす場合、その一のコンテンツがフェイクニュースである可能性が有る(以下、「フェイク可能性有」と記載する場合がある)と判定する。例えば、情報処理装置100は、一のコンテンツがフェイクニースに関する条件を満たさない場合、その一のコンテンツがフェイクニュースである可能性が無い(以下、「フェイク可能性無」と記載する場合がある)と判定する。   Then, the information processing apparatus 100 determines whether or not a condition regarding fake nice is satisfied (step S14). For example, when one content satisfies a condition related to fake nice, the information processing apparatus 100 considers that the one content may be fake news (hereinafter, may be described as “possible fake”). judge. For example, when one content does not satisfy the condition regarding fake nice, the information processing device 100 does not have a possibility that the one content is fake news (hereinafter, may be described as “no fake possibility”). Is determined.
例えば、情報処理装置100は、コンテンツのフェイクスコアが所定の閾値(以下、「判定用閾値」ともいう)以上である場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定する。図1の例では、情報処理装置100は、コンテンツのフェイクスコアが判定用閾値「10」以上である場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定する。   For example, when the fake score of the content is equal to or more than a predetermined threshold (hereinafter, also referred to as a “threshold for determination”), the information processing apparatus 100 determines that the content has fake possibility. In the example of FIG. 1, when the fake score of the content is equal to or greater than the determination threshold “10”, the information processing apparatus 100 determines that the content has the possibility of fake.
例えば、情報処理装置100は、コンテンツCT11のフェイクスコア「15」が判定用閾値「10」以上であるため、コンテンツCT11をフェイク可能性有と判定する。また、情報処理装置100は、コンテンツCT12のフェイクスコア「0.02」が判定用閾値「10」未満であるため、コンテンツCT12をフェイク可能性無と判定する。情報処理装置100は、コンテンツCT13のフェイクスコア「0.5」が判定用閾値「10」未満であるため、コンテンツCT13をフェイク可能性無と判定する。また、情報処理装置100は、コンテンツCT14のフェイクスコア「1」が判定用閾値「10」未満であるため、コンテンツCT14をフェイク可能性無と判定する。このように、情報処理装置100は、コンテンツCT11をフェイク可能性有と判定し、コンテンツCT12〜CT14をフェイク可能性無と判定する。そして、情報処理装置100は、判定に基づく各コンテンツCT11〜CT14のフェイク可能性を示すフェイク見解情報をコンテンツとともに提供する。   For example, since the fake score “15” of the content CT11 is equal to or greater than the determination threshold “10”, the information processing apparatus 100 determines that the content CT11 has a fake possibility. Further, since the fake score “0.02” of the content CT12 is less than the determination threshold “10”, the information processing apparatus 100 determines that the content CT12 has no fake possibility. Since the fake score “0.5” of the content CT13 is less than the determination threshold “10”, the information processing apparatus 100 determines that the content CT13 is not fake. Further, since the fake score “1” of the content CT14 is less than the determination threshold “10”, the information processing apparatus 100 determines that the content CT14 is not fake-possible. As described above, the information processing apparatus 100 determines that the content CT11 has the possibility of fake, and determines that the contents CT12 to CT14 have no possibility of fake. Then, the information processing apparatus 100 provides fake opinion information indicating the fake possibility of each of the contents CT11 to CT14 based on the determination together with the content.
情報処理装置100は、ユーザU1が利用する端末装置10からコンテンツ要求を取得する(ステップS13)。図1では、端末装置10は、ユーザU1の操作に応じて情報処理装置100にコンテンツを要求する。   The information processing device 100 acquires a content request from the terminal device 10 used by the user U1 (Step S13). In FIG. 1, the terminal device 10 requests the content from the information processing device 100 according to the operation of the user U1.
そして、情報処理装置100は、端末装置10からのコンテンツ要求に応じてユーザU1に提供するコンテンツを決定する(ステップS16)。なお、情報処理装置100は、種々の情報を適宜用いてユーザU1に提供するコンテンツに決定するが、図1では、説明を簡単にするために、情報処理装置100は、コンテンツCT11をユーザU1に提供するコンテンツに決定するものとする。例えば、情報処理装置100は、ユーザU1の属性情報に基づいて、ユーザU1に提供するコンテンツに決定してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザU1が政治に関心を有するユーザである場合、カテゴリ「政治」に属するコンテンツをユーザU1に提供するコンテンツに決定してもよい。また、情報処理装置100は、フェイク可能性有と判定されたコンテンツを提供しないと決定してもよい。この場合、情報処理装置100は、フェイク可能性有と判定されたコンテンツCT11以外のコンテンツをユーザU1に提供するコンテンツに決定してもよい。   Then, the information processing device 100 determines content to be provided to the user U1 in response to a content request from the terminal device 10 (Step S16). In addition, the information processing apparatus 100 determines the content to be provided to the user U1 by appropriately using various types of information. In FIG. 1, for simplicity of description, the information processing apparatus 100 transmits the content CT11 to the user U1. The content to be provided shall be determined. For example, the information processing apparatus 100 may determine the content to be provided to the user U1 based on the attribute information of the user U1. For example, when the user U1 is a user who is interested in politics, the information processing apparatus 100 may determine content belonging to the category “politics” to be content to be provided to the user U1. Further, the information processing apparatus 100 may determine not to provide the content determined to have the possibility of fake. In this case, the information processing apparatus 100 may determine a content other than the content CT11 determined to have fake possibility as the content to be provided to the user U1.
図1の例では、情報処理装置100は、ユーザU1に提供するコンテンツに決定されたコンテンツCT11に情報を追加する(ステップS17)。情報処理装置100は、コンテンツCT11にコンテンツCT11がフェイクニュースかどうかの判断材料となる情報を追加する。例えば、情報処理装置100は、フェイクスコア「15」やフェイク可能性有であることを示す情報を含む見解情報INF11をユーザU1に提供する情報に追加する。情報処理装置100は、提供用コンテンツDC11に示すように、コンテンツCT11のコンテンツ情報CDT11(記事A)とともにユーザU1に提供する情報として見解情報INF11を追加する。   In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 adds information to the content CT11 determined as the content to be provided to the user U1 (step S17). The information processing apparatus 100 adds information to the content CT11 as information for determining whether the content CT11 is fake news. For example, the information processing apparatus 100 adds the opinion information INF11 including the fake score “15” and the information indicating the possibility of fake to the information provided to the user U1. The information processing apparatus 100 adds the opinion information INF11 as information to be provided to the user U1 together with the content information CDT11 (article A) of the content CT11 as shown in the content to be provided DC11.
その後、情報処理装置100は、コンテンツCT11とともにフェイクスコア「15」やフェイク可能性有であることを示す見解情報INF11を端末装置10へ提供する(ステップS18)。情報処理装置100は、コンテンツCT11やフェイクスコア「15」やフェイク可能性有であることを示すフェイク見解情報INF11を端末装置10へ送信する。そして、コンテンツCT11やフェイク見解情報INF11を受信した端末装置10は、受信した情報を表示する(ステップS19)。端末装置10は、コンテンツCT11やフェイク見解情報INF11を表示する。図1の例では、端末装置10は、コンテンツCT11の近傍に位置する領域AR11にフェイク見解情報INF51を表示する。具体的には、端末装置10は、XX新聞社の選挙後の増税を容認の内容であるコンテンツCT11と、その内容がフェイクである可能性が有る(疑わしい)ことを示すフェイク見解情報INF51を表示する。   Thereafter, the information processing device 100 provides the terminal device 10 with the content CT11 and the fake score “15” and the opinion information INF11 indicating that there is a possibility of fake (step S18). The information processing device 100 transmits to the terminal device 10 the content CT11, the fake score “15”, and the fake opinion information INF11 indicating the possibility of fake. Then, the terminal device 10 that has received the content CT11 and the fake opinion information INF11 displays the received information (step S19). The terminal device 10 displays the content CT11 and the fake opinion information INF11. In the example of FIG. 1, the terminal device 10 displays the fake opinion information INF51 in an area AR11 located near the content CT11. Specifically, the terminal device 10 displays the content CT11 that allows the tax increase after the election of the XX newspaper, and the fake opinion information INF51 indicating that the content may be fake (suspicious). I do.
上述したように、情報処理装置100は、提供するコンテンツとともに、そのコンテンツの内容がフェイクであるかどうかを示すフェイク見解情報を端末装置10へ提供する。これにより、情報提供を受けたユーザは、そのコンテンツがフェイクニュースであるかどうかの判断材料であるフェイク見解情報とともにコンテンツを閲覧することができる。そのため、ユーザは、コンテンツの内容の真偽に関する情報を加味してコンテンツを閲覧することができる。したがって、情報処理装置100は、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。   As described above, the information processing apparatus 100 provides the terminal device 10 with the content to be provided and the fake opinion information indicating whether the content of the content is a fake. Thus, the user who has received the information can browse the content together with the fake opinion information that is a material for determining whether the content is fake news. Therefore, the user can browse the content in consideration of information on the authenticity of the content. Therefore, the information processing device 100 can provide appropriate information to the user.
〔1−1.判定〕
図1の例では、情報処理装置100は、あるコンテンツについて、各判断要素の個別スコアの合算値であるフェイクスコアと、判定用閾値との比較に基づいて、そのコンテンツがフェイク可能性有かフェイク可能性無かを判定する。しかしながら、情報処理装置100は、上記に限らず、種々の方法によりコンテンツがフェイク可能性有かフェイク可能性無かを判定してもよい。
[1-1. Judgment)
In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 determines whether or not the content has a fake possibility based on a comparison between a fake score, which is the sum of individual scores of each determination element, and a determination threshold value. Determine whether there is any possibility. However, the information processing apparatus 100 is not limited to the above, and may determine whether the content has the possibility of fake or not with the possibility of fake by various methods.
〔1−1−1.特定の判断要素に該当〕
情報処理装置100は、あるコンテンツが特定の判断要素に該当する場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。例えば、情報処理装置100は、ある提供元のコンテンツが、他の提供元のコンテンツと異なる内容の場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。例えば、情報処理装置100は、一の提供元のコンテンツが、一の提供元よりも信用できる他の提供元のコンテンツと異なる内容の場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。
[1-1-1. Applicable to specific judgment factors)
When a certain content corresponds to a specific determination factor, the information processing apparatus 100 may determine that the content has fake possibility. For example, if the content of a certain provider is different from the content of another provider, the information processing apparatus 100 may determine that the content has fake possibility. For example, when the content of one provider is different from the content of another provider that is more reliable than the one provider, the information processing apparatus 100 may determine that the content has fake possibility.
例えば、情報処理装置100は、一の提供元のコンテンツが、一の提供元よりも信用度が良い他の提供元のコンテンツと異なる内容の場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。すなわち、情報処理装置100は、一の提供元のコンテンツが、一の提供元よりも信用度が小さい他の提供元のコンテンツと異なる内容の場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。例えば、情報処理装置100は、一の提供元のコンテンツが、一の提供元よりもフェイク率が低い他の提供元のコンテンツと異なる内容の場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。例えば、情報処理装置100は、一の提供元のコンテンツが、複数(例えば5等)の他の提供元のコンテンツと異なる内容の場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。   For example, when the content of one provider is different from the content of another provider having higher creditworthiness than the one provider, the information processing apparatus 100 may determine that the content has fake possibility. . That is, when the content of one provider is different from the content of another provider having a lower degree of trust than the one provider, the information processing apparatus 100 may determine that the content has fake possibility. . For example, if the content of one provider is different from the content of another provider whose fake rate is lower than that of one provider, the information processing apparatus 100 may determine that the content has fake possibility. Good. For example, when the content of one provider is different from the content of a plurality of (for example, 5) other providers, the information processing apparatus 100 may determine that the content has fake possibility.
例えば、情報処理装置100は、あるコンテンツが判定要素JE13である「他提供元のコンテンツと内容の相違」に該当する場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。例えば、情報処理装置100は、あるコンテンツが判定要素JE13である「他提供元のコンテンツと内容の相違」に該当する場合、そのコンテンツのフェイクスコアに関わらず、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定してもよい。   For example, when a certain content corresponds to the determination element JE13 “difference in content from the content of another provider”, the information processing device 100 may determine that the content has fake possibility. For example, when a content corresponds to the determination element JE13 “difference in content from the content of another provider”, the information processing apparatus 100 determines that the content has the possibility of fake regardless of the fake score of the content. May be.
〔1−1−2.引用コンテンツの情報〕
また、情報処理装置100は、コンテンツが引用している他のコンテンツである引用コンテンツの情報を用いて、コンテンツがフェイク可能性有かフェイク可能性無かを判定してもよい。例えば、情報処理装置100は、一のコンテンツの引用コンテンツがフェイクニュースであることが確定している場合、その一のコンテンツがフェイク可能性有と判定してもよい。例えば、情報処理装置100は、一のコンテンツの引用コンテンツが、フェイクニュースであることが確定しているコンテンツCT1(図8参照)である場合、その一のコンテンツがフェイク可能性有と判定してもよい。
[1-1-2. Information on quoted content]
Further, the information processing apparatus 100 may determine whether the content has a fake possibility or not, using information on the quoted content, which is another content cited by the content. For example, if it is determined that the quoted content of one content is fake news, the information processing apparatus 100 may determine that the one content has fake possibility. For example, when the cited content of one content is the content CT1 (see FIG. 8) that has been determined to be fake news, the information processing apparatus 100 determines that the one content has fake possibility. Is also good.
また、例えば、情報処理装置100は、一のコンテンツの引用コンテンツがフェイクニュースの可能性有の場合、その一のコンテンツがフェイク可能性有と判定してもよい。図1の例では、情報処理装置100は、コンテンツCT21の引用コンテンツであるコンテンツCT11がフェイクニュースの可能性有であるため、コンテンツCT21がフェイク可能性有と判定してもよい。   Further, for example, when the quoted content of one content has the possibility of fake news, the information processing apparatus 100 may determine that the one content has the possibility of fake news. In the example of FIG. 1, the information CT 100 may determine that the content CT21 has the fake possibility because the content CT11 which is the cited content of the content CT21 has the possibility of fake news.
例えば、情報処理装置100は、コンテンツの引用コンテンツに関する判断要素を用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置100は、コンテンツの引用コンテンツに関する判断要素の個別スコアを用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。   For example, the information processing apparatus 100 may calculate a fake score of the content by using a determination element related to the quoted content of the content. For example, the information processing apparatus 100 may calculate the fake score of the content by using the individual score of the determination element regarding the quoted content of the content.
例えば、情報処理装置100は、コンテンツの引用コンテンツがフェイクニュースである可能性があるかどうかに関する判断要素(「判断要素JEX」とする)を用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置100は、判断要素JEXの個別スコアを用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。   For example, the information processing apparatus 100 may calculate the fake score of the content by using a determination element (hereinafter, referred to as “determination element JEX”) regarding whether the quoted content of the content may be fake news. For example, the information processing apparatus 100 may calculate the fake score of the content using the individual score of the determination element JEX.
例えば、情報処理装置100は、コンテンツの引用コンテンツがフェイクニュースである場合、そのコンテンツが判断要素JEXに該当すると判定してもよい。例えば、情報処理装置100は、コンテンツの引用コンテンツがフェイクニュースの可能性有である場合、そのコンテンツが判断要素JEXに該当すると判定してもよい。この場合、情報処理装置100は、コンテンツのフェイクスコアに判断要素JEXの個別スコアを加算してもよい。   For example, when the quoted content of the content is fake news, the information processing apparatus 100 may determine that the content corresponds to the determination element JEX. For example, when the quoted content of the content is likely to be fake news, the information processing apparatus 100 may determine that the content corresponds to the determination element JEX. In this case, the information processing apparatus 100 may add the individual score of the determination element JEX to the fake score of the content.
〔1−1−3.提供元の情報〕
また、情報処理装置100は、コンテンツの提供元の情報を用いて、コンテンツがフェイク可能性有かフェイク可能性無かを判定してもよい。例えば、情報処理装置100は、コンテンツの提供元に関する判断要素を用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置100は、コンテンツの提供元に関する判断要素の個別スコアを用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。
[1-1-3. Source information)
Further, the information processing apparatus 100 may determine whether the content has the possibility of fake or not with the possibility of fake using the information of the provider of the content. For example, the information processing apparatus 100 may calculate a fake score of the content by using a determination element regarding a provider of the content. For example, the information processing apparatus 100 may calculate the fake score of the content by using the individual score of the determination element regarding the provider of the content.
例えば、情報処理装置100は、コンテンツの提供元が信用できるかどうかに関する判断要素(「判断要素JEY」とする)を用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置100は、判断要素JEYの個別スコアを用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。   For example, the information processing apparatus 100 may calculate the fake score of the content by using a determination factor regarding whether the provider of the content is credible (referred to as “determination element JEY”). For example, the information processing apparatus 100 may calculate the fake score of the content using the individual score of the determination element JEY.
例えば、情報処理装置100は、コンテンツの提供元の信用度が悪い場合、そのコンテンツが判断要素JEYに該当すると判定してもよい。例えば、情報処理装置100は、コンテンツの提供元の信用度が所定の閾値(提供元用閾値)以上である場合、そのコンテンツが判断要素JEYに該当すると判定してもよい。すなわち、情報処理装置100は、コンテンツの提供元のフェイク率が所定の閾値(提供元用閾値)以上である場合、そのコンテンツが判断要素JEYに該当すると判定してもよい。この場合、情報処理装置100は、コンテンツのフェイクスコアに判断要素JEYの個別スコアを加算してもよい。   For example, when the credibility of the content provider is poor, the information processing apparatus 100 may determine that the content corresponds to the determination element JEY. For example, when the credibility of the provider of the content is equal to or more than a predetermined threshold (provider threshold), the information processing apparatus 100 may determine that the content corresponds to the determination element JEY. That is, when the fake rate of the provider of the content is equal to or more than the predetermined threshold (the threshold for the provider), the information processing apparatus 100 may determine that the content corresponds to the determination element JEY. In this case, the information processing apparatus 100 may add the individual score of the determination element JEY to the fake score of the content.
〔1−2.個別スコアの算出〕
上述したように、情報処理装置100は、図1の例においてフェイクスコアの算出に用いた判定要素の個別スコアを生成(算出)してもよい。例えば、情報処理装置100は、真偽結果情報記憶部125(図8参照)に記憶されたコンテンツの情報を用いて各判定要素の個別スコアを導出(算出)してもよい。
[1-2. Calculation of individual score)
As described above, the information processing apparatus 100 may generate (calculate) the individual score of the determination element used for calculating the fake score in the example of FIG. For example, the information processing apparatus 100 may derive (calculate) the individual score of each determination element using the content information stored in the truth result information storage unit 125 (see FIG. 8).
例えば、図8中の真偽結果情報記憶部125には、過去に提供されたコンテンツのうちで、フェイクニュースであったかどうかが確定しているコンテンツに関する各種情報が記憶される。例えば、真偽結果情報記憶部125には、真偽(真贋)が確定しているコンテンツに関する各種情報が記憶される。そのため、情報処理装置100は、真偽結果情報記憶部125中のコンテンツ情報から抽出される各判別要素に対応する情報を入力として、確定フェイク結果に示すフェイクか否かを示す情報を正解情報として、個別スコアを算出してもよい。   For example, the true / false result information storage unit 125 in FIG. 8 stores various types of information regarding contents that have been determined to be fake news among contents provided in the past. For example, the true / false result information storage unit 125 stores various types of information on the content for which true / false (authenticity) has been determined. Therefore, the information processing apparatus 100 receives information corresponding to each discrimination element extracted from the content information in the true / false result information storage unit 125 as input, and sets information indicating whether or not the fake indicated in the confirmed fake result is the correct answer information. , An individual score may be calculated.
例えば、情報処理装置100は、各判別要素を素性(特徴量)とし、各判別要素の重みを個別スコアとして導出(算出)してもよい。例えば、情報処理装置100は、真偽結果情報記憶部125に記憶されたコンテンツの情報を学習データ(教師データ)として、学習を行なうことにより、個別スコアを算出する。例えば、情報処理装置100は、真偽結果情報記憶部125に記憶されたコンテンツの情報を用いた学習処理(モデル生成)により、モデルを生成することにより、そのモデル中の特徴量(判定要素)の各々に対応する重みを個別スコアとして算出してもよい。   For example, the information processing apparatus 100 may derive (calculate) each discriminant element as a feature (feature amount) and the weight of each discriminant element as an individual score. For example, the information processing apparatus 100 calculates an individual score by performing learning using information of the content stored in the truth result information storage unit 125 as learning data (teacher data). For example, the information processing apparatus 100 generates a model by a learning process (model generation) using the information of the content stored in the truth result information storage unit 125, and thereby the feature amount (determination element) in the model. May be calculated as individual scores.
例えば、情報処理装置100は、上記式(1)を用いて各素性(判断要素)の重み(個別スコア)を学習することにより、判断要素に関する個別スコアを算出してもよい。   For example, the information processing apparatus 100 may calculate an individual score for a judgment element by learning the weight (individual score) of each feature (judgment element) using the above equation (1).
情報処理装置100は、フェイクであると確定したコンテンツを正例として、各素性(判断要素)の重み(個別スコア)を学習することにより、各判断要素の個別スコア情報を算出してもよい。例えば、情報処理装置100は、図8中の真偽結果情報記憶部125においてフェイクニュースと確定しているコンテンツCT1を正例として、各判断要素の個別スコア情報を算出してもよい。例えば、情報処理装置100は、コンテンツCT1のコンテンツ情報CDT1が入力された場合に、モデルが出力するスコアが所定の閾値(例えば、「10」等)以上のスコアを出力するように、学習処理を行う。例えば、情報処理装置100は、コンテンツCT1が対象となる場合に、上記式(1)の「y」の値(スコア)が、判定用閾値(例えば、「10」等)以上となるように学習処理を行う。   The information processing apparatus 100 may calculate individual score information of each judgment element by learning the weight (individual score) of each feature (judgment element) using the content determined to be a fake as a positive example. For example, the information processing apparatus 100 may calculate individual score information of each determination element using the content CT1 determined to be fake news in the truth result information storage unit 125 in FIG. 8 as a positive example. For example, when the content information CDT1 of the content CT1 is input, the information processing apparatus 100 performs the learning process such that the score output by the model outputs a score equal to or greater than a predetermined threshold (for example, “10”). Do. For example, when the content CT1 is targeted, the information processing apparatus 100 learns that the value (score) of “y” in the above equation (1) is equal to or greater than a determination threshold (for example, “10”). Perform processing.
また、例えば、情報処理装置100は、図8中の真偽結果情報記憶部125においてフェイクニュースではないと確定しているコンテンツCT2を負例として、各判断要素の個別スコア情報を算出してもよい。例えば、情報処理装置100は、コンテンツCT2のコンテンツ情報CDT2が入力された場合に、モデルが出力するスコアが所定の閾値よりも小さいスコア(例えば、「0」等)となるように、学習処理を行う。例えば、情報処理装置100は、コンテンツCT2が対象となる場合に、上記式(1)の「y」の値(スコア)が、判定用閾値よりも小さい値(例えば、「0」等)となるように、学習処理を行う。   Further, for example, the information processing apparatus 100 may calculate the individual score information of each determination element using the content CT2 determined as not fake news in the truth result information storage unit 125 in FIG. 8 as a negative example. Good. For example, when the content information CDT2 of the content CT2 is input, the information processing apparatus 100 performs the learning process such that the score output by the model becomes a score (for example, “0”) smaller than a predetermined threshold. Do. For example, when the content CT2 is targeted, the information processing apparatus 100 sets the value (score) of “y” in the above equation (1) to a value smaller than the determination threshold (for example, “0”). The learning process is performed as described above.
また、例えば、情報処理装置100は、図8中の真偽結果情報記憶部125においてフェイクニュースではないと確定しているコンテンツCT3を負例として、各判断要素の個別スコア情報を算出してもよい。例えば、情報処理装置100は、コンテンツCT3のコンテンツ情報CDT3が入力された場合に、モデルが出力するスコアが所定の閾値よりも小さいスコア(例えば、「0」等)となるように、学習処理を行う。例えば、情報処理装置100は、コンテンツCT3が対象となる場合に、上記式(1)の「y」の値(スコア)が、判定用閾値よりも小さい値(例えば、「0」等)となるように、学習処理を行う。   Also, for example, the information processing apparatus 100 may calculate individual score information of each determination element using the content CT3 determined as not fake news in the truth result information storage unit 125 in FIG. 8 as a negative example. Good. For example, when the content information CDT3 of the content CT3 is input, the information processing apparatus 100 performs a learning process such that the score output by the model becomes a score (for example, “0”) smaller than a predetermined threshold. Do. For example, when the content CT3 is targeted, the information processing apparatus 100 sets the value (score) of “y” in the above equation (1) to a value smaller than the determination threshold (for example, “0”). The learning process is performed as described above.
例えば、情報処理装置100は、コンテンツのカテゴリごとに個別スコアを算出してもよい。すなわち、情報処理装置100は、コンテンツのカテゴリごとにモデルを生成してもよい。上記の例では、情報処理装置100は、カテゴリ「政治」の属するコンテンツCT1、CT2を用いて、カテゴリ「政治」用の個別スコアを算出してもよい。また、情報処理装置100は、カテゴリ「芸能」の属するコンテンツCT3を用いて、カテゴリ「芸能」用の個別スコアを算出してもよい。この場合、情報処理装置100は、コンテンツのカテゴリに対応する個別スコアを用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。   For example, the information processing apparatus 100 may calculate an individual score for each content category. That is, the information processing apparatus 100 may generate a model for each content category. In the above example, the information processing apparatus 100 may calculate the individual score for the category “politics” using the contents CT1 and CT2 to which the category “politics” belongs. Further, the information processing apparatus 100 may calculate an individual score for the category “entertainment” using the content CT3 to which the category “entertainment” belongs. In this case, the information processing apparatus 100 may calculate the fake score of the content using the individual score corresponding to the category of the content.
なお、上記の個別スコアの算出におけるモデルの学習(生成)の方法については、上述した手法に限定されるものではなく、任意の公知技術が適用可能である。なお、各モデルの生成は、機械学習に関する種々の従来技術を適宜用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、SVM(Support Vector Machine)等の教師あり学習の機械学習に関する技術を用いて行われてもよい。また、例えば、モデルの生成は、教師なし学習の機械学習に関する技術を用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、深層学習(ディープラーニング)の技術を用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、DNN(Deep Neural Network)やRNN(Recurrent Neural Network)やCNN(Convolutional Neural Network)等の種々のディープラーニングの技術を適宜用いて行われてもよい。なお、上記モデルの生成に関する記載は例示であり、モデルの生成は、取得可能な情報等に応じて適宜選択された学習手法により行われてもよい。   The method of learning (generating) the model in the above-described calculation of the individual score is not limited to the method described above, and any known technique can be applied. The generation of each model may be performed by appropriately using various conventional techniques related to machine learning. For example, the generation of the model may be performed using a technology related to machine learning of supervised learning such as SVM (Support Vector Machine). Further, for example, the generation of the model may be performed using a technology related to machine learning of unsupervised learning. For example, the generation of the model may be performed using a technique of deep learning (deep learning). For example, the model may be generated by appropriately using various deep learning techniques such as DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), and CNN (Convolutional Neural Network). Note that the description regarding the generation of the model is an example, and the generation of the model may be performed by a learning method appropriately selected according to information that can be obtained.
〔1−3.コンテンツ表示〕
また、図1の例では、情報処理装置100が1つのコンテンツCT11を端末装置10へ提供し、端末装置10がコンテンツCT11とともに、フェイクスコア等を含むコンテンツCT11のフェイク見解情報INF11を表示する場合を示したが、表示態様は種々の態様であってもよい。例えば、情報処理装置100は、複数のコンテンツと各コンテンツのフェイク見解情報とが並べて表示される一覧コンテンツを端末装置10へ提供してもよい。
[1-3. Content display)
Further, in the example of FIG. 1, a case where the information processing apparatus 100 provides one content CT11 to the terminal device 10 and the terminal device 10 displays the fake opinion information INF11 of the content CT11 including the fake score and the like together with the content CT11. Although shown, the display mode may be various modes. For example, the information processing apparatus 100 may provide the terminal device 10 with a list content in which a plurality of contents and fake opinion information of each content are displayed side by side.
例えば、情報処理装置100は、類似する内容の複数のコンテンツと各コンテンツのフェイク見解情報とが並べて表示される一覧コンテンツを端末装置10へ提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、類似する提供元(媒体)が配信する複数のコンテンツと各コンテンツのフェイク見解情報とが並べて表示される一覧コンテンツを端末装置10へ提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、記憶部120(図3参照)に記憶された各種情報に基づいて、複数のコンテンツと各コンテンツのフェイク見解情報とが並べて表示される一覧コンテンツを生成する。この点について、図11を用いて説明する。図11は、実施形態に係るフェイク見解情報の表示の一例を示す図である。なお、図1と同様の点については適宜説明を省略する。   For example, the information processing apparatus 100 may provide the terminal device 10 with a list content in which a plurality of contents having similar contents and fake opinion information of each content are displayed side by side. For example, the information processing apparatus 100 may provide the terminal device 10 with a list content in which a plurality of contents distributed by similar providers (mediums) and fake opinion information of each content are displayed side by side. For example, based on various information stored in the storage unit 120 (see FIG. 3), the information processing apparatus 100 generates a list content in which a plurality of contents and fake opinion information of each content are displayed side by side. This will be described with reference to FIG. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of display of fake opinion information according to the embodiment. The description of the same points as in FIG. 1 will be omitted as appropriate.
図11の例では、情報処理装置100は、コンテンツCT51と、コンテンツCT52と、コンテンツCT53とが縦方向に並べて一覧表示される一覧コンテンツを端末装置10へ提供する。また、情報処理装置100は、コンテンツCT51のフェイク見解情報INF51と、コンテンツCT52のフェイク見解情報INF52と、コンテンツCT53のフェイク見解情報INF53とが対応するコンテンツの近傍に配置される一覧コンテンツを端末装置10へ提供する場合を示す。   In the example of FIG. 11, the information processing apparatus 100 provides the terminal device 10 with a list content in which the content CT51, the content CT52, and the content CT53 are vertically displayed in a list. Further, the information processing apparatus 100 transmits, to the terminal device 10, list contents arranged near the content corresponding to the fake opinion information INF51 of the content CT51, the fake opinion information INF52 of the content CT52, and the fake opinion information INF53 of the content CT53. The case of providing to
図11に示すように、端末装置10は、XX新聞が情報元であるコンテンツCT51と、YY新聞が情報元であるコンテンツCT52と、ZZ新聞が情報元であるコンテンツCT53とが縦方向に並べて一覧表示する。また、端末装置10は、コンテンツCT51の近傍にコンテンツCT51のフェイク見解情報INF51を表示する。具体的には、端末装置10は、コンテンツCT51の下方にコンテンツCT51のフェイクスコアが「15」であり、フェイク度が「高」であることを示す見解情報INF51を表示する。   As shown in FIG. 11, the terminal device 10 lists content CT51 whose information source is XX newspaper, content CT52 whose information source is YY newspaper, and content CT53 whose information source is ZZ newspaper. indicate. In addition, the terminal device 10 displays fake opinion information INF51 of the content CT51 near the content CT51. Specifically, the terminal device 10 displays the opinion information INF51 indicating that the fake score of the content CT51 is “15” and the fake degree is “high” below the content CT51.
また、端末装置10は、コンテンツCT52の近傍にコンテンツCT52のフェイク見解情報INF52を表示する。具体的には、端末装置10は、コンテンツCT52の下方にコンテンツCT52のフェイクスコアが「0.5」であり、フェイク度が「低」であることを示す見解情報INF52を表示する。また、端末装置10は、コンテンツCT53の近傍にコンテンツCT53のフェイク見解情報INF53を表示する。具体的には、端末装置10は、コンテンツCT53の下方にコンテンツCT53のフェイクスコアが「7」であり、フェイク度が「中」であることを示す見解情報INF53を表示する。これにより、情報処理装置100から一覧コンテンツが提供されたユーザは、複数のコンテンツ間の比較しながら閲覧を行うことができる。このように、ユーザは、各コンテンツのフェイク見解情報を参考にしつつ、各コンテンツを比較しながら、コンテンツを閲覧することができる。   In addition, the terminal device 10 displays fake opinion information INF52 of the content CT52 near the content CT52. Specifically, the terminal device 10 displays the opinion information INF52 indicating that the fake score of the content CT52 is “0.5” and the fake degree is “low” below the content CT52. Further, the terminal device 10 displays fake opinion information INF53 of the content CT53 near the content CT53. Specifically, the terminal device 10 displays the opinion information INF53 indicating that the fake score of the content CT53 is “7” and the fake degree is “medium” below the content CT53. Thus, the user to whom the list content is provided from the information processing apparatus 100 can browse while comparing a plurality of contents. In this way, the user can browse the contents while comparing the contents while referring to the fake opinion information of the contents.
〔1−4.レベル判定〕
例えば、情報処理装置100は、上述のような複数の段階(レベル)のフェイク度の判定を、複数の閾値を用いて行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、第1閾値と第2閾値との2つの閾値を用いて、コンテンツのフェイク度を判定してもよい。
[1-4. Level judgment)
For example, the information processing apparatus 100 may determine the fake degree at a plurality of stages (levels) as described above using a plurality of thresholds. For example, the information processing apparatus 100 may determine the fake degree of the content using two thresholds, a first threshold and a second threshold.
例えば、情報処理装置100は、コンテンツのフェイクスコアが第1閾値(例えば「10」等)以上である場合、そのコンテンツのフェイク度を「高」と判定してもよい。例えば、予測装置100は、フェイクスコアが第1閾値(例えば「10」等)未満であり第2閾値(例えば「5」等)以上である場合、そのコンテンツのフェイク度を「中」と判定してもよい。例えば、予測装置100は、フェイクスコアが第2閾値(例えば「5」等)未満である場合、そのコンテンツのフェイク度を「低」と判定してもよい。   For example, when the fake score of the content is equal to or more than a first threshold (for example, “10”), the information processing apparatus 100 may determine that the fake degree of the content is “high”. For example, when the fake score is less than a first threshold (eg, “10”) and equal to or more than a second threshold (eg, “5”), the prediction device 100 determines that the fake degree of the content is “medium”. You may. For example, when the fake score is less than a second threshold (for example, “5” or the like), the prediction device 100 may determine that the fake degree of the content is “low”.
〔1−5.コンテンツの変更〕
なお、情報処理装置100は、フェイクニュースに関する判定において収集された情報を用いて、種々のサービスを提供してもよい。情報処理装置100は、フェイクニュースに関する判定において収集された情報のうち、真実性を担保する情報を用いてサービスを提供してもよい。情報処理装置100は、種々の従来技術を適宜用いて、コンテンツの改ざんを検知可能にしてもよい。例えば、情報処理装置100は、種々の暗号化技術を適宜用いて、コンテンツの改ざんを検知可能にしてもよい。例えば、情報処理装置100は、種々の暗号化技術を適宜用いて、コンテンツに改ざんが行われていないことを確か、コンテンツの正真性を判定してもよい。
[1-5. Content change)
Note that the information processing apparatus 100 may provide various services using information collected in the determination regarding fake news. The information processing apparatus 100 may provide a service using information that guarantees the truth among the information collected in the determination regarding the fake news. The information processing apparatus 100 may be able to detect falsification of the content by appropriately using various conventional techniques. For example, the information processing device 100 may be able to detect falsification of the content by appropriately using various encryption techniques. For example, the information processing apparatus 100 may determine the authenticity of the content by confirming that the content has not been tampered with by appropriately using various encryption techniques.
例えば、情報処理装置100は、ブロックチェーンに関する技術を用いて、コンテンツの改ざんを把握可能にしてもよい。例えば、情報処理装置100は、1つのコンテンツを1つのブロックとして、その依存関係をチェーンのように連結することにより、コンテンツの改ざんを把握可能にしてもよい。例えば、情報処理装置100は、真実性を担保する情報についてはブロックチェーンで紐づけて真実性の証明をした上で情報の保全を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置100は、虚偽であることの情報についてブロックチェーンで紐づけて虚偽性の証明をして情報の保全を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、種々のハッシュ関数等のハッシュに関する種々の従来技術を用いてもよい。例えば、情報処理装置100は、SHA−256や、SHA−512等のSHA(Secure Hash Algorithm)の技術を用いてもよい。また、例えば、情報処理装置100は、RIPEMD−160の技術を用いてもよい。なお、情報処理装置100は、ハッシュに限らず、コンテンツに改ざん(変更)が行われていないことを検知可能であれば、どのような技術を用いてもよい。例えば、情報処理装置100は、楕円曲線DSA(Digital Signature Algorithm)等の楕円曲線暗号化に関する種々の従来技術を用いてもよい。   For example, the information processing apparatus 100 may be able to grasp the falsification of the content by using a technology related to a block chain. For example, the information processing apparatus 100 may make it possible to grasp the falsification of the content by treating one content as one block and linking the dependencies like a chain. For example, the information processing apparatus 100 may secure the information after certifying the authenticity by linking information that guarantees the authenticity with a blockchain. Also, for example, the information processing apparatus 100 may secure information by linking the information of falseness with a blockchain and proving falseness. For example, the information processing apparatus 100 may use various conventional techniques regarding hashes such as various hash functions. For example, the information processing apparatus 100 may use SHA (Secure Hash Algorithm) technology such as SHA-256 or SHA-512. Further, for example, the information processing apparatus 100 may use the technology of RIPEMD-160. The information processing apparatus 100 is not limited to the hash, and may use any technology as long as it can detect that the content has not been tampered with (changed). For example, the information processing apparatus 100 may use various conventional techniques related to elliptic curve encryption such as elliptic curve DSA (Digital Signature Algorithm).
例えば、情報処理装置100は、各コンテンツを1つのブロックとして、コンテンツ間の引用関係をチェーンのように連結することにより、コンテンツの改ざんを把握可能にしてもよい。例えば、情報処理装置100は、ある内容についての起源となるコンテンツ(起源コンテンツ)に基づいて生成される暗号情報(例えばハッシュ値)を用いて、コンテンツ間の引用関係をチェーンのように連結することにより、コンテンツの改ざんを把握可能にしてもよい。   For example, the information processing apparatus 100 may make it possible to grasp the falsification of the contents by linking the citation relationships between the contents as a chain with each content as one block. For example, the information processing apparatus 100 uses a cryptographic information (for example, a hash value) generated based on a content (origin content) that is a source of a certain content to connect a citation relationship between the content like a chain. Thus, it may be possible to grasp the falsification of the content.
例えば、情報処理装置100は、起源コンテンツを引用するコンテンツ(第1引用コンテンツ)が有る場合、第1引用コンテンツに基づいて生成される暗号情報(第1引用暗号情報)を生成してもよい。例えば、情報処理装置100は、起源暗号情報と、第1引用暗号情報とに基づいて、第1引用コンテンツに対応するブロックデータ(第1引用ブロックデータ)を生成してもよい。   For example, when there is a content (first cited content) that cites the original content, the information processing apparatus 100 may generate cryptographic information (first cipher information) generated based on the first cited content. For example, the information processing apparatus 100 may generate block data (first cited block data) corresponding to the first cited content based on the original cipher information and the first cited cipher information.
また、例えば、情報処理装置100は、第1引用コンテンツを引用するコンテンツ(第2引用コンテンツ)が有る場合、第2引用コンテンツに基づいて暗号情報(第2引用暗号情報)を生成してもよい。例えば、情報処理装置100は、第1引用暗号情報と、第2引用暗号情報とに基づいて、第2引用コンテンツに対応するブロックデータ(第2引用ブロックデータ)を生成してもよい。このように、情報処理装置100は、コンテンツ間の引用関係を基にコンテンツのブロック(ブロックデータ)が連結された情報(ブロックチェーン情報)を生成してもよい。   Further, for example, when there is a content (second cited content) that cites the first cited content, the information processing apparatus 100 may generate the cryptographic information (second cipher information) based on the second cited content. . For example, the information processing apparatus 100 may generate block data (second cited block data) corresponding to the second cited content based on the first cipher information and the second cipher information. As described above, the information processing apparatus 100 may generate information (block chain information) in which blocks of content (block data) are linked based on a citation relationship between contents.
この場合、例えば、情報処理装置100は、ブロックチェーンに関する技術により、フェイクニュースであるかどうかを判定してもよい。例えば、情報処理装置100は、ある起源コンテンツがフェイクニュースでない(例えば事実である)場合、その起源コンテンツを起点とするチェーン(真正チェーン)で連結される各ブロック(引用ブロック)に改ざんがされていないか(フェイクニュースでないか)を判定してもよい。例えば、情報処理装置100は、真正チェーンにおいて、コンテンツ(対象コンテンツ)の引用元となるコンテンツから起源コンテンツまで改ざんされていないことが検証された場合、その対象コンテンツはフェイクニュースでないと判定してもよい。   In this case, for example, the information processing apparatus 100 may determine whether or not it is fake news by using a technology related to a blockchain. For example, in the case where certain origin content is not fake news (for example, fact), the information processing apparatus 100 has tampered with each block (quoted block) connected by a chain (genuine chain) starting from the origin content. May be determined (whether it is not fake news). For example, if it is verified in the genuine chain that the content (target content) has not been tampered with from the source content to the origin content, the information processing apparatus 100 may determine that the target content is not fake news. Good.
例えば、情報処理装置100は、ある起源コンテンツがフェイクニュースである場合、その起源コンテンツを起点とするチェーン(フェイクチェーン)で連結される各ブロック(引用ブロック)が変更されていないかを判定してもよい。例えば、情報処理装置100は、フェイクチェーンにおいて、コンテンツ(対象コンテンツ)の引用元となるコンテンツから起源コンテンツまで変更されていないことが検証された場合、その対象コンテンツはフェイクニュースであると判定してもよい。   For example, when a certain origin content is fake news, the information processing apparatus 100 determines whether each block (quoted block) connected by a chain (fake chain) starting from the origin content has not been changed. Is also good. For example, the information processing apparatus 100 determines that the target content is fake news when it is verified that the content (target content) has not been changed from the source content to the original content in the fake chain. Is also good.
これにより、情報処理装置100は、コンテンツの内容の保証しつつ、コンテンツが改ざんされる可能性を抑制することができる。情報処理装置100は、真実性や虚偽性の証明を行うことができる。したがって、情報処理装置100は、改ざんされたコンテンツが流通する可能性を抑制することができる。このように、情報処理装置100は、フェイクニュースが流通する可能性を抑制することができる。   Thereby, the information processing apparatus 100 can suppress the possibility of the content being falsified while guaranteeing the content. The information processing device 100 can perform proof of truth or falsehood. Therefore, the information processing apparatus 100 can suppress the possibility that the falsified content is distributed. As described above, the information processing apparatus 100 can suppress the possibility that fake news is distributed.
〔2.情報処理装置の構成〕
次に、図3を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、情報処理装置100は、情報処理装置100の管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
[2. Configuration of information processing device]
Next, the configuration of the information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing apparatus 100 according to the embodiment. As shown in FIG. 3, the information processing device 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130. The information processing apparatus 100 includes an input unit (for example, a keyboard and a mouse) for receiving various operations from an administrator or the like of the information processing apparatus 100, and a display unit (for example, a liquid crystal display) for displaying various information. May have.
(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置10や提供元装置20との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 110 is connected to the network by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the terminal device 10 and the provider device 20.
(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部120は、図3に示すように、提供元情報記憶部121と、コンテンツ情報記憶部122と、個別スコア情報記憶部123と、判定情報記憶部124と、真偽結果情報記憶部125とを有する。
(Storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by a semiconductor memory element such as a random access memory (RAM) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As illustrated in FIG. 3, the storage unit 120 according to the embodiment includes a provider information storage unit 121, a content information storage unit 122, an individual score information storage unit 123, a determination information storage unit 124, and true / false result information. And a storage unit 125.
(提供元情報記憶部121)
実施形態に係る提供元情報記憶部121は、コンテンツの提供元に関する各種情報を記憶する。図4は、実施形態に係る提供元情報記憶部の一例を示す図である。図4に示す提供元情報記憶部121は、「提供元ID」、「名称」、「種別」、「信用度(フェイク率)」といった項目が含まれる。
(Provider information storage unit 121)
The provider information storage unit 121 according to the embodiment stores various information related to the provider of the content. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a provider information storage unit according to the embodiment. The provider information storage unit 121 illustrated in FIG. 4 includes items such as “provider ID”, “name”, “type”, and “credibility (fake rate)”.
「提供元ID」は、コンテンツの提供元を識別するための識別情報を示す。コンテンツの提供元は、新聞社や雑誌社やコンテンツプロバイダや個人のユーザ等の種々の提供元であってもよい。「名称」は、対応する提供元IDにより識別される提供元の名称を示す。図5では「名称」に「A媒体」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、「○○新聞社」等の具体的な事業者名等であってもよい。「種別」は、対応する提供元IDにより識別される提供元の種別を示す。例えば、「種別」は、対応する提供元IDにより識別される提供元が個人であるか組織(法人)であるかを示す情報や媒体の種別を示す情報が記憶される。「信用度(フェイク率)」は、対応する提供元IDにより識別される提供元の信用度を示す。例えば、「信用度(フェイク率)」は、提供元が提供したコンテンツのうち、フェイクニュースに該当するコンテンツの割合を示す。例えば、信用度(フェイク率)が「5」である場合、その提供元が提供するコンテンツがフェイクニュースである確率が5%であることを示す。この場合、提供元の信用度(フェイク率)は、その値が大きい程、その提供元が信用できないことを示す。   "Provider ID" indicates identification information for identifying the provider of the content. The content provider may be various providers such as newspaper publishers, magazine publishers, content providers, and individual users. “Name” indicates the name of the provider identified by the corresponding provider ID. FIG. 5 shows an example in which conceptual information such as “A medium” is stored in “Name”, but in actuality, a specific business name such as “XX Newspaper” may be used. . “Type” indicates the type of the provider identified by the corresponding provider ID. For example, the “type” stores information indicating whether the provider identified by the corresponding provider ID is an individual or an organization (corporation) or information indicating the type of medium. "Credit (fake rate)" indicates the credit of the provider identified by the corresponding provider ID. For example, “credibility (fake rate)” indicates a ratio of content corresponding to fake news among contents provided by the provider. For example, when the credit (fake rate) is “5”, it indicates that the probability that the content provided by the provider is fake news is 5%. In this case, the larger the value of the credit rating (fake rate) of the provider, the more the provider cannot be trusted.
例えば、図4に示す例において、提供元ID「CP1」により識別される提供元(提供元CP1)は、名称が「A媒体」であり、種別が「新聞」であることを示す。また、提供元CP1は、信用度(フェイク率)が「2」であり、提供元CP1が提供するコンテンツがフェイクニュースである確率が2%であることを示す。   For example, in the example shown in FIG. 4, the provider (provider CP1) identified by the provider ID “CP1” indicates that the name is “A medium” and the type is “newspaper”. The provider CP1 indicates that the credit (fake rate) is “2” and the probability that the content provided by the provider CP1 is fake news is 2%.
なお、提供元情報記憶部121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、提供元情報記憶部121は、提供元の所在地や提供元の従業員数や売上高等の事業規模に関する情報を記憶してもよい。例えば、提供元情報記憶部121は、提供元がコンテンツ提供を開始してからの年数等に関する情報を記憶してもよい。   The provider information storage unit 121 is not limited to the above, and may store various types of information according to purposes. For example, the provider information storage unit 121 may store information on the business scale such as the location of the provider, the number of employees of the provider, and sales. For example, the provider information storage unit 121 may store information on the number of years since the provider started providing the content.
(コンテンツ情報記憶部122)
実施形態に係るコンテンツ情報記憶部122は、コンテンツ(記事)に関する各種情報を記憶する。図5は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。図5に示すコンテンツ情報記憶部122は、「コンテンツID」、「コンテンツ情報」、「提供元ID」、「カテゴリ」、「引用コンテンツ」、「内容」といった項目を有する。なお、図5では図示を省略するが、コンテンツ情報記憶部122は、各コンテンツが作成された日時に関する情報を記憶する。
(Content information storage unit 122)
The content information storage unit 122 according to the embodiment stores various types of information related to content (article). FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the content information storage unit according to the embodiment. The content information storage unit 122 shown in FIG. 5 has items such as “content ID”, “content information”, “provider ID”, “category”, “quoted content”, and “content”. Although not shown in FIG. 5, the content information storage unit 122 stores information on the date and time when each content was created.
「コンテンツID」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。「コンテンツ情報」は、対応するコンテンツIDにより識別されるコンテンツを示す。なお、図5の例では、コンテンツ情報を「CDT11」といった抽象的な符号で示すが、各コンテンツ情報は、記事に含まれる文字情報や画像情報等のコンテンツの具体的な情報を含んでもよい。例えば、コンテンツ情報は、「記事A」や「記事B」等の括弧内に示すコンテンツに対応する情報が記憶される。また、例えば、「コンテンツ情報」には、コンテンツの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。   “Content ID” indicates identification information for identifying the content. “Content information” indicates the content identified by the corresponding content ID. In the example of FIG. 5, the content information is indicated by an abstract code such as “CDT11”, but each content information may include specific information of the content such as character information and image information included in the article. For example, as the content information, information corresponding to the content shown in parentheses such as “article A” and “article B” is stored. Further, for example, the “content information” stores a file path name indicating the storage location of the content.
「提供元ID」は、対応するコンテンツの提供元を識別するための識別情報を示す。また、「カテゴリ」は、コンテンツの内容に基づく分類情報を示す。「引用コンテンツ」は、対応するコンテンツが生成される基となったコンテンツを示す。「内容」は、対応するコンテンツに含まれる情報の具体的な内容を示す。例えば、情報処理装置100は、コンテンツに含まれる文字情報から重要なキーワード(トピック)を抽出する。なお、情報処理装置100は、トピック分析(解析)等の種々の従来手法を適宜用いて、文字情報からトピックを抽出してもよい。例えば、情報処理装置100は、文字情報を形態素解析等の自然言語処理技術を適宜用いて解析することにより、文字情報からトピックを抽出してもよい。また、例えば、情報処理装置100は、抽出したトピックとトピック肯定や否定を示すキーワードとの構文関係に基づいて、コンテンツがそのトピックについて肯定的な内容か否定的な内容かを判定してもよい。そして、情報処理装置100は、コンテンツがそのトピックについて肯定的な内容か否定的かを示す情報を「内容」に格納する。   "Provider ID" indicates identification information for identifying the provider of the corresponding content. “Category” indicates classification information based on the content of the content. The “quoted content” indicates the content from which the corresponding content is generated. “Content” indicates the specific content of the information included in the corresponding content. For example, the information processing apparatus 100 extracts an important keyword (topic) from character information included in the content. Note that the information processing apparatus 100 may extract a topic from character information by appropriately using various conventional methods such as topic analysis (analysis). For example, the information processing apparatus 100 may extract a topic from the character information by appropriately analyzing the character information using a natural language processing technique such as morphological analysis. Further, for example, the information processing apparatus 100 may determine whether the content is positive or negative for the topic based on the syntactic relationship between the extracted topic and a keyword indicating topic affirmation or negation. . Then, the information processing apparatus 100 stores information indicating whether the content is positive or negative for the topic in the “content”.
図5の例では、コンテンツID「CT11」により識別されるコンテンツ(コンテンツCT11)は、提供元CP11が提供する記事Aであることを示す。コンテンツCT11は、カテゴリ「政治」に分類されることを示す。コンテンツCT11は、引用コンテンツが無いことを示す。また、コンテンツCT11の内容は、選挙後の増税について肯定的な内容であることを示す。すなわち、コンテンツCT11は、選挙後に増税が行われることについてのニュース記事であることを示す。   In the example of FIG. 5, the content identified by the content ID “CT11” (content CT11) indicates that the content is the article A provided by the providing source CP11. The content CT11 indicates that the content is classified into the category “politics”. The content CT11 indicates that there is no quoted content. The content CT11 indicates that the content is positive about the tax increase after the election. That is, the content CT11 indicates that the content is a news article about the tax increase after the election.
なお、コンテンツ情報記憶部122は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、コンテンツ情報記憶部122は、コンテンツを取得した日時に関する情報を記憶してもよい。   The content information storage unit 122 is not limited to the above, and may store various types of information according to purposes. For example, the content information storage unit 122 may store information on the date and time when the content was acquired.
(個別スコア情報記憶部123)
実施形態に係る個別スコア情報記憶部123は、フェイクニュースの判定に用いる材料(要素)に関する個別スコア情報を記憶する。例えば、個別スコア情報記憶部123は、コンテンツをフェイクニュースか否か判定する際に用いる各判定要素(判断要素)に関する個別スコア情報を記憶する。図6は、実施形態に係る個別スコア情報記憶部の一例を示す図である。図6に示す個別スコア情報記憶部123には、「判定要素ID」、「判定要素」、「個別スコア」といった項目が含まれる。
(Individual score information storage unit 123)
The individual score information storage unit 123 according to the embodiment stores individual score information on materials (elements) used for fake news determination. For example, the individual score information storage unit 123 stores individual score information regarding each determination element (determination element) used when determining whether or not the content is fake news. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an individual score information storage unit according to the embodiment. The individual score information storage unit 123 illustrated in FIG. 6 includes items such as “judgment element ID”, “judgment element”, and “individual score”.
「判定要素ID」は、各判定要素を識別するための識別情報を示す。「判定要素」は、対応する判定要素IDにより識別される判定要素の内容を示す。「個別スコア」は、各判定要素の個別スコアを示す。   “Determination element ID” indicates identification information for identifying each determination element. The “judgment element” indicates the content of the judgment element identified by the corresponding judgment element ID. “Individual score” indicates an individual score of each determination element.
図6の例では、判定要素ID「JE11」により識別される判定要素(判定要素JE11)は、コンテンツの作成日付の有無であることを示す。判定要素JE11は、作成日付が無いコンテンツは、フェイクニュースである可能性があるとして、個別スコア「0.2」が割り当てられることを示す。   In the example of FIG. 6, the judgment element (judgment element JE11) identified by the judgment element ID “JE11” indicates whether or not there is a content creation date. The judgment element JE11 indicates that a content without a creation date is assigned the individual score “0.2” as being likely to be fake news.
また、判定要素ID「JE12」により識別される判定要素(判定要素JE12)は、証拠引用の有無であることを示す。判定要素JE12は、証拠引用が無いコンテンツは、フェイクニュースである可能性があるとして、個別スコア「0.5」が割り当てられることを示す。また、判定要素ID「JE13」により識別される判定要素(判定要素JE13)は、他提供元のコンテンツと内容の相違の有無であることを示す。判定要素JE13は、他提供元のコンテンツと内容の相違が有るコンテンツは、フェイクニュースである可能性があるとして、個別スコア「7」が割り当てられることを示す。   The judgment element identified by the judgment element ID “JE12” (judgment element JE12) indicates whether or not evidence is quoted. The judgment element JE12 indicates that the content without the evidence citation is assigned the individual score “0.5”, assuming that the content may be fake news. The judgment element (judgment element JE13) identified by the judgment element ID “JE13” indicates whether or not there is a difference between the contents of the other provider and the contents. The determination element JE13 indicates that the content having a difference from the content of the other provider is assigned the individual score “7” as being likely to be fake news.
なお、個別スコア情報記憶部123は、上記に限らず、目的に応じて種々の個別スコア情報を記憶してもよい。   The individual score information storage unit 123 is not limited to the above, and may store various individual score information according to the purpose.
(判定情報記憶部124)
実施形態に係る判定情報記憶部124は、コンテンツがフェイクニュースかどうかの判定に関する各種情報を記憶する。図7は、実施形態に係る判定情報記憶部の一例を示す図である。図7に示す判定情報記憶部124は、「コンテンツID」、「フェイクスコア」、「判定情報」といった項目を有する。
(Determination information storage unit 124)
The determination information storage unit 124 according to the embodiment stores various types of information related to determining whether the content is fake news. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the determination information storage unit according to the embodiment. The determination information storage unit 124 illustrated in FIG. 7 has items such as “content ID”, “fake score”, and “determination information”.
「コンテンツID」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。「フェイクスコア」は、対応するコンテンツIDにより識別されるコンテンツのフェイクスコアを示す。「フェイクスコア」は、対応するコンテンツがフェイクニュースである可能性の度合いを示すスコアを記憶する。「判定情報」は、対応するコンテンツがフェイクニュースであるかどうかの判定を示す。   “Content ID” indicates identification information for identifying the content. “Fake score” indicates a fake score of the content identified by the corresponding content ID. The “fake score” stores a score indicating the degree of possibility that the corresponding content is fake news. “Judgment information” indicates whether or not the corresponding content is fake news.
図7の例では、コンテンツID「CT11」により識別されるコンテンツ(コンテンツCT11)は、フェイクスコアが「15」であることを示す。また、コンテンツCT11は、フェイクニュースである可能性があると判定されたことを示す。   In the example of FIG. 7, the content identified by the content ID “CT11” (content CT11) indicates that the fake score is “15”. The content CT11 indicates that it is determined that the content may be fake news.
なお、判定情報記憶部124は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、判定情報記憶部124は、スコアを算出した日時や判定を行った日時に関する情報を記憶してもよい。   The determination information storage unit 124 is not limited to the above, and may store various types of information according to purposes. For example, the determination information storage unit 124 may store information on the date and time when the score was calculated and the date and time when the determination was made.
(真偽結果情報記憶部125)
実施形態に係る真偽結果情報記憶部125は、コンテンツがフェイクニュースかどうかの真偽の結果に関する各種情報を記憶する。例えば、真偽結果情報記憶部125は、過去に提供されたコンテンツのうちで、フェイクニュースであったかどうかが確定しているコンテンツに関する各種情報を記憶する。図8は、実施形態に係る真偽結果情報記憶部の一例を示す図である。図8に示す真偽結果情報記憶部125は、「結果ID」、「コンテンツID」、「コンテンツ情報」、「提供元ID」、「カテゴリ」、「引用コンテンツ」、「確定フェイク結果」といった項目を有する。なお、図8では図示を省略するが、真偽結果情報記憶部125は、各コンテンツが作成された日時に関する情報を記憶する。
(True / False Result Information Storage Unit 125)
The true / false result information storage unit 125 according to the embodiment stores various kinds of information regarding the true / false result of whether or not the content is fake news. For example, the true / false result information storage unit 125 stores various types of information regarding content for which it has been determined whether or not it was fake news among the content provided in the past. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the true / false result information storage unit according to the embodiment. The true / false result information storage unit 125 illustrated in FIG. 8 includes items such as “result ID”, “content ID”, “content information”, “providing source ID”, “category”, “quoted content”, and “determined fake result”. Having. Although not shown in FIG. 8, the true / false result information storage unit 125 stores information on the date and time when each content is created.
「結果ID」は、コンテンツがフェイクニュースであるかどうかの真偽結果を識別するための識別情報を示す。「コンテンツID」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。「コンテンツ情報」は、対応するコンテンツIDにより識別されるコンテンツを示す。なお、図8の例では、コンテンツ情報を「CDT1」といった抽象的な符号で示すが、各コンテンツ情報は、記事に含まれる文字情報や画像情報等のコンテンツの具体的な情報を含んでもよい。例えば、コンテンツ情報は、「記事PA」や「記事PB」等の括弧内に示すコンテンツに対応する情報が記憶される。また、例えば、「コンテンツ情報」には、コンテンツの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。   “Result ID” indicates identification information for identifying a true / false result as to whether or not the content is fake news. “Content ID” indicates identification information for identifying the content. “Content information” indicates the content identified by the corresponding content ID. In the example of FIG. 8, the content information is indicated by an abstract code such as “CDT1”, but each content information may include specific information of the content such as character information and image information included in the article. For example, as the content information, information corresponding to the content shown in parentheses such as “article PA” and “article PB” is stored. Further, for example, the “content information” stores a file path name indicating the storage location of the content.
「提供元ID」は、対応するコンテンツの提供元を識別するための識別情報を示す。また、「カテゴリ」は、コンテンツの内容に基づく分類情報を示す。「引用コンテンツ」は、対応するコンテンツが生成される基となったコンテンツを示す。「確定フェイク結果」は、対応するコンテンツがフェイクニュースであったかどうかを示す。   "Provider ID" indicates identification information for identifying the provider of the corresponding content. “Category” indicates classification information based on the content of the content. The “quoted content” indicates the content from which the corresponding content is generated. “Confirmed fake result” indicates whether the corresponding content is fake news.
図8の例では、結果ID「RID1」により識別される真偽結果は、コンテンツID「CT1」により識別されるコンテンツ(コンテンツCT1)が対象であることを示す。コンテンツCT1は、提供元CP1が提供する記事PAであることを示す。コンテンツCT1は、カテゴリ「政治」に分類されることを示す。コンテンツCT1は、引用コンテンツが無いことを示す。また、コンテンツCT1の確定フェイク結果は、フェイク(誤情報)であることを示す。すなわち、コンテンツCT1は、誤情報でありフェイクニュースに該当することを示す。   In the example of FIG. 8, the true / false result identified by the result ID “RID1” indicates that the content (the content CT1) identified by the content ID “CT1” is the target. The content CT1 indicates an article PA provided by the provider CP1. The content CT1 indicates that the content is classified into the category “politics”. The content CT1 indicates that there is no quoted content. Further, the confirmed fake result of the content CT1 indicates a fake (erroneous information). That is, the content CT1 indicates that the content is erroneous information and corresponds to fake news.
なお、真偽結果情報記憶部125は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、真偽結果情報記憶部125は、真偽が確定した日時に関する情報を記憶してもよい。   The true / false result information storage unit 125 is not limited to the above, and may store various types of information according to purposes. For example, the true / false result information storage unit 125 may store information on the date and time when true / false is determined.
(制御部130)
図3の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(配信プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
(Control unit 130)
Returning to the description of FIG. 3, the control unit 130 is a controller, and is stored in a storage device inside the information processing apparatus 100 by, for example, a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit). Are realized by executing various programs (corresponding to an example of a distribution program) using the RAM as a work area. The control unit 130 is a controller, and is realized by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).
図3に示すように、制御部130は、取得部131と、算出部132と、判定部133と、決定部134と、提供部135とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図3に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部130が有する各処理部の接続関係は、図3に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。   As illustrated in FIG. 3, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, a calculation unit 132, a determination unit 133, a determination unit 134, and a provision unit 135, and functions and functions of information processing described below. Realize or execute. Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration illustrated in FIG. 3, and may be another configuration as long as it performs information processing to be described later. Further, the connection relationship between the processing units included in the control unit 130 is not limited to the connection relationship shown in FIG. 3 and may be another connection relationship.
(取得部131)
取得部131は、各種情報を取得する。取得部131は、外部の情報処理装置から種々の情報を取得する。取得部131は、端末装置10から種々の情報を取得する。取得部131は、端末装置10からコンテンツ要求を取得する。取得部131は、提供元装置20から種々の情報を取得する。取得部131は、提供元装置20から提供元に関する情報を取得する。取得部131は、提供元装置20からコンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する。取得部131は、記憶部120から各種情報を取得する。取得部131は、提供元情報記憶部121やコンテンツ情報記憶部122や個別スコア情報記憶部123や判定情報記憶部124や真偽結果情報記憶部125から各種情報を取得する。
(Acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires various information. The acquisition unit 131 acquires various information from an external information processing device. The acquisition unit 131 acquires various information from the terminal device 10. The acquisition unit 131 acquires a content request from the terminal device 10. The acquisition unit 131 acquires various information from the provider device 20. The acquisition unit 131 acquires information about a provider from the provider device 20. The acquiring unit 131 acquires content-related information related to the content from the provider device 20. The acquisition unit 131 acquires various information from the storage unit 120. The acquisition unit 131 acquires various types of information from the provider information storage unit 121, the content information storage unit 122, the individual score information storage unit 123, the determination information storage unit 124, and the true / false result information storage unit 125.
取得部131は、コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する。取得部131は、コンテンツを示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。取得部131は、コンテンツの作成日付を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。取得部131は、コンテンツが示す内容に対応する証拠の有無情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。取得部131は、コンテンツの提供元を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。取得部131は、コンテンツの提供元の信頼度を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。   The acquisition unit 131 acquires content-related information related to content. The acquisition unit 131 acquires content-related information including information indicating content. The acquisition unit 131 acquires content-related information including information indicating a creation date of the content. The acquisition unit 131 acquires content-related information including information indicating whether there is evidence corresponding to the content indicated by the content. The acquisition unit 131 acquires content-related information including information indicating a provider of the content. The acquisition unit 131 acquires content-related information including information indicating the reliability of the content provider.
取得部131は、コンテンツと所定の関係を有する関係コンテンツの情報である関係コンテンツ情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。取得部131は、関係コンテンツの提供元を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。取得部131は、関係コンテンツの提供元の信頼度を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。   The acquisition unit 131 acquires content related information including related content information that is information of related content having a predetermined relationship with the content. The acquisition unit 131 acquires content-related information including information indicating a provider of the related content. The acquisition unit 131 acquires content-related information including information indicating the reliability of the provider of the related content.
図1の例では、取得部131は、提供元CP11のコンテンツCT11を提供元装置20−1から取得する。取得部131は、提供元CP12のコンテンツCT12を提供元装置20−2から取得する。取得部131は、提供元CP13のコンテンツCT13を提供元装置20−3から取得する。取得部131は、提供元CP14のコンテンツCT14を提供元装置20−4から取得する。   In the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires the content CT11 of the provider CP11 from the provider device 20-1. The acquisition unit 131 acquires the content CT12 of the provider CP12 from the provider device 20-2. The acquisition unit 131 acquires the content CT13 of the provider CP13 from the provider device 20-3. The acquisition unit 131 acquires the content CT14 of the provider CP14 from the provider device 20-4.
(算出部132)
算出部132は、種々の情報を算出する。算出部132は、記憶部120に記憶された情報に基づいて、種々の情報を算出する。算出部132は、取得部131により取得された情報に基づいて、種々の情報を算出する。算出部132は、取得部131により取得された情報に基づいて、スコアを算出する。算出部132は、コンテンツ関連情報に基づいて、コンテンツがフェイクニースである可能性の度合いを示すスコアを算出する。
(Calculation unit 132)
The calculation unit 132 calculates various information. The calculation unit 132 calculates various information based on the information stored in the storage unit 120. The calculation unit 132 calculates various information based on the information acquired by the acquisition unit 131. The calculation unit 132 calculates a score based on the information acquired by the acquisition unit 131. The calculating unit 132 calculates a score indicating the degree of possibility that the content is fake nice, based on the content-related information.
図1の例では、算出部132は、各コンテンツのスコア(フェイクスコア)を算出する。例えば、算出部132は、コンテンツCT11〜CT14のフェイクスコアを算出する。算出部132は、個別スコア情報123に記憶された情報に基づいて、コンテンツCT11〜CT14のフェイクスコアを算出する。   In the example of FIG. 1, the calculation unit 132 calculates a score (fake score) of each content. For example, the calculation unit 132 calculates fake scores of the contents CT11 to CT14. The calculation unit 132 calculates a fake score of the contents CT11 to CT14 based on the information stored in the individual score information 123.
例えば、算出部132は、上記式(1)を用いてスコア(フェイクスコア)を算出する。算出部132は、図1中の判定情報記憶部124に示すように、各コンテンツのフェイクスコアを算出する。算出部132は、上記式(1)と各コンテンツのコンテンツ情報等に基づいて、各コンテンツのフェイクスコアを算出する。算出部132は、コンテンツCT11のフェイクスコアを「15」と算出する。算出部132は、コンテンツCT12のフェイクスコアを「0.02」と算出する。算出部132は、コンテンツCT13のフェイクスコアを「0.5」と算出する。また、算出部132は、コンテンツCT14のフェイクスコアを「1」と算出する。   For example, the calculation unit 132 calculates a score (fake score) using the above equation (1). The calculation unit 132 calculates a fake score of each content, as shown in the determination information storage unit 124 in FIG. The calculation unit 132 calculates a fake score of each content based on the above equation (1), content information of each content, and the like. The calculation unit 132 calculates the fake score of the content CT11 as “15”. The calculation unit 132 calculates the fake score of the content CT12 as “0.02”. The calculation unit 132 calculates the fake score of the content CT13 as “0.5”. The calculating unit 132 calculates the fake score of the content CT14 as “1”.
また、算出部132は、判定要素の個別スコアを生成(算出)してもよい。例えば、算出部132は、真偽結果情報記憶部125(図8参照)に記憶されたコンテンツの情報を用いて各判定要素の個別スコアを導出(算出)してもよい。この場合、算出部132は、個別スコアに関する情報を生成する生成部としての機能を有してもよい。また、情報処理装置100は、算出部132とは別に、下記のモデルのような個別スコアに関する情報を生成する生成部(図示省略)を有してもよい。   The calculation unit 132 may generate (calculate) an individual score of the determination element. For example, the calculation unit 132 may derive (calculate) the individual score of each determination element using the information on the content stored in the truth result information storage unit 125 (see FIG. 8). In this case, the calculation unit 132 may have a function as a generation unit that generates information about an individual score. In addition, the information processing apparatus 100 may include a generation unit (not shown) that generates information on an individual score, such as the following model, separately from the calculation unit 132.
例えば、算出部132は、各判別要素を素性(特徴量)とし、各判別要素の重みを個別スコアとして導出(算出)してもよい。例えば、算出部132は、真偽結果情報記憶部125に記憶されたコンテンツの情報を学習データ(教師データ)として、学習を行なうことにより、個別スコアを算出する。例えば、算出部132は、真偽結果情報記憶部125に記憶されたコンテンツの情報を用いた学習処理(モデル生成)により、モデルを生成することにより、そのモデル中の特徴量(判定要素)の各々に対応する重みを個別スコアとして算出してもよい。   For example, the calculation unit 132 may derive (calculate) each discriminant element as a feature (feature amount) and the weight of each discriminant element as an individual score. For example, the calculation unit 132 calculates an individual score by performing learning using the information of the content stored in the truth result information storage unit 125 as learning data (teacher data). For example, the calculation unit 132 generates a model by a learning process (model generation) using information of the content stored in the true / false result information storage unit 125, and thereby calculates a feature amount (determination element) in the model. The weight corresponding to each may be calculated as an individual score.
例えば、算出部132は、上記式(1)を用いて各素性(判断要素)の重み(個別スコア)を学習することにより、判断要素に関する個別スコアを算出してもよい。   For example, the calculation unit 132 may calculate the individual score for the judgment element by learning the weight (individual score) of each feature (judgment element) using the above equation (1).
算出部132は、フェイクであると確定したコンテンツを正例として、各素性(判断要素)の重み(個別スコア)を学習することにより、各判断要素の個別スコア情報を算出してもよい。例えば、算出部132は、図8中の真偽結果情報記憶部125においてフェイクニュースと確定しているコンテンツCT1を正例として、各判断要素の個別スコア情報を算出してもよい。例えば、算出部132は、コンテンツCT1のコンテンツ情報CDT1が入力された場合に、モデルが出力するスコアが所定の閾値(例えば、「10」等)以上のスコアを出力するように、学習処理を行う。例えば、算出部132は、コンテンツCT1が対象となる場合に、上記式(1)の「y」の値(スコア)が、判定用閾値(例えば、「10」等)以上となるように学習処理を行う。   The calculation unit 132 may calculate the individual score information of each judgment element by learning the weight (individual score) of each feature (judgment element) using the content determined to be a fake as a positive example. For example, the calculation unit 132 may calculate individual score information of each determination element using the content CT1 determined as fake news in the truth result information storage unit 125 in FIG. 8 as a positive example. For example, when the content information CDT1 of the content CT1 is input, the calculation unit 132 performs the learning process such that the score output by the model outputs a score equal to or greater than a predetermined threshold (for example, “10”). . For example, when the content CT1 is the target, the calculation unit 132 performs the learning process so that the value (score) of “y” in the above equation (1) is equal to or larger than a determination threshold (for example, “10”). I do.
また、例えば、算出部132は、図8中の真偽結果情報記憶部125においてフェイクニュースではないと確定しているコンテンツCT2を負例として、各判断要素の個別スコア情報を算出してもよい。例えば、算出部132は、コンテンツCT2のコンテンツ情報CDT2が入力された場合に、モデルが出力するスコアが所定の閾値よりも小さいスコア(例えば、「0」等)となるように、学習処理を行う。例えば、算出部132は、コンテンツCT2が対象となる場合に、上記式(1)の「y」の値(スコア)が、判定用閾値よりも小さい値(例えば、「0」等)となるように、学習処理を行う。   Further, for example, the calculation unit 132 may calculate the individual score information of each determination element by taking the content CT2 determined as not fake news in the truth result information storage unit 125 in FIG. 8 as a negative example. . For example, when the content information CDT2 of the content CT2 is input, the calculation unit 132 performs the learning process such that the score output by the model becomes a score (for example, “0”) smaller than a predetermined threshold. . For example, when the content CT2 is a target, the calculation unit 132 sets the value (score) of “y” in the above equation (1) to a value smaller than the determination threshold (for example, “0”). Next, a learning process is performed.
また、例えば、算出部132は、図8中の真偽結果情報記憶部125においてフェイクニュースではないと確定しているコンテンツCT3を負例として、各判断要素の個別スコア情報を算出してもよい。例えば、算出部132は、コンテンツCT3のコンテンツ情報CDT3が入力された場合に、モデルが出力するスコアが所定の閾値よりも小さいスコア(例えば、「0」等)となるように、学習処理を行う。例えば、算出部132は、コンテンツCT3が対象となる場合に、上記式(1)の「y」の値(スコア)が、判定用閾値よりも小さい値(例えば、「0」等)となるように、学習処理を行う。   Further, for example, the calculation unit 132 may calculate the individual score information of each determination element by taking the content CT3 determined as not fake news in the truth result information storage unit 125 in FIG. 8 as a negative example. . For example, when the content information CDT3 of the content CT3 is input, the calculation unit 132 performs the learning process such that the score output by the model becomes a score smaller than a predetermined threshold (for example, “0”). . For example, when the content CT3 is targeted, the calculation unit 132 sets the value (score) of “y” in the above equation (1) to a value smaller than the determination threshold (for example, “0”). Next, a learning process is performed.
例えば、算出部132は、コンテンツのカテゴリごとに個別スコアを算出してもよい。すなわち、算出部132は、コンテンツのカテゴリごとにモデルを生成してもよい。上記の例では、算出部132は、カテゴリ「政治」の属するコンテンツCT1、CT2を用いて、カテゴリ「政治」用の個別スコアを算出してもよい。また、算出部132は、カテゴリ「芸能」の属するコンテンツCT3を用いて、カテゴリ「芸能」用の個別スコアを算出してもよい。この場合、算出部132は、コンテンツのカテゴリに対応する個別スコアを用いて、コンテンツのフェイクスコアを算出してもよい。   For example, the calculation unit 132 may calculate an individual score for each content category. That is, the calculation unit 132 may generate a model for each content category. In the above example, the calculation unit 132 may calculate the individual score for the category “politics” using the contents CT1 and CT2 to which the category “politics” belongs. The calculating unit 132 may calculate the individual score for the category “entertainment” using the content CT3 to which the category “entertainment” belongs. In this case, the calculation unit 132 may calculate the fake score of the content using the individual score corresponding to the category of the content.
(判定部133)
判定部133は、種々の情報を判定する。判定部133は、記憶部120に記憶された情報に基づいて、種々の情報を判定する。判定部133は、取得部131により取得された情報に基づいて、種々の情報を判定する。判定部133は、算出部132により算出された情報に基づいて、種々の情報を判定する。判定部133は、取得部131により取得された情報に基づいて、コンテンツのフェイクニュースへの該当可否を判定する。
(Determining unit 133)
The determination unit 133 determines various information. The determination unit 133 determines various information based on the information stored in the storage unit 120. The determining unit 133 determines various information based on the information acquired by the acquiring unit 131. The determination unit 133 determines various information based on the information calculated by the calculation unit 132. The determining unit 133 determines whether the content is applicable to fake news based on the information acquired by the acquiring unit 131.
判定部133は、取得部131により取得されたコンテンツ関連情報に基づいて、コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する。判定部133は、コンテンツが示す内容と関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定する。判定部133は、コンテンツが示す内容と関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定する。判定部133は、算出部132により算出されるスコアに基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定する。判定部133は、算出部132により算出されるスコアと所定の閾値との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定する。   The determining unit 133 determines whether or not the content satisfies a condition regarding fake nice, based on the content-related information acquired by the acquiring unit 131. The determination unit 133 determines whether the content satisfies the condition based on a comparison between the content indicated by the content and the content indicated by the related content. The determination unit 133 determines whether the content satisfies the condition based on a comparison between the content indicated by the content and the content indicated by the related content. The determination unit 133 determines whether the content satisfies the condition based on the score calculated by the calculation unit 132. The determining unit 133 determines whether the content satisfies the condition based on a comparison between the score calculated by the calculating unit 132 and a predetermined threshold.
図1の例では、判定部133は、フェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する。例えば、判定部133は、一のコンテンツがフェイクニースに関する条件を満たす場合、その一のコンテンツがフェイクニュースである可能性が有る(フェイク可能性有と判定する。例えば、判定部133は、一のコンテンツがフェイクニースに関する条件を満たさない場合、その一のコンテンツがフェイクニュースである可能性が無い(フェイク可能性無)と判定する。   In the example of FIG. 1, the determination unit 133 determines whether a condition regarding fake nice is satisfied. For example, when one content satisfies a condition regarding fake nice, the determination unit 133 may determine that the one content is fake news (determines that there is a fake possibility. For example, the determination unit 133 determines If the content does not satisfy the condition regarding fake nice, it is determined that there is no possibility that the one content is fake news (no fake possibility).
例えば。判定部133は、コンテンツのフェイクスコアが所定の閾値(判定用閾値)以上である場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定する。図1の例では、判定部133は、コンテンツのフェイクスコアが判定用閾値「10」以上である場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定する。   For example. When the fake score of the content is equal to or more than a predetermined threshold (threshold for determination), the determination unit 133 determines that the content has the possibility of fake. In the example of FIG. 1, when the fake score of the content is equal to or greater than the determination threshold “10”, the determination unit 133 determines that the content has the possibility of fake.
例えば、判定部133は、コンテンツCT11のフェイクスコア「15」が判定用閾値「10」以上であるため、コンテンツCT11をフェイク可能性有と判定する。また、判定部133は、コンテンツCT12のフェイクスコア「0.02」が判定用閾値「10」未満であるため、コンテンツCT12をフェイク可能性無と判定する。判定部133は、コンテンツCT13のフェイクスコア「0.5」が判定用閾値「10」未満であるため、コンテンツCT13をフェイク可能性無と判定する。また、判定部133は、コンテンツCT14のフェイクスコア「1」が判定用閾値「10」未満であるため、コンテンツCT14をフェイク可能性無と判定する。これにより、判定部133は、コンテンツCT11をフェイク可能性有と判定し、コンテンツCT12〜CT14をフェイク可能性無と判定する。   For example, since the fake score “15” of the content CT11 is equal to or greater than the determination threshold “10”, the determination unit 133 determines that the content CT11 has the possibility of fake. In addition, since the fake score “0.02” of the content CT12 is less than the determination threshold “10”, the determination unit 133 determines that the content CT12 has no fake possibility. Since the fake score “0.5” of the content CT13 is less than the determination threshold “10”, the determination unit 133 determines that the content CT13 has no fake possibility. In addition, since the fake score “1” of the content CT14 is less than the determination threshold “10”, the determination unit 133 determines that the content CT14 has no fake possibility. Accordingly, the determination unit 133 determines that the content CT11 has the possibility of fake, and determines that the contents CT12 to CT14 are not possible.
(決定部134)
決定部134は、種々の情報を決定する。決定部134は、記憶部120に記憶された情報に基づいて、種々の情報を決定する。決定部134は、取得部131により取得された情報に基づいて、種々の情報を決定する。決定部134は、算出部132により算出された情報に基づいて、種々の情報を決定する。判定部133は、判定部133により判定された情報に基づいて、種々の情報を決定する。
(Determining unit 134)
The determining unit 134 determines various information. The determining unit 134 determines various information based on the information stored in the storage unit 120. The determining unit 134 determines various information based on the information acquired by the acquiring unit 131. The determination unit 134 determines various information based on the information calculated by the calculation unit 132. The determining unit 133 determines various information based on the information determined by the determining unit 133.
図1の例では、決定部134は、端末装置10からのコンテンツ要求に応じてユーザU1に提供するコンテンツを決定する。決定部134は、種々の情報を適宜用いてユーザU1に提供するコンテンツに決定するが、決定部134は、コンテンツCT11をユーザU1に提供するコンテンツに決定する。例えば、決定部134は、ユーザU1の属性情報に基づいて、ユーザU1に提供するコンテンツに決定してもよい。例えば、決定部134は、ユーザU1が政治に関心を有するユーザである場合、カテゴリ「政治」に属するコンテンツをユーザU1に提供するコンテンツに決定してもよい。また、決定部134は、判定部133によりフェイク可能性有と判定されたコンテンツを提供しないと決定してもよい。この場合、決定部134は、判定部133によりフェイク可能性有と判定されたコンテンツCT11以外のコンテンツをユーザU1に提供するコンテンツに決定してもよい。   In the example of FIG. 1, the determining unit 134 determines the content to be provided to the user U1 in response to a content request from the terminal device 10. The determination unit 134 determines the content to be provided to the user U1 by appropriately using various information, but the determination unit 134 determines the content CT11 to be the content to be provided to the user U1. For example, the determining unit 134 may determine the content to be provided to the user U1 based on the attribute information of the user U1. For example, when the user U1 is a user who is interested in politics, the determination unit 134 may determine the content belonging to the category “politics” as the content to be provided to the user U1. Further, the determination unit 134 may determine not to provide the content determined to have the possibility of fake by the determination unit 133. In this case, the determination unit 134 may determine the content to be provided to the user U1 other than the content CT11 determined to be fake by the determination unit 133.
(提供部135)
提供部135は、各種情報を提供する。提供部135は、端末装置10に各種情報を送信する。提供部135は、端末装置10に各種情報を配信する。例えば、提供部135は、端末装置10にフェイク見解情報を配信する。
(Provider 135)
The providing unit 135 provides various information. The providing unit 135 transmits various information to the terminal device 10. The providing unit 135 distributes various types of information to the terminal device 10. For example, the providing unit 135 distributes fake opinion information to the terminal device 10.
提供部135は、判定部133による判定に基づいて、コンテンツがフェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報であって、ユーザが利用する端末装置10にコンテンツとともに表示されるフェイク見解情報を、端末装置10に提供する。提供部135は、算出部132により算出されたスコアを含むフェイク見解情報を提供する。   The providing unit 135 is fake opinion information that is used as a material for determining whether the content is fake nice based on the determination by the determination unit 133, and is displayed together with the content on the terminal device 10 used by the user. Is provided to the terminal device 10. The providing unit 135 provides fake opinion information including the score calculated by the calculating unit 132.
図1では、提供部135は、ユーザU1に提供するコンテンツに決定されたコンテンツCT11に情報を追加する。例えば、提供部135は、フェイクスコア「15」やフェイク可能性有であることを示す情報を含むフェイク見解情報をユーザU1に提供する情報に追加する。提供部135は、提供用コンテンツDC11に示すように、コンテンツCT11のコンテンツ情報CDT11(記事A)とともにユーザU1に提供する情報としてフェイク情報を追加する。   In FIG. 1, the providing unit 135 adds information to the content CT11 determined as the content to be provided to the user U1. For example, the providing unit 135 adds fake opinion information including a fake score “15” and information indicating that there is a possibility of fake to the information provided to the user U1. The providing unit 135 adds fake information as information to be provided to the user U1 together with the content information CDT11 (article A) of the content CT11, as shown in the providing content DC11.
提供部135は、コンテンツCT11とともにフェイクスコア「15」やフェイク可能性有であることを示す情報を端末装置10へ提供する。提供部135は、コンテンツCT11やフェイクスコア「15」やフェイク可能性有であることを示すフェイク見解情報INF11を端末装置10へ送信する。   The providing unit 135 provides the terminal device 10 with the content CT11 and the fake score “15” and information indicating that there is a possibility of fake. The providing unit 135 transmits to the terminal device 10 the content CT11, the fake score “15”, and the fake opinion information INF11 indicating the possibility of fake.
〔3.情報処理のフロー〕
次に、図9を用いて、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理の手順について説明する。図9は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図9は、コンテンツの判定に関する情報処理の一例を示すフローチャートである。
[3. Information processing flow)
Next, a procedure of information processing by the information processing system 1 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of information processing according to the embodiment. Specifically, FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of information processing regarding content determination.
図9に示すように、情報処理装置100は、コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する(ステップS101)。例えば、情報処理装置100は、記憶部120(図3参照)からコンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する。   As shown in FIG. 9, the information processing apparatus 100 acquires content-related information related to content (step S101). For example, the information processing apparatus 100 acquires content-related information related to the content from the storage unit 120 (see FIG. 3).
また、情報処理装置100は、コンテンツ関連情報に基づいて、コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する(ステップS102)。例えば、情報処理装置100は、上記式(1)を用いて算出したコンテンツのフェイクスコアに基づいて、コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する。例えば、情報処理装置100は、コンテンツのフェイクスコアが判定用閾値以上である場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定する。図1の例では、情報処理装置100は、コンテンツのフェイクスコアが判定用閾値「10」以上である場合、そのコンテンツをフェイク可能性有と判定する。   Further, the information processing apparatus 100 determines whether or not the content satisfies a condition regarding fake nice based on the content-related information (step S102). For example, the information processing apparatus 100 determines whether or not the content satisfies a condition regarding fake nice, based on the fake score of the content calculated using the above equation (1). For example, if the fake score of the content is equal to or greater than the determination threshold, the information processing apparatus 100 determines that the content has the possibility of fake. In the example of FIG. 1, when the fake score of the content is equal to or greater than the determination threshold “10”, the information processing apparatus 100 determines that the content has the possibility of fake.
次に、図10を用いて、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理の手順について説明する。図10は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図10は、コンテンツの提供に関する情報処理の一例を示すフローチャートである。   Next, a procedure of information processing by the information processing system 1 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of information processing according to the embodiment. Specifically, FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of information processing regarding provision of content.
図10に示すように、情報処理装置100は、端末装置10からコンテンツ要求を取得する(ステップS201)。その後、情報処理装置100は、提供するコンテンツがフェイク可能性有かを判定する(ステップS202)。例えば、情報処理装置100は、端末装置10へ送信(配信)するコンテンツがフェイク可能性有かフェイク可能性無であるかを判定する。   As shown in FIG. 10, the information processing device 100 acquires a content request from the terminal device 10 (Step S201). Thereafter, the information processing apparatus 100 determines whether the content to be provided has a possibility of fake (step S202). For example, the information processing device 100 determines whether the content to be transmitted (distributed) to the terminal device 10 has the possibility of fake or not.
そして、情報処理装置100は、提供するコンテンツがフェイク可能性が有る場合(ステップS202:Yes)、コンテンツとともにフェイク見解情報を提供する(ステップS203)。例えば、情報処理装置100は、提供するコンテンツがフェイク可能性有である場合、そのコンテンツのフェイクスコアやそのコンテンツがフェイク可能性有であることを示す情報を含むフェイク見解情報を、コンテンツとともに端末装置10へ提供する。   Then, when the content to be provided has the possibility of fake (Step S202: Yes), the information processing apparatus 100 provides the fake opinion information together with the content (Step S203). For example, when the content to be provided has the possibility of fake, the information processing apparatus 100 transmits, to the terminal device, Provide to 10.
一方、情報処理装置100は、提供するコンテンツがフェイク可能性が有ではない場合(ステップS202:No)、コンテンツを提供する(ステップS204)。例えば、情報処理装置100は、提供するコンテンツがフェイク可能性有ではない場合、すなわち提供するコンテンツがフェイク可能性無である場合、そのコンテンツのみを端末装置10へ提供する。なお、情報処理装置100は、提供するコンテンツがフェイク可能性無であっても、そのコンテンツのフェイクスコアやそのコンテンツがフェイク可能性無であることを示す情報を含むフェイク見解情報を、コンテンツとともに端末装置10へ提供してもよい。   On the other hand, when the content to be provided does not have the possibility of fake (step S202: No), the information processing apparatus 100 provides the content (step S204). For example, when the content to be provided does not have the possibility of fake, that is, when the content to be provided has no possibility of fake, the information processing apparatus 100 provides only the content to the terminal device 10. In addition, even if the content to be provided has no fake possibility, the information processing apparatus 100 transmits fake opinion information including the fake score of the content and information indicating that the content is not fake possible together with the content to the terminal. It may be provided to the device 10.
〔4.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と、判定部133と、提供部135とを有する。取得部131は、コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する。また、判定部133は、取得部131により取得されたコンテンツ関連情報に基づいて、コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する。提供部135は、判定部133による判定に基づいて、コンテンツがフェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報であって、ユーザが利用する端末装置10にコンテンツとともに表示されるフェイク見解情報を、端末装置10に提供する。
[4. effect〕
As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment includes the obtaining unit 131, the determining unit 133, and the providing unit 135. The acquisition unit 131 acquires content-related information related to content. In addition, the determination unit 133 determines whether the content satisfies a condition regarding fake nice, based on the content-related information acquired by the acquisition unit 131. The providing unit 135 is fake opinion information that is used as a material for determining whether the content is fake nice based on the determination by the determination unit 133, and is displayed together with the content on the terminal device 10 used by the user. Is provided to the terminal device 10.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、コンテンツ関連情報に基づいて、コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定し、判定に基づいて、コンテンツがフェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報を端末装置10に提供することにより、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。   As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment determines whether the content satisfies the condition related to fake nice based on the content-related information, and determines whether the content corresponds to fake nice based on the determination. By providing the fake opinion information as a material to the terminal device 10, it is possible to provide appropriate information to the user.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、コンテンツを示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。   In addition, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires content-related information including information indicating content.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、コンテンツを示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得することより、そのコンテンツ自体の情報を加味して判定できるため、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。   As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment obtains the content-related information including the information indicating the content, and can perform the determination in consideration of the information of the content itself, thereby providing appropriate information to the user. be able to.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、コンテンツの作成日付を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。   In the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires content-related information including information indicating a creation date of the content.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、コンテンツの作成日付を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得することより、コンテンツの作成日付の情報を加味して判定できるため、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。   As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can obtain the content related information including the information indicating the content creation date, and can determine the content in consideration of the content creation date. Information can be provided.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、コンテンツが示す内容に対応する証拠の有無情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。   Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires content-related information including presence / absence information of evidence corresponding to the content indicated by the content.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、コンテンツが示す内容に対応する証拠の有無情報を含むコンテンツ関連情報を取得することより、コンテンツの証拠の有無を加味して判定できるため、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。   As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment obtains the content-related information including the presence / absence information of the evidence corresponding to the content indicated by the content. Providing appropriate information to
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、コンテンツの提供元を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。   In the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires content-related information including information indicating a provider of the content.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、コンテンツの提供元を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得することより、コンテンツの提供を加味して判定できるため、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。   As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment acquires content-related information including information indicating the provider of the content, and can determine the content in consideration of the provision of the content. It can be carried out.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、コンテンツの提供元の信頼度を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。   In the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires content-related information including information indicating the reliability of the provider of the content.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、コンテンツの提供元の信頼度を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得することより、コンテンツの提供の信頼度を加味して判定できるため、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。   As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can obtain the content-related information including the information indicating the reliability of the content provider, and can determine the content in consideration of the reliability of the content provision. Providing appropriate information to
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、コンテンツと所定の関係を有する関係コンテンツの情報である関係コンテンツ情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。   In the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires content related information including related content information that is information of related content having a predetermined relationship with the content.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、コンテンツと所定の関係を有する関係コンテンツの情報である関係コンテンツ情報を含むコンテンツ関連情報を取得することより、関係コンテンツを加味して判定できるため、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。   As described above, since the information processing apparatus 100 according to the embodiment acquires the content related information including the related content information that is the information of the related content having the predetermined relationship with the content, the information processing apparatus 100 can perform the determination in consideration of the related content. Thus, appropriate information can be provided to the user.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、関係コンテンツの提供元を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。   Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires content-related information including information indicating a provider of the related content.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、関係コンテンツの提供元を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得することより、関係コンテンツの提供元を加味して判定できるため、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。   As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can obtain the content related information including the information indicating the provider of the related content, and can perform the determination in consideration of the provider of the related content. Information can be provided.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、関係コンテンツの提供元の信頼度を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得する。   In the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires content-related information including information indicating the reliability of the provider of the related content.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、関係コンテンツの提供元の信頼度を示す情報を含むコンテンツ関連情報を取得することより、関係コンテンツの提供元の信頼度を加味して判定できるため、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。   As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can determine by taking into account the reliability of the provider of the related content by acquiring the content related information including the information indicating the reliability of the provider of the related content. Therefore, appropriate information can be provided to the user.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、判定部133は、コンテンツが示す内容と関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定する。   In the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the determination unit 133 determines whether the content satisfies the condition based on a comparison between the content indicated by the content and the content indicated by the related content.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、コンテンツが示す内容と関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定することより、コンテンツの内容の比較に基づいて、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。   As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment determines whether the content satisfies the condition based on the comparison between the content indicated by the content and the content indicated by the related content. Based on this, appropriate information can be provided to the user.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、判定部133は、コンテンツが示す内容と関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定する。   In the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the determination unit 133 determines whether the content satisfies the condition based on a comparison between the content indicated by the content and the content indicated by the related content.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、コンテンツが示す内容と関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定することより、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。   As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment provides appropriate information to the user by determining whether the content satisfies the condition based on the comparison between the content indicated by the content and the content indicated by the related content. It can be performed.
また、実施形態に係る情報処理装置100は、算出部132を有する。算出部132は、コンテンツ関連情報に基づいて、コンテンツがフェイクニースである可能性の度合いを示すスコアを算出する。判定部133は、算出部132により算出されるスコアに基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定する。   Further, the information processing apparatus 100 according to the embodiment includes a calculation unit 132. The calculating unit 132 calculates a score indicating the degree of possibility that the content is fake nice, based on the content-related information. The determination unit 133 determines whether the content satisfies the condition based on the score calculated by the calculation unit 132.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、コンテンツが示す内容と関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定することより、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。   As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment provides appropriate information to the user by determining whether the content satisfies the condition based on the comparison between the content indicated by the content and the content indicated by the related content. It can be performed.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、判定部133は、算出部132により算出されるスコアと所定の閾値との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定する。   In the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the determination unit 133 determines whether the content satisfies the condition based on a comparison between the score calculated by the calculation unit 132 and a predetermined threshold.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、算出部132により算出されるスコアと所定の閾値との比較に基づいて、コンテンツが条件を満たすかどうかを判定することより、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。   As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment determines whether the content satisfies the condition based on the comparison between the score calculated by the calculation unit 132 and the predetermined threshold value, and Information can be provided.
また、実施形態に係る情報処理装置100において、提供部135は、算出部132により算出されたスコアを含むフェイク見解情報を提供する。   In the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the providing unit 135 provides fake opinion information including the score calculated by the calculating unit 132.
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、算出部132により算出されたスコアを含むフェイク見解情報を提供することより、ユーザへ適切な情報提供を行うことができる。   As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can provide appropriate information to the user by providing the fake view information including the score calculated by the calculation unit 132.
〔5.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置100は、例えば図12に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図12は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
[5. Hardware configuration)
The information processing apparatus 100 according to the embodiment described above is realized by, for example, a computer 1000 having a configuration as shown in FIG. FIG. 12 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that realizes the functions of the information processing device. The computer 1000 has a CPU 1100, a RAM 1200, a ROM 1300, an HDD 1400, a communication interface (I / F) 1500, an input / output interface (I / F) 1600, and a media interface (I / F) 1700.
CPU1100は、ROM1300またはHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。   The CPU 1100 operates based on a program stored in the ROM 1300 or the HDD 1400, and controls each unit. The ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 starts up, a program that depends on hardware of the computer 1000, and the like.
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス1500は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が決定したデータをネットワークNを介して他の機器へ送信する。   The HDD 1400 stores a program executed by the CPU 1100, data used by the program, and the like. The communication interface 1500 receives data from another device via the network N, sends the data to the CPU 1100, and transmits the data determined by the CPU 1100 to the other device via the network N.
CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、決定したデータを入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。   The CPU 1100 controls output devices such as a display and a printer and input devices such as a keyboard and a mouse via the input / output interface 1600. The CPU 1100 obtains data from an input device via the input / output interface 1600. Further, CPU 1100 outputs the determined data to an output device via input / output interface 1600.
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。   The media interface 1700 reads a program or data stored in the recording medium 1800 and provides the program or data to the CPU 1100 via the RAM 1200. The CPU 1100 loads the program from the recording medium 1800 onto the RAM 1200 via the media interface 1700, and executes the loaded program. The recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc), a PD (Phase Change Rewritable Disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. And so on.
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。   For example, when the computer 1000 functions as the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the CPU 1100 of the computer 1000 implements the function of the control unit 130 by executing a program loaded on the RAM 1200. The CPU 1100 of the computer 1000 reads and executes these programs from the recording medium 1800. However, as another example, these programs may be obtained from another device via the network N.
以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。   As described above, some of the embodiments and modifications of the present application have been described in detail with reference to the drawings. However, these are exemplifications, and various embodiments are described based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the lines of the disclosure. The present invention can be embodied in other forms in which modifications and improvements have been made.
〔6.その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[6. Others)
Further, among the processes described in the above embodiments and modifications, all or a part of the processes described as being performed automatically can be manually performed, or described as being performed manually. All or a part of the processing can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the information shown.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。   Each component of each device illustrated is a functional concept, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed / arbitrarily divided into arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。   Further, the above-described embodiments and modified examples can be appropriately combined within a range that does not contradict processing contents.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。   Further, the “section (section, module, unit)” described above can be read as “means”, “circuit”, or the like. For example, the acquiring unit can be replaced with an acquiring unit or an acquiring circuit.
1 情報処理システム
100 情報処理装置
121 提供元情報記憶部
122 コンテンツ情報記憶部
123 個別スコア情報記憶部
124 判定情報記憶部
125 真偽結果情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 算出部
133 判定部
134 決定部
135 提供部
10 端末装置
N ネットワーク
1 Information Processing System 100 Information Processing Device 121 Provider Information Storage Unit 122 Content Information Storage Unit 123 Individual Score Information Storage Unit 124 Judgment Information Storage Unit 125 True / False Result Information Storage Unit 130 Control Unit 131 Acquisition Unit 132 Calculation Unit 133 Judgment Unit 134 Determining unit 135 providing unit 10 terminal device N network

Claims (15)

  1. コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する取得部と、
    前記取得部により取得された前記コンテンツ関連情報に基づいて、前記コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する判定部と、
    前記判定部による判定に基づいて、前記コンテンツが前記フェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報であって、ユーザが利用する端末装置に前記コンテンツとともに表示されるフェイク見解情報を、前記端末装置に提供する提供部と、
    を備え
    前記取得部は、
    前記コンテンツが示す内容に対応する証拠の有無情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得する
    ことを特徴とする情報処理装置。
    An acquisition unit for acquiring content-related information related to the content,
    Based on the content-related information acquired by the acquisition unit, a determination unit that determines whether the content satisfies a condition regarding fake nice,
    Based on the determination by the determination unit, the fake opinion information serving as a material for determining whether the content corresponds to the fake nice, the fake opinion information displayed together with the content on a terminal device used by a user, A providing unit that provides the terminal device;
    Equipped with a,
    The acquisition unit,
    An information processing apparatus , comprising: acquiring the content-related information including presence / absence information corresponding to the content indicated by the content .
  2. コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する取得部と、
    前記取得部により取得された前記コンテンツ関連情報に基づいて、前記コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する判定部と、
    前記判定部による判定に基づいて、前記コンテンツが前記フェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報であって、ユーザが利用する端末装置に前記コンテンツとともに表示されるフェイク見解情報を、前記端末装置に提供する提供部と、
    を備え、
    前記取得部は、
    前記コンテンツと所定の関係を有する関係コンテンツの情報である関係コンテンツ情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得し、
    前記判定部は、
    前記コンテンツが示す内容と前記関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、前記コンテンツが前記条件を満たすかどうかを判定する
    ことを特徴とする情報処理装置。
    An acquisition unit for acquiring content-related information related to the content,
    Based on the content-related information acquired by the acquisition unit, a determination unit that determines whether the content satisfies a condition regarding fake nice,
    Based on the determination by the determination unit, the fake opinion information serving as a material for determining whether the content corresponds to the fake nice, the fake opinion information displayed together with the content on a terminal device used by a user, A providing unit that provides the terminal device;
    With
    The acquisition unit,
    Acquiring the content related information including related content information that is information of related content having a predetermined relationship with the content,
    The determination unit includes:
    Based on a comparison of the contents and the content indicated by the content the indicated relationship content, information processing apparatus you characterized by determining the content whether the condition is satisfied.
  3. 前記取得部は、
    前記関係コンテンツの提供元を示す情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得する
    ことを特徴とする請求項に記載の情報処理装置。
    The acquisition unit,
    The information processing apparatus according to claim 2 , wherein the content-related information including information indicating a provider of the related content is acquired.
  4. 前記取得部は、
    前記関係コンテンツの提供元の信頼度を示す情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得する
    ことを特徴とする請求項に記載の情報処理装置。
    The acquisition unit,
    The information processing apparatus according to claim 3 , wherein the content-related information including information indicating a reliability of a provider of the related content is acquired.
  5. 前記取得部は、
    前記コンテンツを示す情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得する
    ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の情報処理装置。
    The acquisition unit,
    The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the content-related information including information indicating the content is acquired.
  6. 前記取得部は、
    前記コンテンツの作成日付を示す情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得する
    ことを特徴とする請求項に記載の情報処理装置。
    The acquisition unit,
    The information processing apparatus according to claim 5 , wherein the content-related information including information indicating a creation date of the content is acquired.
  7. 前記取得部は、
    前記コンテンツの提供元を示す情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得する
    ことを特徴とする請求項のいずれか1項に記載の情報処理装置。
    The acquisition unit,
    The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 6 , wherein the content-related information including information indicating a provider of the content is acquired.
  8. 前記取得部は、
    前記コンテンツの提供元の信頼度を示す情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得する
    ことを特徴とする請求項に記載の情報処理装置。
    The acquisition unit,
    The information processing apparatus according to claim 7 , wherein the content-related information including information indicating a reliability of a provider of the content is acquired.
  9. 前記コンテンツ関連情報に基づいて、前記コンテンツが前記フェイクニースである可能性の度合いを示すスコアを算出する算出部、
    をさらに備え、
    前記判定部は、
    前記算出部により算出される前記スコアに基づいて、前記コンテンツが前記条件を満たすかどうかを判定する
    ことを特徴とする請求項1〜のいずれか1項に記載の情報処理装置。
    Based on the content-related information, a calculating unit that calculates a score indicating the degree of possibility that the content is the fake nice,
    Further comprising
    The determination unit includes:
    On the basis of the score calculated by the calculation unit, the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8, wherein the content is equal to or determining whether the condition is satisfied.
  10. 前記判定部は、
    前記算出部により算出される前記スコアと所定の閾値との比較に基づいて、前記コンテンツが前記条件を満たすかどうかを判定する
    ことを特徴とする請求項に記載の情報処理装置。
    The determination unit includes:
    The information processing apparatus according to claim 9 , wherein it is determined whether the content satisfies the condition based on a comparison between the score calculated by the calculation unit and a predetermined threshold.
  11. 前記提供部は、
    前記算出部により算出された前記スコアを含む前記フェイク見解情報を提供する
    ことを特徴とする請求項または請求項10に記載の情報処理装置。
    The providing unit,
    The information processing apparatus according to claim 9 or claim 10, characterized in that providing the fake view information including the score calculated by the calculation unit.
  12. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程により取得された前記コンテンツ関連情報に基づいて、前記コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する判定工程と、
    前記判定工程による判定に基づいて、前記コンテンツが前記フェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報であって、ユーザが利用する端末装置に前記コンテンツとともに表示されるフェイク見解情報を、前記端末装置に提供する提供工程と、
    を含み、
    前記取得工程は、
    前記コンテンツが示す内容に対応する証拠の有無情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得する
    ことを特徴とする情報処理方法。
    An information processing method executed by a computer,
    An acquisition step of acquiring content-related information related to the content;
    Based on the content-related information acquired by the acquiring step, a determining step of determining whether the content satisfies a condition regarding fake nice,
    Based on the determination in the determination step, the content is fake opinion information that serves as a material for determining whether the content corresponds to the fake nice, the fake opinion information displayed along with the content on a terminal device used by the user, Providing step for providing to the terminal device;
    Only including,
    The obtaining step includes:
    An information processing method , comprising: acquiring the content-related information including information indicating whether there is evidence corresponding to the content indicated by the content .
  13. コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順により取得された前記コンテンツ関連情報に基づいて、前記コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する判定手順と、
    前記判定手順による判定に基づいて、前記コンテンツが前記フェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報であって、ユーザが利用する端末装置に前記コンテンツとともに表示されるフェイク見解情報を、前記端末装置に提供する提供手順と、
    をコンピュータに実行させ
    前記取得手順は、
    前記コンテンツが示す内容に対応する証拠の有無情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得する
    ことを特徴とする情報処理プログラム。
    An acquisition procedure for acquiring content-related information related to the content;
    Based on the content-related information obtained by the obtaining step, a determining step of determining whether the content satisfies a condition related to fake nice,
    Based on the determination by the determination procedure, the fake opinion information serving as a material for determining whether the content falls under the fake nice, the fake opinion information displayed together with the content on a terminal device used by a user, Providing procedure to be provided to the terminal device;
    To the computer ,
    The acquisition procedure includes:
    An information processing program for acquiring the content-related information including presence / absence information of evidence corresponding to the content indicated by the content .
  14. コンピュータが実行する情報処理方法であって、An information processing method executed by a computer,
    コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する取得工程と、An acquisition step of acquiring content-related information related to the content;
    前記取得工程により取得された前記コンテンツ関連情報に基づいて、前記コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する判定工程と、A determination step of determining whether the content satisfies a condition regarding fake nice, based on the content-related information acquired by the acquisition step,
    前記判定工程による判定に基づいて、前記コンテンツが前記フェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報であって、ユーザが利用する端末装置に前記コンテンツとともに表示されるフェイク見解情報を、前記端末装置に提供する提供工程と、Based on the determination by the determination step, the content is fake opinion information that serves as a material for determining whether the content corresponds to the fake nice, and the fake opinion information displayed together with the content on a terminal device used by a user is the Providing step for providing to the terminal device;
    を含み、Including
    前記取得工程は、The obtaining step includes:
    前記コンテンツと所定の関係を有する関係コンテンツの情報である関係コンテンツ情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得し、Acquiring the content related information including related content information that is information of related content having a predetermined relationship with the content,
    前記判定工程は、The determining step includes:
    前記コンテンツが示す内容と前記関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、前記コンテンツが前記条件を満たすかどうかを判定するDetermining whether the content satisfies the condition based on a comparison between the content indicated by the content and the content indicated by the related content
    ことを特徴とする情報処理方法。An information processing method, comprising:
  15. コンテンツに関連するコンテンツ関連情報を取得する取得手順と、An acquisition procedure for acquiring content-related information related to the content;
    前記取得手順により取得された前記コンテンツ関連情報に基づいて、前記コンテンツがフェイクニースに関する条件を満たすかどうかを判定する判定手順と、Based on the content-related information acquired by the acquisition procedure, a determination procedure of determining whether the content satisfies a condition regarding fake nice,
    前記判定手順による判定に基づいて、前記コンテンツが前記フェイクニースに該当するかの判断材料となるフェイク見解情報であって、ユーザが利用する端末装置に前記コンテンツとともに表示されるフェイク見解情報を、前記端末装置に提供する提供手順と、Based on the determination by the determination procedure, the content is fake opinion information serving as a material for determining whether the content corresponds to the fake nice, the fake opinion information displayed together with the content on a terminal device used by the user, Providing procedure to be provided to the terminal device;
    をコンピュータに実行させ、To the computer,
    前記取得手順は、The acquisition procedure includes:
    前記コンテンツと所定の関係を有する関係コンテンツの情報である関係コンテンツ情報を含む前記コンテンツ関連情報を取得し、Acquiring the content related information including related content information that is information of related content having a predetermined relationship with the content,
    前記判定手順は、The determination procedure includes:
    前記コンテンツが示す内容と前記関係コンテンツが示す内容との比較に基づいて、前記コンテンツが前記条件を満たすかどうかを判定するDetermining whether the content satisfies the condition based on a comparison between the content indicated by the content and the content indicated by the related content
    ことを特徴とする情報処理プログラム。An information processing program characterized by the following.
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