JP7450748B2 - 情報表示装置及び情報表示方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報表示装置及び情報表示方法に関し、特にユーザに対して情報の信憑性を提供する技術に関する。

近年、スマートフォンに代表される携帯用情報端末（情報表示装置）が一般化している。スマートフォンでは、電話回線やＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を介して、インターネットに接続し、外部のサーバから種々の情報を入手することができる。また、個人情報端末であるスマートフォンでは、アプリケーションソフトウェアや、各種センサ等により、スマートフォンを操作するユーザ個人に関する情報を取得することが可能となっている。

インターネットを介して取得できるニュースの信憑性を特定するシステムとして、特許文献１は、「受信されたニュースコンテンツは評価され、関連メディア発信源、関連ジャーナリスト、及び少なくとも１つの関連所定トピックが識別され得る。関連メディア発信源、関連ジャーナリスト、及び少なくとも１つの関連所定トピックのそれぞれの現行スコアは、記憶されている情報に基づいて特定され得る。関連メディア発信源、関連ジャーナリスト、及び少なくとも１つの関連所定トピックの特定された現行スコアに基づいて、信憑性スコアが採点され得る。受信されたニュースコンテンツに対応付けられた表示は、生成された信憑性スコアに基づいて修正され得る。（要約抜粋）」システムを開示している。

特表２０２０―５０８５１８号公報

インターネットを介して取得する情報は、ニュースコンテンツに限らず、ＳＮＳを介して個人発信のコンテンツもある。それらを含めたインターネットを介して取得する情報についての信憑性が不確かであることもあり得るので、取得した情報に接した読者が騙されるリスクがある。更に、善意の受信者が、ＳＮＳを通じて信憑性が低い情報を拡散してしまうリスクもあり得る。

一方、同一の情報に接した場合に騙される読者とそうではない読者とがいるように、あるコンテンツにより読者が騙されるか否かは、コンテンツそのものの信憑性だけではなく、読者がコンテンツの信憑性に対してどの程度注意を向けられるかによっても異なる。

特許文献１では、ニュースコンテンツそのものの信憑性を特定することはできるが、そのニュースコンテンツに接した個々の読者がニュースコンテンツを信じ込んでしまうリスクの程度については配慮がされていない。更に、特許文献１では、発信源のメディアやジャーナリストが特定できるニュースコンテンツの信憑性は特定できるものの、例えばＳＮＳを介したコンテンツのように、一般の個人や匿名で発信される情報の信憑性は特定できないという課題が残る。

そこで本発明は、ニュースコンテンツに限らず、インターネットや放送網などの公衆回線を介して取得した情報（この取得する情報は、情報表示装置の表示画面に表示されるので、以下「表示情報」と称する。）の信憑性に関する情報を読者の状態を加味して提供することを目的とする。

前記課題を解決するため、本発明は請求の範囲に記載の構成を備える。その一例をあげるならば、本発明は、通信ネットワークに接続する通信器と、ディスプレイと、前記通信器及び前記ディスプレイのそれぞれに接続されたプロセッサと、を備える情報表示装置であって、前記プロセッサは、前記通信ネットワークを介して前記通信器が受信し前記ディスプレイに表示される表示情報の信憑性の程度を示す情報フェイク度を前記表示情報に由来する信憑性に関する特性に基づいて算出し、前記情報表示装置を操作するユーザが前記表示情報の信憑性の真偽を判断できる程度を示すユーザ個別フェイク度係数を、前記ユーザに由来する信憑性の判断傾向を表す指標に基づいて算出し、前記ユーザ個別フェイク度係数を用いて前記情報フェイク度を補正してユーザ個別フェイク度を算出し、前記ディスプレイにユーザ個別フェイク度を表示する、ことを特徴とする。

本発明によれば、ニュースコンテンツに限らず、インターネットや放送網などの公衆回線を介して取得する情報の信憑性に関する情報を読者の状態を加味して提供することができる。なお、上記した以外の本発明の目的、構成、効果については以下の実施形態において明らかにされる。

本実施形態に係る情報表示装置の概要を説明するための模式図。 スマートフォンの内部構成の一例を示すハードウェア構成図。 第１実施形態における機能ブロック構成例を示す機能ブロック図。 第１実施形態におけるフェイク度表示処理の処理手順を示すフローチャート。 第１実施形態における表示情報の表示例を示す図。 第１実施形態におけるユーザ個別フェイク度算出中表示処理による表示例を示す図。 第１実施形態における情報フェイク度算出処理の処理手順を示すフローチャート。 第１実施形態における性格情報取得処理の処理手順を示すフローチャート。 第１実施形態におけるユーザ個別フェイク度係数テーブル。 第１実施形態におけるユーザ個別フェイク度表示処理による表示例を示す図。 第２実施形態の概要を説明するための模式図。 第２実施形態における機能ブロック構成例を示す機能ブロック図。 第２実施形態におけるフェイク度表示処理の処理手順を示すフローチャート。 第２実施形態における身体情報取得処理の処理手順を示すフローチャート。 第２実施形態におけるユーザ個別フェイク度係数テーブル。 第３実施形態における機能ブロック構成例を示す機能ブロック図。 第３実施形態におけるフェイク度表示処理の処理手順を示すフローチャート。 第３実施形態におけるユーザ個別フェイク度係数テーブル。 第４実施形態の概要を説明するための模式図。 第４実施形態における機能ブロック構成例を示す機能ブロック図。 第４実施形態におけるフェイク度表示処理の処理手順を示すフローチャート。

以下、本発明の実施形態の例を、図面を参照して説明する。全図を通じて同一の図面には同一の符号を付し、重複説明を省略する。

＜第１実施形態＞
図１は、本実施形態に係る情報表示装置の概要を説明するための模式図である。

図１は、情報表示装置としてのスマートフォン１を操作するユーザ１０が、インターネット６１２を介して、ＷＥＢ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂを意味する。）ページ６１３からの表示情報や、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗａｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）６１４からの表示情報等を取得し、スマートフォン１の表示画面７１１に表示している状態を示している。本実施形態では、情報表示装置としてスマートフォン１を例に挙げて説明するが、インターネット６１２やＳＮＳ６１３から表示情報を受信して表示する機能を有する装置であれば、タブレットなどの携帯情報端末や、ＰＣなどの情報処理装置でもよい。

スマートフォン１がインターネット６１２に接続する手法には、携帯電話回線網である携帯電話基地局６２１を介して行う手法と、無線ＬＡＮルータ（Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）ルータ）６１１を介して行う手法等があるが、何れにしても、インターネット６１２に接続するという意味で、本実施形態の背景としては同一である。

なお、インターネット６１２には、フェイク関連情報を発信する外部サーバ６１５が接続されている。そしてスマートフォン１は、外部サーバ６１５から、本実施形態を実施する上で必要なフェイク関連情報を取得できる構成となっている。この外部サーバ６１５は、フェイク情報発信の管理サイトとつながるものであっても良いし、フェイク関連情報を発信する独立したサーバであっても良い。

スマートフォン１を操作するユーザ１０が、インターネット６１２を介して取得している表示情報（ＷＥＢページ６１３からの表示情報や、ＳＮＳ６１４からの表示情報等）の中には、信憑性が疑わしい表示情報が混在している可能性がある。（図１では、「フェイク情報？」と記載している。）

本実施形態では、信憑性の確度を「フェイク度」と称している。フェイク度は、信憑性の確度（０％～１００％）の反対を意味し、信憑性の確度１００％がフェイク度０％、信憑性の確度０％がフェイク度１００％に対応する。すなわち、フェイク度（％）は、１００％から信憑性の確度（％）を減じた値となっている。

本実施形態では、スマートフォン１はフェイク関連情報を発信する外部サーバ６１５からフェイク関連情報を入手し、スマートフォン１の内部処理によりフェイク度を算出している。勿論、表示情報自体に、その表示情報に関するフェイク関連情報が付随している場合は、そのまま利用している。

インターネット６１２やＳＮＳ６１３から得た表示情報にユーザ１０が接した場合に、同一の表示情報であっても、ユーザ１０の個人に関する性格や知識によって、騙され易さが異なる。すなわち、表示情報のフェイク度の捉え方がユーザによって異なるので、同一の表示情報に接しても、それにより騙されるユーザと騙されないユーザとが存在する。

そこで、本実施形態では、スマートフォン１を操作するユーザ１０が表示情報の信憑性の真偽を判断できる程度を示すユーザ個別フェイク度係数をユーザに由来する信憑性の判断傾向を表す指標に基づいて算出し、これを用いて表示情報に固有なフェイク度（情報フェイク度）を補正して、ユーザ関する性格情報（騙され易さ）を加味したフェイク度の最適化を行う。最適化されたフェイク度が本明細書におけるユーザ個別フェイク度に相当し、表示されるフェイク度である。

情報フェイク度は、表示情報に由来する信憑性に関する特性を用いて算出する。「表示情報に由来する信憑性に関する特性」の具体例として、表示情報が公開されたサイトの種類、表示情報の筆者、表示情報の公開者を示す情報、表示情報の公開者が表示情報の信憑性を評価され付与された評価情報、表示情報が公衆回線網を介して拡散された時期、表示情報が公衆回線網を介して拡散された速度、表示情報に含まれる文章表現の少なくとも一つ又は任意の組み合わせを用いてよい。情報フェイク度は、表示情報に由来する信憑性に関する特性に基づいてスマートフォン１が算出する場合と、既に算出された情報フェイク度をスマートフォン１が取得（受信は取得の一態様である）する場合とがある。取得する場合は、後述する説明において、情報フェイク度算出処理を省略し、表示情報を受信する際に同時に、又は異なるタイミングで表示情報の情報フェイク度を取得すればよい。

ユーザ個別フェイク度係数の算出に用いる「ユーザに由来する信憑性の判断傾向を表す指標」とは、ユーザの騙され易さに応じて変化する値である。ユーザの性格が慎重である場合は、そうでない場合に比べて騙され易いと考えられる。また、同じユーザであっても、例えば興奮していたり焦っていたり、緊急事象に面していて気が動転しているときはより騙され易くなると考えられる。そこで、予めユーザに騙されやすさについての診断を行い、その診断結果を指標として用いてもよい。また、興奮や焦っている場合には、血圧の上昇、心拍数の増加、呼吸数の増加、体温上昇といった身体状態の変化が現れやすいので、身体情報を指標として用いてもよい。なお、この身体情報を指標として用いる場合の実施形態は、後述の＜第２実施形態＞にてより詳細に説明する。

図１では、表示画面７１１のフェイク度領域７１３に、前記決定したフェイク度を棒グラフで表示している。なお、フェイク度の表示形態については、後述する。

図２は、スマートフォン１の内部構成の一例を示すハードウェア構成図である。

スマートフォン１は、メインプロセッサ２、ストレージ４、ＧＰＳ受信器５１、地磁気センサ群５２、加速度センサ群５３、ジャイロセンサ群５４、ＬＡＮ通信器６１、電話網通信器６２、近距離無線通信器６３、放送受信器６４、ディスプレイ７１、インカメラ７２、アウトカメラ７３、マイク８１、スピーカ８２、タッチセンサ９１、及び操作キー９２を含み、各構成要素がそれぞれシステムバス３を介して互いに通信接続されて構成される。

メインプロセッサ２は、所定の動作プログラムに従ってスマートフォン１全体を制御するマイクロプロセッサユニットである。

システムバス３は、メインプロセッサ２とスマートフォン１内の各構成ブロックとの間で各種コマンドやデータなどの送受信を行うためのデータ通信路である。

ストレージ４は、スマートフォン１の動作を制御するためのプログラムなどを記憶するＲＯＭ４１、動作設定値や各センサからの検出値やコンテンツを含むオブジェクトやライブラリからダウンロードしたライブラリ情報などの各種データを記憶する不揮発性メモリ４２、各種プログラム動作で使用するワークエリアなどの書き替え可能なＲＡＭ４３を含む。

また、ストレージ４は、ネットワーク上からダウンロードした動作プログラムや動作プログラムで作成した各種データ等を記憶可能である。また、ネットワーク上からダウンロードした動画や静止画や音声等のコンテンツを記憶可能である。また、インカメラ７２やアウトカメラ７３による撮影機能を使用して撮影した動画や静止画等のデータを記憶可能である。更に、ストレージ４は、スマートフォン１に外部から電源が供給されていない状態であっても記憶している情報を保持する必要がある。従って、例えば、フラッシュＲＯＭやＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などの半導体素子メモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）などの磁気ディスクドライブ、等のデバイスが用いられる。なお、ストレージ４に記憶された各動作プログラムは、外部サーバ６１５からのダウンロードにより更新及び機能拡張することが可能である。

スマートフォン１は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）受信器５１、地磁気センサ群５２、加速度センサ群５３、ジャイロセンサ群５４を備える。これらのセンサにより、スマートフォン１の位置、傾き、方角、動き、等を検出することが可能となる。また、スマートフォン１が、照度センサ、高度センサ、近接センサ等、他のセンサを更に備えていても良い。

ＬＡＮ通信器６１は、アクセスポイント等を介してインターネット６１２と接続され、インターネット６１２上の外部サーバ６１５とデータの送受信を行う。アクセスポイント等との接続は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の無線通信接続で行われて良い。（本実施形態では無線ＬＡＮルータ６１１を想定している。）

電話網通信器６２は、移動体電話通信網の携帯電話基地局６２１等との無線通信により、電話通信（通話）及びデータの送受信を行う。携帯電話基地局６２１等との通信はＷ－ＣＤＭＡ（Ｗｉｄｅｂａｎｄ Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）（登録商標）方式やＧＳＭ（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）方式、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）方式、或いはその他の通信方式によって行われて良い。

近距離無線通信器６３は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信や、ＮＦＣ規格通信などにより、外部のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機器や、外部のＮＦＣ対応機器に対して、情報のやり取りを行う。

放送受信器６４では、ＴＶ放送やラジオ放送等の放送信号を受信する。

ＬＡＮ通信器６１、電話網通信器６２、近距離無線通信器６３、放送受信器６４は、それぞれ符号化回路や復号回路やアンテナ等を備える。また、上記通信器の他、更に赤外線通信器など、他の通信器を備えていても良い。

ディスプレイ７１は、例えばバックライト型液晶ディスプレイや、自己発光型である有機ＥＬディスプレイなどの表示デバイスであり、インターネット６１２を介して入手した画像データや映像データ、ニュースコンテンツや文字情報といった表示情報、あるいはインカメラ７２やアウトカメラ７３で撮影した画像情報や映像情報等を表示し、ユーザ１０に提供する。

インカメラ７２は、スマートフォン１におけるディスプレイ７１が備えられた面と同一の表面に設けられる。そしてユーザ１０を特定するためにユーザ１０の顔画像を撮像する際に用いられる。

アウトカメラ７３は、スマートフォン１における裏面に設けられる。そして風景等を撮像する際に用いられる。

インカメラ７２、アウトカメラ７３のそれぞれは、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）センサ等の電子デバイスを用いてレンズから入力した光を電気信号に変換することにより、周囲や対象物の画像情報を入力するカメラである。

マイク８１は、実空間の音やユーザの音声などを音声情報に変換して入力する。

スピーカ８２は、ユーザに必要な音声情報等を出力する。勿論、イヤホンや、ヘッドホンも接続可能であり、用途により使い分けることができることは言うまでない。

タッチセンサ９１は、ディスプレイ７１の表示画面７１１上に積層して配置される。

操作キー９２は、ボタンスイッチ等を並べて構成される。

タッチセンサ９１及び操作キー９２は、スマートフォン１に対する操作指示の入力を行う操作入力装置の一例であり、その他の操作入力装置でも良い。また、ＬＡＮ通信器６１や近距離無線通信器６３を利用し、有線通信又は無線通信により接続された別体の携帯端末機器を用いてスマートフォン１の操作を行っても良い。

また、インカメラ７２の撮影映像を解析し、ジェスチャなどの動作で、スマートフォン１の操作を行なっても良い。

なお、図２に示したスマートフォン１のハードウェア構成例は、本実施形態に必須ではない構成も多数含んでいるが、これらが備えられていない構成であっても本実施形態の効果を損なうことはない。また、電子マネー決済機能等、図示していない構成が更に加えられていても良い。

（本実施形態の機能ブロック）
図３は、第１実施形態における機能ブロック構成例を示す機能ブロック図である。

制御部１１は、スマートフォン１の全体を制御する機能であり、主に、メインプロセッサ２がストレージ４のＲＯＭ４１に格納されたプログラムを読み出してＲＡＭ４３にロードすることにより構成される。

通信処理部１２は、ＬＡＮ通信器６１や、電話網通信器６２により、インターネット６１２に接続するための通信処理を行う機能である。

表示情報取得部１３は、通信処理部１２により、インターネット６１２を介して、ＷＥＢページ６１３からの表示情報や、ＳＮＳ６１４からの表示情報等を取得する機能である。

表示情報保存部１４は、表示情報取得部１３で得られた表示情報を、ストレージ４の不揮発性メモリ４２に保存する機能である。

フェイク関連情報取得部１５は、通信処理部１２により、フェイク関連情報を発信する外部サーバ６１５から、フェイクに関連する情報を取得する機能である。外部サーバ６１５は、ＷＥＢページ６１３やＳＮＳからの表示情報についての検証（ファクトチェック）を行い、検証結果を含むフェイク関連情報を発信する。外部サーバ６１５として、例えば、ファクトチェック・イニシアティブ（ＦＩＪ）のメディアパートナー等を利用することもできる。

情報フェイク度算出部１６は、フェイク関連情報取得部１５により取得したフェイク関連情報を、ＡＩ（人工知能：Ａｒｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）処理により推論させ、推論した表示情報に対するフェイク度を、算出する機能である。ＡＩ処理では、データの規則性やルール等を学習し推論を導き出すことなどの、処理を行っている。フェイク度はＡＩ処理により、フェイクに関連する情報や、過去の表示情報とその信憑性の確度等から算出している。

また情報フェイク度算出部１６は、フェイク関連情報取得部１５で、フェイク情報が取得できなかった場合は、過去のフェイク情報を活用し、ＡＩ処理によりフェイク度を推論している。情報フェイク度算出部１６は、ＡＩ処理を用いず、従来のルールベースの算出処理でフェイク度を算出してもよい。

情報フェイク度データ保存部１７は、情報フェイク度算出部１６で得られた表示情報に対するフェイク度（表示情報に関するフェイク度であるので、以下「情報フェイク度」と称する。）を、該当する表示情報と共に、ストレージ４の不揮発性メモリ４２又はＲＡＭ４３に保存する機能である。

性格情報取得部１８は、スマートフォン１を操作するユーザ１０の性格に関する情報（騙され易さ）を、取得する機能である。性格情報取得部１８は、スマートフォン１を操作するユーザ１０に対して種々の質問を提示し、その質問に対する回答により、ユーザ１０の騙され易さを含む性格判断を行う。性格情報取得部１８は、性格判断を行った結果を、例えば騙されやすさを示すスコアに変換して性格情報を生成する。

性格情報保存部１９は、性格情報取得部１８により取得したユーザ１０の性格に関する情報（騙され易さ）を、ユーザ１０を固有に示す情報（ユーザ識別情報）と関連付けて、ストレージ４の不揮発性メモリ４２に保存する機能である。ユーザ識別情報は、インカメラ７２で撮像したユーザ１０の顔画像や、虹彩情報、また不図示の指紋センサから読み取った指紋情報、マイク８１から集音したユーザ１０の声紋情報、などの身体特徴情報でもよいし、単純にユーザ１０の名前でもよい。

ユーザ個別フェイク度係数算出部２０は、性格情報保存部１９により保存された性格情報を判別し、情報フェイク度算出部１６で得られた情報フェイク度に対する係数（重みづけ）を算出する処理である。このユーザ個別フェイク度係数算出部２０により、表示すべきフェイク度が決定される。情報フェイク度に対する係数（重みづけ）については、後述する。

表示データ出力部２１は、表示情報保存部１４によりストレージ４の不揮発性メモリ４２に保存されている表示情報や、ユーザの性格情報を加味したフェイク度（ユーザ個別の情報であるので、以下「ユーザ個別フェイク度」と称する。）等を、スマートフォン１の表示画面７１１に表示する機能である。スマートフォン１の表示画面７１１に表示する、最終的なユーザ個別フェイク度については、後述する。

（フェイク度表示の処理手順）
図４は、本実施形態におけるフェイク度表示処理（情報表示方法に相当する）の処理手順を示すフローチャートである。図４の処理手順の説明には、図３の機能ブロック図を参照して説明する。

メインプロセッサ２がフェイク度表示の処理を開始（Ｓ４１１）すると、表示情報取得部１３により、スマートフォン１に表示する表示情報を取得する（Ｓ４１２）。

次に、メインプロセッサ２は、表示情報取得処理（Ｓ４１２）で取得した表示情報を、表示情報保存部１４により、ストレージ４の不揮発性メモリ４２に保存する（Ｓ４１３）。

次に、メインプロセッサ２は、表示情報保存処理（Ｓ４１３）で保存した表示情報を、表示データ出力部２１により、スマートフォン１の表示画面７１１に出力し（Ｓ４１４）、表示する。この表示情報画面出力処理（Ｓ４１４）による表示情報の表示は、一般的なスマートフォン１における表示情報そのものである。

図５に、表示情報画面出力処理（Ｓ４１４）による表示情報の表示例を示す。

図５では、スマートフォン１の表示画面７１１に、インターネット６１２を介して取得したＷＥＢページの表示情報を、表示情報領域７１２に表示している。なお、図５の表示情報領域７１２に表示する表示情報は、通常、スマートフォン１を操作するユーザ１０が取得する表示情報そのものである。

ここで、図４のフェイク度表示の処理手順に戻って、説明を継続する。

表示情報画面出力処理（Ｓ４１４）の次に、メインプロセッサ２は、表示情報に関する情報フェイク度が算出中であることを明示する処理（ユーザ個別フェイク度算出中表示処理）を行う（Ｓ４１５）。

図６に、ユーザ個別フェイク度算出中表示処理（Ｓ４１５）による表示例を示す。

図６では、表示画面７１１のフェイク度領域７１３に、フェイク度算出中であることを示すテキスト文（文字列「フェイク度算出中」）を表示している。

スマートフォン１を操作するユーザ１０は、このフェイク度領域７１３に表示するテキスト文により、表示情報に関する情報フェイク度が、算出中であることを知ることができる。なお、本実施形態では、コンテンツに固有なフェイク度である情報フェイク度と、その情報に接した時のユーザ毎に応じたフェイク度であるユーザ個別フェイク度とがあるが、図６に示すように、画面表示例ではそれらを区別せずに単に「フェイク度」と記載してもよい。

ここで、図４のフェイク度表示の処理手順に戻って、説明を継続する。

ユーザ個別フェイク度算出中表示処理（Ｓ４１５）の次に、メインプロセッサ２は、定義済み処理（サブルーチン）である情報フェイク度算出処理（Ｓ４３０）を行う。

サブルーチンである情報フェイク度算出処理（Ｓ４３０）は、表示情報に関する情報フェイク度を算出する処理であり、表示情報に関する情報フェイク度が得られる。

ここで、サブルーチンである情報フェイク度算出処理（Ｓ４３０）について、説明する。図７は、サブルーチンである情報フェイク度算出処理（Ｓ４３０）の処理手順を示すフローチャートである。図７の処理手順の説明には、図３の機能ブロック図を参照して説明する。

メインプロセッサ２は、情報フェイク度算出処理（Ｓ４３０）を開始（Ｓ４３１）すると、表示情報保存部１４により保存されている表示情報を読み出してＲＡＭ４３にロードする（Ｓ４３２）。勿論、再度、表示情報取得部１３により、表示すべき表示情報を取得することもできる。

次に、メインプロセッサ２は、通信処理部１２により、フェイク関連情報を発信する外部サーバ６１５に対して、フェイク関連情報を要求する（Ｓ４３３）。

次に、メインプロセッサ２は、フェイク関連情報を発信する外部サーバ６１５からのフェイク関連情報が、受信されたかどうかの判断を行う（Ｓ４３４）。

メインプロセッサ２は、フェイク関連情報受信判断処理（Ｓ４３４）で、フェイク関連情報が受信できなかったと判断した場合は（Ｓ４３４／Ｎｏ）、所定時間経過したかどうかを判断する（Ｓ４３５）。ここでの「所定時間」とは、フェイク関連情報の受信を待機するために設けられた時間である。

メインプロセッサ２は、所定時間経過判断処理（Ｓ４３５）で、所定時間経過していないと判断した場合は（Ｓ４３５／Ｎｏ）、フェイク関連情報受信判断処理（Ｓ４３４）に戻る。この所定時間経過判断処理（Ｓ４３５）により、情報フェイク度算出処理（Ｓ４３０）が、デッドロックに陥ることを防止することができる。

一方、メインプロセッサ２は、所定時間経過判断処理（Ｓ４３５）で、所定時間以上経過したと判断した場合は（Ｓ４３５／Ｙｅｓ）、情報フェイク度算出処理（Ｓ４３６）に移行する。

メインプロセッサ２は、フェイク関連情報受信判断処理（Ｓ４３４）で、フェイク関連情報が受信できたと判断した場合（Ｓ４３４／Ｙｅｓ）、又はＳ４３５で所定時間以上となった場合（Ｓ４３５／Ｙｅｓ）、情報フェイク度算出処理（Ｓ４３６）に移行する。

Ｓ４３６の情報フェイク度算出処理では、メインプロセッサ２は、ＡＩ処理又は従来のルールベースによる演算処理により、情報フェイク度を算出する（Ｓ４３６）。

メインプロセッサ２は、情報フェイク度算出処理（Ｓ４３６）において、フェイク関連情報取得部１５により取得した、外部サーバ６１５からのフェイク関連情報や、過去の表示情報や、その表示情報に関する付帯情報（過去のフェイク度等）等を総合的に判断して、情報フェイク度を推論・算出する。

また、表示情報そのものに、フェイク度に関する情報が附帯されている場合がある。例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ社（米国）のＳＮＳ（ツイート）では、ツイートのコンテンツにラベル付けを行い、ツイートに誤解を招く情報や真偽が問われている情報が含まれていることを知らしめている。情報フェイク度算出処理（Ｓ４３６）では、このラベル付けが行われたＳＮＳ（ツイート）は、情報フェイクが高いと推論する。

なお、所定時間経過判断処理（Ｓ４３５）で、所定時間経過したと判断されて、Ｓ４３６に処理（情報フェイク度算出処理）に移行した場合は、メインプロセッサ２は、過去のフェイク情報を活用し、情報フェイク度を推論・算出する。過去のフェイク情報が無かった場合は、メインプロセッサ２は、所定のフェイク度を設定してもよい。ここで設定する所定のフェイク度について特に規定していないが、フェイク関連情報が取得できていないので、中くらいのフェイク度（フェイク度５０％）とすることもできる。

次に、メインプロセッサ２は、情報フェイク度算出処理（Ｓ４３６）により得られた情報フェイク度、もしくは情報フェイク度設定処理（Ｓ４３６）により設定された情報フェイク度を、情報フェイク度データ保存部１７により、ストレージ４の不揮発性メモリ４２に保存する（Ｓ４３７）。

以上で、情報フェイク度算出処理（Ｓ４３０）の処理手順を終了する（Ｓ４３８）。

ここで、図４のフェイク度表示の処理手順に戻って、説明を継続する。

情報フェイク度算出処理（Ｓ４３０）の次に、定義済み処理（サブルーチン）である性格情報取得処理（Ｓ４５０）に移行する。性格情報取得処理（Ｓ４５０）は、スマートフォン１を操作するユーザ１０個人に係わる性格等の個人情報を取得する処理である。ここで、サブルーチンである性格情報取得処理（Ｓ４５０）について説明する。

図８は、性格情報取得処理（Ｓ４５０）の処理手順を示すフローチャートである。図８の処理手順の説明には、図３の機能ブロック図を参照して説明する。図８における性格情報は、騙され易さに関するユーザの性格を対象としている。

メインプロセッサ２は、性格情報取得処理（Ｓ４５０）を開始（Ｓ４５１）すると、性格情報保存部１９により、ユーザの性格情報が保存されているかどうかを判断する（Ｓ４５２）。

メインプロセッサ２は、性格情報保存済判断処理（Ｓ４５２）で、ユーザの性格情報が、既に保存されていると判断した場合は（Ｓ４５２／Ｙｅｓ）、ユーザの性格情報が得られているので、この性格情報取得処理（Ｓ４５０）を終了する（Ｓ４５５）。勿論、この性格情報を再度取得することもできることは言うまでもない。

メインプロセッサ２は、ユーザの性格情報が、保存されていないと判断した場合は（Ｓ４５２／Ｎｏ）、次の性格情報調査処理（Ｓ４５３）に移行する。

性格情報調査処理（Ｓ４５３）は、メインプロセッサ２が性格情報取得部１８によりユーザの性格（騙され易さ）を調査する処理である。ここでは、種々の質問とその質問に対する回答により、騙され易さに対するユーザの性格を調査している。

また、騙され易さを調査する手法は、世の中に種々存在しており、それらの性格診断専用サイトも数多くあるので、それらを利用しても良い。例えば、消費者庁では、「おだてに乗り易いか？」等の１５項目の質問に対して、「ほとんど当てはまらない。」（１点）から「とても当てはまる。」（５点）までの５段階で回答し、その合計点により、契約を受けたときに契約してしまう確率を、５段階（約２５％、約３０％、約４０％、約５０％、約７０％）で算出している。本実施形態では、簡略化を図るため、騙され易さの調査結果を３パターン（騙され難い、普通、騙され易い）に分類している。

次に、メインプロセッサ２は、性格情報調査処理（Ｓ４５３）で得られたユーザの性格情報を、性格情報保存部１９により、ストレージ４の不揮発性メモリ４２に保存（Ｓ４５４）し、この性格情報取得処理（Ｓ４５０）を終了する（Ｓ４５５）。

ここで、図４のフェイク度表示の処理手順に戻って、説明を継続する。

性格情報取得処理（Ｓ４５０）の次に、ユーザ個別フェイク度係数算出処理（Ｓ４１６）を行う。

ユーザ個別フェイク度係数算出処理（Ｓ４１６）は、性格情報保存処理（Ｓ４５４）により保存されているユーザの性格情報（騙され易さに対する３分類）に基づいて、ユーザ個別フェイク度係数（フェイク度性格係数）を算出する処理である。

ここで、ユーザの性格情報に基づくユーザ個別フェイク度係数（フェイク度性格係数）について説明する。

図９は、騙され易さ（３分類）に対するユーザ個別フェイク度係数（フェイク度性格係数）を示すテーブル（８００）である。

項目（列８０１）は、性格分類（行８０２）と、フェイク度性格係数（行８０３）から構成されている。

性格分類（行８０２）は、騙され易さに対する３分類（騙され難い（列８３１）、普通（列８３２）、騙され易い（列８３３））を示している。また、フェイク度性格係数（行８０２）は、性格分類（行８０２）の３分類に対するユーザ個別フェイク度係数（フェイク度性格係数）を示している。例えば、ユーザの性格分類が、騙され易さに対して普通の場合、ユーザ個別フェイク度係数（フェイク度性格係数）が、１．０であることを意味している。

ここで、図４のフェイク度表示の処理手順に戻って、説明を継続する。

メインプロセッサ２は、ユーザ個別フェイク度係数算出処理（Ｓ４１６）の次に、ユーザ個別フェイク度算出処理（Ｓ４１７）を行う。

ユーザ個別フェイク度は、スマートフォン１のフェイク度領域７１３に表示する最終的なフェイク度であり、ユーザの性格情報（騙され易さ）を反映したフェイク度である。

ユーザ個別フェイク度は、下式（１）に示すように、情報フェイク度と、フェイク度性格係数の積により、算出する。
ｙ_ｎ＝ｘ_Ａ＊ｗ_１ｎ・・・（１）
但し、
ｙ_ｎ：ユーザｎの情報Ａに対するユーザ個別フェイク度
ｘ_Ａ：情報Ａの情報フェイク度
ｗ_１ｎ：ユーザｎのフェイク度性格係数（ユーザ個別フェイク度係数）

例えば、情報フェイク度が５０％で、性格分類（騙され易さ）が普通の場合は、ユーザ個別フェイク度は、情報フェイク度（５０％）と、フェイク度性格係数（１．０）との積であるので、５０％（５０％×１．０）となる。また、情報フェイク度が５０％で、性格分類（騙され易さ）が騙され易い場合は、ユーザ個別フェイク度は、情報フェイク度（５０％）と、フェイク度性格係数（１．５）との積であるので、７５％（５０％×１．５）となる。

本実施形態では、情報フェイク度とフェイク度性格係数の積であるユーザ個別フェイク度が、１００％を超える場合は、全て最大値の１００％としている。なお、フェイク度が、１００％であるという意味は、客観的に完全にフェイクである（＝信憑性が０である）という意味ではなく、あくまでも個別のユーザに対する注意喚起の意味でフェイク度が最大値であると判定したものである。

次に、ユーザ個別フェイク度算出処理（Ｓ４１７）で算出したユーザ個別フェイク度を、スマートフォン１のフェイク度領域７１３に表示（Ｓ４１８）し、図４のフェイク度表示処理の処理手順を終了する（Ｓ４１９）。

図１０に、Ｓ４１８の処理（ユーザ個別フェイク度表示処理）による表示例を示す。

図１０では、表示画面７１１のフェイク度領域７１３に、ユーザ個別フェイク度７１４を、棒グラフで表示している。図１０の表示例は、ユーザ個別フェイク度が５０％程度の場合の表示例である。

スマートフォン１を操作するユーザ１０は、このフェイク度領域７１３に表示する棒グラフ（約５０％）により、ユーザ個別フェイク度を知ることができる。

図１０では、表示情報領域７１２の表示情報全体に対するフェイク度（ユーザ個別フェイク度）を表示しているが、フェイク度（ユーザ個別フェイク度）を判定した対象となる文章のみを、ハイライトやブリンク等で表示し、識別することもできる。

本実施形態では、棒グラフにより、ユーザ個別フェイク度を表示しているが、ユーザ個別フェイク度を数値化し、テキスト情報（例えば、文字列「５０％」）として表示することもできる。

また、フェイク度が高い場合は、注意を喚起する意味で、表示画面７１１上に警告文を新たに表示することや、警告音を発生することもできる。

また警告文の表示に関しては、フェイク情報は短時間のうちに拡散する傾向があるので、得られた情報の情報フェイク度が高い場合、具体的には、情報フェイク度が予め定められた第１警告閾値以上となった場合には、その情報を転送や拡散しようとすることを契機として警告文を表示するようにしても良い。この場合の警告文は、例えば「フェイク情報の可能性が高いです。本当に転送しても良いですか？」である。また、別例として、情報フェイク度は第１警告閾値未満であったとしても、ユーザ個別フェイク度係数を情報フェイク度が第１警告閾値以上となった場合には、上記警告文よりは警告度合いが低い別の警告文、例えば「フェイク情報の可能性があります。本当に転送してもよいですか？」と表示するようにしてもよい。

本実施形態では、表示するフェイク度（ユーザ個別フェイク度）を、棒グラフにて表示しているが、大まかな３段階程度のフェイク度（例えば、「確からしい。」、「注意が必要。」、「疑わしい。」等の３段階）で、良い場合もある。その場合、フェイク度（ユーザ個別フェイク度）の識別は、３段階であるので、種々の識別手段を採用することができる。

例えば、表示情報領域もしくは対象となる文章に枠線を設けて、その枠線による識別（枠線の太さ、枠線の線種（点線・実線・破線等）、枠線の色、等）で実現できる。また、表示情報領域もしくは対象となる文章に背景を設けて、その背景による識別（背景色、テクスチャパターンの種類、等）で実現することもできる。

本実施形態では、ネットワーク網を介して取得する表示情報（ＷＥＢページからの表示情報や、ＳＮＳからの表示情報）に対する信憑性に関する情報は、ネットワーク網を介して外部サーバ６１５から入手し、フェイク度（情報フェイク度）を算出しているが、外部サーバ６１５に頼らず、スマートフォン１の内部のＡＩ処理により、過去の表示情報や、その表示情報に関する付帯情報（過去のフェイク度等）等を総合的に判断して、フェイク度（情報フェイク度）を、推論・算出することもできる。

本実施形態により、表示情報に関するフェイク度を表示する際、そのフェイク度（情報フェイク度）に対して、表示情報を取り扱うユーザの個人に関する性格情報（騙され易さ）を加味するので、表示情報を閲覧するユーザに最適なフェイク度（ユーザ個別フェイク度）を表示することできる。

なお、本実施形態では図９に示したようにユーザの性格を３分類（「騙され難い」、「普通」、「騙され易い」の３分類）にしているが、分類数は３つに限定されるものではなく分類数を増減しても良い。

また、ユーザ個別フェイク度を算出する際に、図９に示したフェイク度性格係数との乗算にて算出しているが、必ずしも乗算演算である必要はなく、統計的な演算等を用いた重みづけを行っても良い。

＜第２実施形態＞
以下では、本発明の第２実施形態に関して説明する。なお、第２実施形態の基本的なハードウェア構成は前述の第１実施形態と同様であり、以下では、本実施形態（第２実施形態）と前述の実施形態（第１実施形態）との相違点に関して主に説明し、共通する部分は重複を避けるため極力説明を省略する。

前述の実施形態では、ユーザに関する情報として、騙され易さに対するユーザの性格情報を対象としていたが、本実施形態では、ユーザに関する情報として、ユーザの身体的情報を対象としている。

図１１は、本実施形態（第２実施形態）概要を説明するための模式図である。

図１１は、図１の模式図とほぼ同じであるが、スマートフォン１と近距離無線通信で接続された、身体計測機器７２１が追加されている。身体計測機器７２１は、ユーザ１０の身体状態を計測する機器であって、スマートフォン１とは別体に構成されるので外部身体計測機器に相当する。

一般的に、興奮状態になると、正常な判断が阻害されると言われている。本実施形態では、ユーザの興奮状態を、身体計測機器７２１から取得する身体情報により推定し、その興奮状態の程度を、フェイク度に反映して表示している。

（本実施形態の機能ブロック）
図１２は、本実施形態の機能ブロック構成の一例を示す機能ブロック図である。

図１２の機能ブロック図は、第１実施形態における機能ブロック図（図３）の機能と重複している機能があり、その機能に関する説明は割愛する。ここでは、本実施形態で新規に追加された機能や、追加説明が必要な機能についてのみ説明する。

本実施形態における通信処理部１２は、近距離無線通信器６３（図２参照）により、近距離無線通信を行う外部機器と、情報の送受信を行うことができる機能である。本実施形態では、主に、身体計測機器７２１からの身体情報を受信している。

近年、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信や、ＮＦＣ規格通信などの近距離無線通信を行う身体計測機器７２１が普及しており、種々の身体情報（血圧、体温、呼吸数、心拍数、発汗量等）を取得することができる。本実施形態では、それら近距離無線通信ができる身体計測機器７２１を使用している。これらの身体計測機器７２１は、ウエアラブル機器と称され時計型や腕輪型、身体に貼り付けるタイプの機器に内蔵されるものが多い。

身体計測機器検出部２２は、近距離無線通信器６３により、通信可能な身体計測機器７２１を検索する機能である。この身体計測機器検出部２２により、通信可能な身体計測機器７２１の種類とその数を把握することができる。

身体計測値取得部２３は、身体計測機器検出部２２により検出された身体計測機器７２１から、身体計測値を取得する機能である。

平均値算出部２４は、身体計測値の平均値を算出する機能である。上記の種々の身体情報は、個人によってその値は異なるので絶対的な数値との比較をもって興奮度の判定はできない。そこで、この平均値算出部２４により、身体計測値取得部２３により取得した身体計測値を、日頃の身体計測値に比較し、その比較結果を基にどの程度増減しているかを判断することができる。平均値算出とは、いわゆる平常時の身体情報を算出するものである。

本実施形態では、２週間（１４日間）分の身体計測値を平均（移動平均）し、その値を平均値としている。

身体計測のタイミングは、毎日一定時刻、一定時間間隔、常時、等任意に選択することができる。

２週間分の身体計測値が無い場合は、不足分の身体計測値を補填して、平均値を算出する。本実施形態では、補填する身体計測値として、統計的標準値（同性、同年齢、ほぼ同じ体格）を採用している。

身体情報保存部２５は、身体計測値取得部２３により取得した身体計測値と、平均値算出部２４により算出された前日までの平均値を、ストレージ４の不揮発性メモリ４２に保存する機能である。

興奮状態推定部２６は、身体計測値取得部２３により取得した身体計測値が、平均値算出部２４により算出された前日までの身体計測値の平均値と比較して、どの程度増減しているかを判断し、その結果に基づき、興奮状態を推定する機能である。本実施形態では、３段階（「平常」、「やや興奮」、「興奮」の３段階）に分類している。興奮状態情報保存部２７は、興奮状態推定部２６により推定された興奮状態（３段階）を示す興奮状態情報を、ストレージ４の不揮発性メモリ４２に保存する機能である。

ユーザ個別フェイク度係数算出部２０は、興奮状態情報保存部２７により保存されたユーザの興奮状態情報を用いて、情報フェイク度算出部１６で得られた情報フェイク度に対する係数（重みづけ）を算出する機能である。このユーザ個別フェイク度係数算出部２０により、表示すべきフェイク度が決定される。

フェイク度（情報フェイク度）に対する係数（重みづけ）については、後述する。

表示データ出力部２１は、表示情報保存部１４によりストレージ４の不揮発性メモリ４２に保存されている表示情報や、その表示情報に関する情報フェイク度にユーザの身体情報を加味したユーザ個別フェイク度等を、スマートフォン１の表示画面７１１に表示する機能である。

（本実施形態におけるフェイク度表示の処理手順）
図１３は、本実施形態におけるフェイク度表示を行う処理の、処理手順を示すフローチャートである。

図１３のフローチャートは、第１実施形態におけるフローチャート（図４）と重複している処理があり、その処理に関する説明は割愛する。ここでは、本実施形態で新規に追加された処理や、追加説明が必要な処理についてのみ説明する。

図１３の処理手順の説明には、図１２の機能ブロック図を参照して説明する。

本実施形態におけるフェイク度表示のフローチャート（図１３）では、前述の第１実施形態における性格情報取得処理（Ｓ４５０）の代わりに、いくつかの処理（身体情報取得処理（Ｓ４６０）、興奮状態推定処理（Ｓ４２０）、興奮状態保存処理（Ｓ４２１））が追加されている。

ここで、サブルーチンである身体情報取得処理（Ｓ４６０）について説明する。

図１４は、身体情報取得処理（Ｓ４６０）の処理手順を示すフローチャートである。

図１４の処理手順の説明には、図１２の機能ブロック図を参照して説明する。

身体情報取得処理（Ｓ４６０）が開始（Ｓ４６１）されると、身体計測機器検出部２２により、通信可能な身体計測機器７２１を検出する（Ｓ４６２）。

次に、身体計測機器７２１が検出されたかどうかを判断する（Ｓ４６３）。

身体計測機器の有無判断処理（Ｓ４６３）において、接続できる身体計測機器７２１が無いと判断した場合は（Ｓ４６３／Ｎｏ）、身体計測値が取得できないので、この身体情報取得処理（Ｓ４６０）を終了する（Ｓ４６９）。

身体計測機器の有無判断処理（Ｓ４６３）において、接続できる身体計測機器７２１が有ると判断した場合は（Ｓ４６３／Ｙｅｓ）、接続した身体計測機器７２１から身体計測値取得部２３により、身体計測値を取得する（Ｓ４６４）。

次に、平均値算出部２４により、身体情報保存部２５により保存されている、前日まで身体計測値の平均値を算出する（Ｓ４６５）。

平均値算出方法には、例えば、直近の規定日数における身体計測値の平均値や、直近の規定個数における身体計測値の平均値等、種々の方法があるが、本実施形態では、前日までの１４日分に関して平均値を算出し、身体計測値の平均値としている。

なお、本実施形態では、直近１４日分の身体計測値が無かった場合は、不足分の身体計測値を補填して、身体計測値の平均値を算出している。

次に、身体計測値取得処理（Ｓ４６４）で取得した身体計測値が、平均値算出処理（Ｓ４６５）で算出された身体計測値の平均値に対して、どの程度変化しているかを、平均値からの変化率として算出する（Ｓ４６６）。

次に、身体計測値取得処理（Ｓ４６４）で取得した今回の身体計測値と、変化率算出処理（Ｓ４６６）で算出した身体計測値の変化率を、身体情報保存部２５によりストレージ４の不揮発性メモリ４２に保存する（Ｓ４６７）。

次に、身体計測機器検出処理（Ｓ４６２）で検出された全ての身体計測機器７２１について、それらの身体計測値を全て取得したかどうかを判断する（Ｓ４６８）。

全ての身体計測機器終了判断処理（Ｓ４６８）において、全ての身体計測機器７２１が終了していないと判断した場合は（Ｓ４６８／Ｎｏ）、未接続の身体計測機器７２１に接続し、身体計測値取得処理（Ｓ４６４）に移行する。

全ての身体計測機器終了判断処理（Ｓ４６８）において、全ての身体計測機器７２１が終了したと判断した場合は（Ｓ４６８／Ｙｅｓ）、未接続の身体計測機器７２１が無いので、この身体情報取得処理（Ｓ４６０）を終了する（Ｓ４６９）。

ここで、図１３のフェイク度表示の処理手順に戻って、説明を継続する。

身体情報取得処理（Ｓ４６０）の次に、興奮状態推定部２６により、興奮状態推定処理（Ｓ４２０）を行う。

身体計測の計測項目によって、興奮状態に影響を与える程度が異なるが、本実施形態ではＡＩ処理により、身体計測の計測項目に対する重みづけを行っている。

興奮状態推定には、身体計測値の範囲による分類や、平均値に対する身体計測値の変化率による分類等、種々の推定方法があるが、本実施形態では、平均値に対する身体計測値の変化率による分類方法を採用している。

ここで、身体計測が呼吸数の場合を例に説明する。本実施形態では、身体計測値が平均値の＋１０％未満の場合は平常状態、身体計測値が平均値の＋１０％以上～＋３０％未満の場合はやや興奮状態、身体計測値が平均値の＋３０％以上の場合は興奮状態としている。例えば、呼吸数の平均値が１５回／分の場合、身体計測値が１６．５回／分未満なら平常状態、１６．５回／分以上～１９．５回／分未満ならやや興奮状態、１９．５回／分以上なら興奮状態と分類している。勿論、この変化率以外の分類方法でも、本実施形態の目的を達成できることは、言うまでない。例えば、平均値と身体計測値との差分値による分類方法や、平均値を算出する要素のばらつきや変動率を考慮した分類方法などがある。

次に、興奮状態情報保存部２７により、興奮状態推定処理（Ｓ４２０）で推定した結果に基づく興奮状態情報を、ストレージ４の不揮発性メモリ４２に保存する（Ｓ４２１）。

次に、ユーザ個別フェイク度係数算出処理（Ｓ４１６）に移行する。

ユーザ個別フェイク度係数算出処理（Ｓ４１６）は、興奮状態保存処理（Ｓ４２１）で保存されているユーザの興奮状態（３分類）に基づいて、ユーザ個別フェイク度係数（フェイク度身体係数）を算出する処理である。

ここで、身体情報によるユーザ個別フェイク度係数（フェイク度身体係数）について説明する。

図１５は、興奮状態（３分類）に対するユーザ個別フェイク度係数（フェイク度身体係数）を示すテーブル（８１０）である。

項目（列８１１）は、興奮状態分類（行８１２）と、フェイク度身体係数（行８１３）から構成されている。

興奮状態分類（行８１２）は、興奮状態に対する３分類（平常状態（列８４１）、やや興奮状態（列８４２）、興奮状態（列８４３））を示している。また、フェイク度身体係数（行８１３）は、興奮状態分類（行８１２）の３分類に対するユーザ個別フェイク度係数（フェイク度身体係数）を示している。

例えば、ユーザの興奮状態が、平常の場合、ユーザ個別フェイク度係数（フェイク度身体係数）が、１．０であることを意味している。

ここで、図１３のフェイク度表示の処理手順に戻って、説明を継続する。

ユーザ個別フェイク度係数算出処理（Ｓ４１６）の次に、ユーザ個別フェイク度算出処理（Ｓ４１７）を行う。

ユーザ個別フェイク度は、スマートフォン１のフェイク度領域７１３に表示する最終的なフェイク度であり、身体情報（興奮状態）を反映したフェイク度である。

ユーザ個別フェイク度は、下式（２）に示すように、情報フェイク度と、フェイク度身体係数の積により、算出する。
ｙ_ｎ＝ｘ_Ａ＊ｗ_２ｎ・・・（２）
但し、
ｙ_ｎ：ユーザｎの情報Ａに対するユーザ個別フェイク度
ｘ_Ａ：情報Ａの情報フェイク度
ｗ_２ｎ：ユーザｎのフェイク度身体係数（ユーザ個別フェイク度係数）

例えば、情報フェイク度が５０％で、興奮状態が平常の場合は、ユーザ個別フェイク度は、情報フェイク度（５０％）と、フェイク度身体係数（１．０）との積であるので、５０％（５０％×１．０）となる。また、情報フェイク度が５０％で、興奮状態がやや興奮の場合は、ユーザ個別フェイク度は、情報フェイク度（５０％）と、フェイク度身体係数（１．５）との積であるので、７５％（５０％×１．５）となる。

本実施形態でも、情報フェイク度とフェイク度身体係数の積であるユーザ個別フェイク度が、１００％を超える場合は、全て最大値の１００％としている。

次に、ユーザ個別フェイク度算出処理（Ｓ４１７）で算出したユーザ個別フェイク度を、スマートフォン１のフェイク度領域７１３に表示（Ｓ４１８）し、図１３のフェイク度表示処理の処理手順を終了する（Ｓ４１９）。

なお、本実施形態では図１５に示したようにユーザの興奮状態を３分類（「平常」、「やや興奮」、「興奮」の３分類）にしているが、分類数は３つに限定されるものではなく分類数を増減しても良い。

また、ユーザ個別フェイク度を算出する際に、図１５に示したフェイク度身体係数との乗算にて算出しているが、必ずしも乗算演算である必要はなく、統計的な演算等を用いた重みづけを行っても良い。

本実施形態では、身体情報として呼吸数に着目しているが、身体情報としてはその他にも血圧、体温、心拍数、発汗量等を用いて興奮状態を検出することも可能であり、複数の身体情報を組み合わせる事により、より正確に興奮状態を検出することも可能である。

前述の説明では、外部の身体計測機器７２１により、ユーザの身体計測を行っているが、スマートフォン１のみで、身体計測をすることができる場合は、その計測値を使用することもできる。

例えば、スマートフォンの発光ダイオード（ＬＥＤ）光を、ユーザ指先の毛細血管に照射し、スマートフォンのカメラ機能でユーザ指先の毛細血管像を解析することにより、脈拍数や血圧等を計測することができる。

本実施形態により、表示情報に関するフェイク度を表示する際、そのフェイク度に対して、表示情報を取り扱うユーザの個人に関する身体情報（興奮状態）を加味するので、表示情報を閲覧するユーザに最適なフェイク度（ユーザ個別フェイク度）を表示することできる。

＜第３実施形態＞
以下では、本発明の第３実施形態に関して説明する。なお、第３実施形態の基本的なハードウェア構成は前述の実施形態と同様であり、以下では、本実施形態（第３実施形態）と前述の実施形態との相違点に関して主に説明し、共通する部分は重複を避けるため極力説明を省略する。

前述の第１実施形態では、ユーザに関する情報として、ユーザの性格情報（騙され易さ）を対象としていた。また前述の第２実施形態では、ユーザに関する情報として、ユーザの身体情報（興奮状態）を対象としていた。

本実施形態では、ユーザに関する情報として、ユーザの性格情報（騙され易さ）と、ユーザの身体情報（興奮状態）の両方を、フェイク度に反映して表示している。

（本実施形態の機能ブロック）
図１６は、本実施形態の機能ブロック構成の一例を示す機能ブロック図である。

図１６の機能ブロック図は、第１実施形態における機能ブロック図（図３）の機能と、第２実施形態における機能ブロック図（図１２）の機能とを、重畳した機能ブロック図である。従って、その機能に関する説明は割愛する。ここでは、本実施形態で追加説明が必要な機能についてのみ説明する。

ユーザ個別フェイク度係数算出部２０は、性格情報保存部１９により保存されたユーザの性格情報と、興奮状態情報保存部２７により保存されたユーザの興奮状態情報とを用いて、情報フェイク度算出部１６で得られた情報フェイク度に対する係数（重みづけ）を算出する機能である。このユーザ個別フェイク度係数算出部２０により、表示すべきフェイク度が決定される。

情報フェイク度に対する係数（重みづけ）については、後述する。

（本実施形態におけるフェイク度表示の処理手順）
図１７は、本実施形態におけるフェイク度表示を行う処理の、処理手順を示すフローチャートである。

図１７のフローチャートは、第１実施形態におけるフローチャート（図４）と、第２実施形態におけるフローチャート（図１３）とを、重畳したフローチャートである。従って、その処理に関する説明は割愛する。ここでは、本実施形態で追加説明が必要な機能についてのみ説明する。

ユーザ個別フェイク度係数算出処理（Ｓ４１６）は、性格情報保存処理（Ｓ４５４）により保存されているユーザの性格情報（騙され易さに対する３分類）と、興奮状態保存処理（Ｓ４２１）で保存されているユーザの興奮状態（３分類）とに基づいて、ユーザ個別フェイク度係数を算出する処理である。

ここで、性格情報（騙され易さの３分類）と身体情報（興奮状態の３分類）によるユーザ個別フェイク度係数について説明する。

図１８は、騙され易さの３分類と、興奮状態の３分類に対する、ユーザ個別フェイク度係数を示すテーブル（８２０）である。

項目は、性格分類（行８５０）と、興奮状態分類（列８６０）から構成されている。

性格分類（行８５０）は、騙され易さに対する３分類（騙され難い（列８５１）、普通（列８５２）、騙され易い（列８５３））であり、興奮状態分類（列８６０）は、興奮状態に対する３分類（平常状態（行８６１）、やや興奮状態（行８６２）、興奮状態（行８６３））である。

ユーザの性格情報（騙され易さ）と、ユーザの身体情報（興奮状態）の両方を加味したユーザ個別フェイク度係数は、下式（３）に示すように、フェイク度性格係数と、フェイク度興奮係数の積で算出する。
ｗ_３ｎ＝ｗ_１ｎ＊ｗ_２ｎ・・・（３）
ｗ_３ｎ：ユーザ個別フェイク度係数
ｗ_１ｎ：ユーザｎのフェイク度性格係数
ｗ_２ｎ：ユーザｎのフェイク度身体係数

例えば、騙され易さが普通（フェイク度性格係数＝１．０）で、興奮状態が平常（フェイク度身体係数＝１．０）の場合、ユーザ個別フェイク度係数が、１．０（フェイク度性格係数＝１．０とフェイク度身体係数＝１．０の積）であることを意味している。

メインプロセッサ２は、ユーザ個別フェイク度係数算出処理（Ｓ４１６）の次に、ユーザ個別フェイク度算出処理（Ｓ４１７）を行う。

ユーザ個別フェイク度は、スマートフォン１のフェイク度領域７１３に表示する最終的なフェイク度であり、ユーザの性格情報（騙され易さ）と、ユーザの身体情報（興奮状態）の、両方を反映したフェイク度である。

ユーザ個別フェイク度は、下式（４）に示すように、情報フェイク度と、ユーザ個別フェイク度係数の積により、算出する。
ｙ_ｎ＝ｘ_Ａ＊ｗ_３ｎ＝ｘ_Ａ＊ｗ_１ｎ＊ｗ_２ｎ・・・（４）
但し、
ｙ_ｎ：ユーザｎの情報Ａに対するユーザ個別フェイク度
ｘ_Ａ：情報Ａの情報フェイク度
ｗ_１ｎ：ユーザｎのフェイク度性格係数
ｗ_２ｎ：ユーザｎのフェイク度身体係数
ｗ_３ｎ：ユーザ個別フェイク度係数

例えば、情報フェイク度が５０％で、ユーザ個別フェイク度係数が１．０の場合、ユーザ個別フェイク度は、情報フェイク度（５０％）と、ユーザ個別フェイク度係数（１．０）との積であるので、５０％（５０％×１．０）となる。

本実施形態でも、情報フェイク度とユーザ個別フェイク度係数の積であるユーザ個別フェイク度が、１００％を超える場合は、全て最大値の１００％としている。

次に、ユーザ個別フェイク度算出処理（Ｓ４１７）で算出したユーザ個別フェイク度を、スマートフォン１のフェイク度領域７１３に表示（Ｓ４１８）し、図１７のフェイク度表示処理の処理手順を終了する（Ｓ４１９）。

なお、本実施形態では図１８に示したように、ユーザの性格を３分類（「騙され難い」、「普通」、「騙され易い」の３分類）にしているが、分類数は３つに限定されるものではなく分類数を増減しても良い。また、ユーザの興奮状態を３分類（「平常」、「やや興奮」、「興奮」の３分類）にしているが、分類数は３つに限定されるものではなく分類数を増減しても良い。

また、ユーザ個別フェイク度を算出する際に、図１８に示したユーザ個別フェイク度係数との乗算にて算出しているが、必ずしも乗算演算である必要はなく、統計的な演算等を用いた重みづけを行っても良い。

本実施形態により、表示情報に関するフェイク度を表示する際、そのフェイク度に対して、表示情報を取り扱うユーザの個人に関する性格情報（騙され易さ）と、身体情報（興奮状態）の両方を加味するので、表示情報を閲覧するユーザに最適なフェイク度（ユーザ個別フェイク度）を表示することできる。

＜第４実施形態＞
以下では、本発明の第４実施形態に関して説明する。なお、第４実施形態の基本的なハードウェア構成は前述の実施形態と同様であり、以下では、本実施形態（第４実施形態）と前述の実施形態との相違点に関して主に説明し、共通する部分は重複を避けるため極力説明を省略する。

前述の実施形態では、インターネットを介して取得した表示情報を対象としていたが、本実施形態では、放送を受信し、受信した放送内容を対象としている。本実施形態では、情報フェイク度を音声情報に由来する信憑性に関する特性に基づいて算出する。具体例として、音声情報を放送した放送局、音声情報の信憑性を評価され付与された評価情報、音声情報が公衆回線を介して拡散された時期、音声情報が公衆回線を介して拡散された速度、音声情報に含まれる文章表現、の少なくとも一つ又は任意の組み合わせを用いてもよい。

図１９は、本実施形態（第４実施形態）の概要を説明するための模式図である。

図１９は、携帯用情報端末（スマートフォン）１を操作するユーザ１０が、テレビやラジオ等の放送信号６１６を受信し、スマートフォン１のスピーカ８２から音声情報を取得している状態を示した模式図である。映像情報は、当然、スマートフォン１の表示画面７１１に表示している。

スマートフォン１を操作するユーザ１０が、放送を受信して取得している音声情報の中に信憑性が疑わしい音声情報が混在している可能性がある。（図１９では、「フェイク情報？」と記載している。）

本実施形態では、音声情報を文字情報に変換（テキスト化）して、前述の実施形態における表示情報と等価に扱うことにより、フェイク度を算出している。

（本実施形態の機能ブロック）
図２０は、本実施形態の機能ブロック構成例を示す機能ブロック図である。

図２０の機能ブロック図は、第１実施形態における機能ブロック図（図３）の機能と重複している機能があり、その機能に関する説明は割愛する。ここでは、本実施形態で新規に追加された機能や、追加説明が必要な機能についてのみ説明する。

本実施形態における通信処理部１２は、放送受信器６４により、テレビやラジオ等の放送を受信する機能である。

音声情報取得部２８は、通信処理部１２で受信した放送の音声情報を取得する機能である。

音声テキスト化部２９は、音声情報取得部２８で取得した音声情報を、文字情報に変換（テキスト化）する機能である。

音声テキスト化データ保存部３０は、音声テキスト化部２９により変換した文字情報を、ストレージ４の不揮発性メモリ４２や各種ＲＡＭ４３に保存する機能である。

表示データ出力部２１は、音声テキスト化データ保存部３０により保存されている文字情報や、その文字情報に関する情報フェイク度にユーザの性格情報を加味したフェイク度等を、スマートフォン１の表示画面７１１に表示する機能である。

（本実施形態におけるフェイク度表示の処理手順）
図２１は、本実施形態におけるフェイク度表示を行う処理の、処理手順を示すフローチャートである。

図２１のフローチャートは、第１実施形態におけるフローチャート（図４）と重複している処理があり、その処理に関する説明は割愛する。ここでは、本実施形態で新規に追加された処理や、追加説明が必要な処理についてのみ説明する。

図２１の処理手順の説明には、図２０の機能ブロック図を参照して説明する。

本実施形態におけるフェイク度表示のフローチャート（図４）では、前述の第１実施形態におけるいくつかの処理の代わりに、４個の処理（音声情報取得処理（Ｓ４２２）、音声テキスト化処理（Ｓ４２３）、音声テキスト化データ保存処理（Ｓ４２４）、音声テキスト化データ表示処理（Ｓ４２５））が追加されている。

フェイク度表示の処理が開始（Ｓ４１１）されると、音声情報取得部２８により、放送信号６１６から音声情報を取得する（Ｓ４２２）。

次に、音声テキスト化部２９により、音声情報取得処理（Ｓ４２２）で取得した音声情報を、文字情報（「音声テキスト化データ」という）に変換（テキスト化）する（Ｓ４２３）。

本実施形態では、音声情報を音声テキスト化データに変換する処理を、ＡＩの音声解析処理を利用して行っている。なお、ＡＩによる音声解析処理については、ｉｐｈｏｎｅ（登録商標）におけるｓｉｒｉや、Ｇｏｏｇｌｅ社が提供する音声入力技術、例えばホットワードの「ＯＫ，Ｇｏｏｇｌｅ」を認識する技術である。

次に、音声テキスト化処理（Ｓ４２３）で変換された音声テキスト化データを、音声テキスト化データ保存部３０により、ストレージ４の不揮発性メモリ４２に保存する（Ｓ４２４）。

次に、音声テキスト化データ保存処理（Ｓ４２４）で保存された音声テキスト化データを表示画面７１１に表示する（Ｓ４２５）。

テレビ放送の場合は、音声テキスト化データをテレビ放送の画面と重畳表示することや、２画面化することなどにより、表示画面７１１に表示する。

文字情報に変換された音声テキスト化データは、第１実施形態における表示情報と同じ取り扱いができる。

以下の処理は、第１実施形態におけるフェイク度表示の処理と同等であるので、説明を省略する。

本実施形態により、テレビやラジオ等の放送受信においても、本発明の効果を得ることができる。

本実施形態では、ユーザに関する情報として、ユーザの性格情報（騙され易さ）を採用しているが、前述の第２実施形態で説明したユーザの身体情報（興奮状態）を採用することもできる。また、前述の第３実施形態で説明したユーザの性格情報（騙され易さ）と、ユーザの身体情報（興奮状態）の両方を、採用することもできる。

本実施形態の応用として、通信ネットワークとしてのインターネット６１２を介して取得するＷＥＢページ６１３やＳＮＳ６１４などに添付された音声情報（音声情報ファイル）について、同様の処理を行うことができる。その結果、インターネット６１２を介して取得する音声情報についても、本発明の効果を得ることができる。

また、静止画情報や動画情報から、文字パターンを抽出し、文字情報に変換することができれば、当然、本発明の効果を得ることができる。例えば、インターネット６１２に接続されていないテレビが、放送信号（放送電波）を受信して音声情報を文字情報に変換し、テレビの画面にテロップとしてユーザ個別フェイク度や警告文を表示するように構成してもよい。その場合、ユーザの性格情報はテレビで設定操作を受け付けてもよいし、過去の視聴番組から視聴者の年齢（例えば子供か大人かくらいの区別でもよい）、性別を推定してもよい。例えば子供向け番組の視聴時間が多い場合は、ユーザ（視聴者）が子供である可能性が高いので、ユーザ個別フェイク度係数を通常の１．０よりも高い値に設定してもよい。

前述の実施形態では、スマートフォンを対象として説明したが、スマートフォン１以外の情報表示装置、例えば、タブレット、ノートパソコンを含むパソコン機器、ＡＲ（拡張現実）眼鏡やＨＭＤ（ヘッドマウントディスプレイ）においても、本発明が適用できることは言うまでもない。

更に、本発明のフェイク度表示機能は、本来の情報を表示する機能に付加的に加えられる機能であるので、このフェイク度表示機能はユーザの選択によりその機能のオン（有効）又はオフ（無効）が選択されるべきものである。そこで、図２のメインプロセッサ２、ストレージ４、タッチセンサ９１及び操作キー９２などの任意の操作入力装置により、フェイク度表示機能のオン（有効）又はオフ（無効）を設定できるように構成してもよい。更に、ユーザ個別フェイク度は、同一の表示画面７１１に表示情報と共に表示するだけでなく、複数の表示画面７１１のそれぞれに表示情報とユーザ個別フェイク度とを表示し、表示画面７１１を切り替えて表示させてもよい。更に、ユーザ個別フェイク度を算出しても表示画面７１１には表示情報のみを表示しておき、表示情報を転送するためにスマートフォン１でＳＮＳ等が起動すると、ユーザ個別フェイク度の値に対応して転送を警告するための表示（ポップアップ表示でもよい）がされてもよい。

以上、本発明の実施形態の例を第１実施形態～４を用いて説明したが、本発明の技術を実現する構成は前記実施形態に限られるものではなく、様々な変形例が考えられる。例えば、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成と置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。これらは全て本発明の範疇に属するものである。また、文中や図中に現れる数値やメッセージ等もあくまでも一例であり、異なるものを用いても本発明の効果を損なうことはない。

また、前述の実施形態では情報表示装置としての携帯情報端末を一人のユーザが使用する前提で説明してきたが、複数のユーザで１台の携帯情報端末を使用することもあり得る。この場合、ユーザの性格情報や身体情報等は各ユーザ固有のものであり、分離独立して扱う必要がある。

そこで、複数ユーザで１台の携帯情報端末を使用する場合は、ユーザの認証と連動してユーザ毎の性格情報、身体情報等をストレージ４の不揮発性メモリ４２に保存し、保存されたそれらの情報を用いることでユーザ毎のユーザ個別フェイク度を表示できる。ユーザの認証は、顔認証や指紋認証、パスワード認証等、一般的に普及している技術である。

これらにより複数のユーザで１台の携帯情報端末を使用する場合にも、本発明の効果を得ることができる。

前述した本発明の機能等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良い。また、マイクロプロセッサユニット等がそれぞれの機能等を実現するプログラムを解釈して実行することによりソフトウェアで実現しても良い。ハードウェアとソフトウェアを併用しても良い。前記ソフトウェアは、製品出荷の時点で、予めスマートフォン１のＲＯＭ４１等に格納された状態であっても良い。製品出荷後に、インターネット６１２上の外部サーバ６１５等から取得するものであっても良い。また、メモリカードや光ディスク等で提供される前記ソフトウェアを取得するものであっても良い。

また、図中に示した制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、必ずしも製品上の全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えても良い。

１ ：スマートフォン
２ ：メインプロセッサ
３ ：システムバス
４ ：ストレージ
１０ ：ユーザ
１１ ：制御部
１２ ：通信処理部
１３ ：表示情報取得部
１４ ：表示情報保存部
１５ ：フェイク関連情報取得部
１６ ：情報フェイク度算出部
１７ ：情報フェイク度データ保存部
１８ ：性格情報取得部
１９ ：性格情報保存部
２０ ：ユーザ個別フェイク度係数算出部
２１ ：表示データ出力部
２２ ：身体計測機器検出部
２３ ：身体計測値取得部
２４ ：平均値算出部
２５ ：身体情報保存部
２６ ：興奮状態推定部
２７ ：興奮状態情報保存部
２８ ：音声情報取得部
２９ ：音声テキスト化部
３０ ：音声テキスト化データ保存部
４１ ：ＲＯＭ
４２ ：不揮発性メモリ
４３ ：ＲＡＭ
５１ ：ＧＰＳ受信器
５２ ：地磁気センサ群
５３ ：加速度センサ群
５４ ：ジャイロセンサ群
６１ ：ＬＡＮ通信器
６２ ：電話網通信器
６３ ：近距離無線通信器
６４ ：放送受信器
７１ ：ディスプレイ
７２ ：インカメラ
７３ ：アウトカメラ
８１ ：マイク
８２ ：スピーカ
９１ ：タッチセンサ
９２ ：操作キー
６１１ ：無線ＬＡＮルータ
６１２ ：インターネット
６１３ ：ＷＥＢページ
６１５ ：外部サーバ
６１６ ：放送信号
６２１ ：携帯電話基地局
７１１ ：表示画面
７１２ ：表示情報領域
７１３ ：フェイク度領域
７１４ ：ユーザ個別フェイク度
７２１ ：身体計測機器

Claims (14)

1. 通信ネットワークに接続する通信器と、ディスプレイと、前記通信器及び前記ディスプレイのそれぞれに接続されたプロセッサと、を備える情報表示装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記通信ネットワークを介して前記通信器が受信し前記ディスプレイに表示される表示情報の信憑性の程度を示す情報フェイク度を、前記表示情報に由来する信憑性に関する特性に基づいて算出し、
   前記情報表示装置を操作するユーザが前記表示情報の信憑性の真偽を判断できる程度を示すユーザ個別フェイク度係数を、前記ユーザに由来する信憑性の判断傾向を表す指標に基づいて算出し、
   前記ユーザ個別フェイク度係数を用いて前記情報フェイク度を補正してユーザ個別フェイク度を算出し、
   前記ディスプレイに前記ユーザ個別フェイク度を表示する、
   ことを特徴とする情報表示装置。
2. 請求項１に記載の情報表示装置において、
   前記プロセッサは、前記指標としての前記ユーザの騙され易さを含む性格情報に基づいて前記ユーザ個別フェイク度係数を算出する、
   ことを特徴とする情報表示装置。
3. 請求項１に記載の情報表示装置において、
   前記プロセッサは、前記指標としての前記ユーザの身体情報に基づいて前記ユーザ個別フェイク度係数を算出する、
   ことを特徴とする情報表示装置。
4. 請求項３に記載の情報表示装置において、
   外部身体計測機器に無線通信接続する近距離無線通信器を更に備え、
   前記プロセッサは、
   前記近距離無線通信器に接続され、
   前記外部身体計測機器が計測した前記ユーザの身体情報に基づいて前記ユーザ個別フェイク度係数を算出する、
   ことを特徴とする情報表示装置。
5. 請求項４に記載の情報表示装置において、
   前記外部身体計測機器が過去に計測した前記ユーザの身体情報を記憶するストレージを更に備え、
   前記プロセッサは、
   前記ストレージに接続され、
   前記外部身体計測機器が過去に計測した前記ユーザの身体情報の平均値と、前記外部身体計測機器が現在計測した前記ユーザの身体情報との比較結果に基づいて、前記ユーザ個別フェイク度係数を算出する、
   ことを特徴とする情報表示装置。
6. 請求項４に記載の情報表示装置において、
   前記プロセッサは、
   前記外部身体計測機器が計測した前記ユーザの身体情報と前記ユーザの騙され易さを含む性格情報との両方に基づいて前記ユーザ個別フェイク度係数を算出する、
   ことを特徴とする情報表示装置。
7. 請求項３に記載の情報表示装置において、
   前記プロセッサは、
   前記ユーザの身体情報として、前記ユーザの血圧、体温、呼吸数、心拍数、発汗量の少なくとも一つ又は任意の組み合わせを用いて前記ユーザの興奮状態を推定し、推定した結果に基づいて前記ユーザ個別フェイク度係数を算出する、
   ことを特徴とする情報表示装置。
8. 請求項１に記載の情報表示装置において、
   前記プロセッサは、
   前記ディスプレイの同一の画面に、前記表示情報と前記ユーザ個別フェイク度とを表示する、
   ことを特徴とする情報表示装置。
9. 請求項１に記載の情報表示装置であって、
   前記プロセッサは、前記表示情報に由来する信憑性に関する特性として、前記表示情報が公開されたサイトの種類、前記表示情報の筆者、前記表示情報の公開者を示す情報、前記表示情報の信憑性を評価され付与された評価情報、前記表示情報が公衆回線を介して拡散された時期、前記表示情報が公衆回線を介して拡散された速度、前記表示情報に含まれる文章表現、の少なくとも一つ又は任意の組み合わせを用いる、
   ことを特徴とする情報表示装置。
10. 通信ネットワークに接続する通信器と、ディスプレイと、前記通信器及び前記ディスプレイのそれぞれに接続されたプロセッサと、を備える情報表示装置であって、
    前記プロセッサは、
    前記通信ネットワークを介して前記通信器が受信し前記ディスプレイに表示される表示情報の信憑性の程度を示す情報フェイク度を取得し、
    前記情報表示装置を操作するユーザが前記表示情報の信憑性の真偽を判断できる程度を示すユーザ個別フェイク度係数を、前記ユーザに由来する信憑性の判断傾向を表す指標に基づいて算出し、
    前記ユーザ個別フェイク度係数を用いて前記情報フェイク度を補正してユーザ個別フェイク度を算出し、
    前記ディスプレイに前記ユーザ個別フェイク度を表示する、
    ことを特徴とする情報表示装置。
11. 音声情報を含む放送信号を受信する放送受信器と、ディスプレイと、前記放送受信器及び前記ディスプレイのそれぞれに接続されたプロセッサと、を備える情報表示装置であって、
    前記プロセッサは、
    前記放送受信器が受信した前記放送信号に含まれる音声情報を文字情報に変換し、
    前記文字情報の信憑性の程度を示す情報フェイク度を、前記音声情報に由来する信憑性に関する特性に基づいて算出し、
    前記情報表示装置を操作するユーザが前記文字情報の信憑性の真偽を判断できる程度を示すユーザ個別フェイク度係数を算出し、
    前記ユーザ個別フェイク度係数を用いて前記情報フェイク度を補正してユーザ個別フェイク度を算出し、
    前記ディスプレイに前記ユーザ個別フェイク度を表示する、
    ことを特徴とする情報表示装置。
12. 請求項１１に記載の情報表示装置であって、
    前記プロセッサは、前記音声情報に由来する信憑性に関する特性として、前記音声情報を放送した放送局、前記音声情報の信憑性を評価され付与された評価情報、前記音声情報が公衆回線を介して拡散された時期、前記音声情報が公衆回線を介して拡散された速度、前記音声情報に含まれる文章表現、の少なくとも一つ又は任意の組み合わせを用いる、
    ことを特徴とする情報表示装置。
13. 通信ネットワークに接続する通信器と、ディスプレイと、前記通信器及び前記ディスプレイのそれぞれに接続されたプロセッサと、を備える情報表示装置で実行される情報表示方法あって、
    前記プロセッサが、
    前記通信ネットワークを介して前記通信器が受信し前記ディスプレイに表示される表示情報の信憑性の程度を示す情報フェイク度を、前記表示情報に由来する信憑性に関する特性に基づいて算出するステップと、
    前記情報表示装置を操作するユーザが前記表示情報の信憑性の真偽を判断できる程度を示すユーザ個別フェイク度係数を、前記ユーザに由来する信憑性の判断傾向を表す指標に基づいて算出するステップと、
    前記ユーザ個別フェイク度係数を用いて前記情報フェイク度を補正してユーザ個別フェイク度を算出するステップと、
    前記ディスプレイに前記ユーザ個別フェイク度を表示するステップと、
    を実行する、
    ことを特徴とする情報表示方法。
14. 音声情報を含む放送信号を受信する放送受信器と、ディスプレイと、前記放送受信器及び前記ディスプレイのそれぞれに接続されたプロセッサと、を備える情報表示装置で実行される情報表示方法であって、
    前記プロセッサが、
    前記放送受信器が受信した前記放送信号に含まれる音声情報を文字情報に変換するステップと、
    前記文字情報の信憑性の程度を示す情報フェイク度を、前記音声情報に由来する信憑性に関する特性に基づいて算出するステップと、
    前記情報表示装置を操作するユーザが前記文字情報の信憑性の真偽を判断できる程度を示すユーザ個別フェイク度係数を、前記ユーザに由来する信憑性の判断傾向を表す指標に基づいて算出するステップと、
    前記ユーザ個別フェイク度係数を用いて前記情報フェイク度を補正してユーザ個別フェイク度を算出するステップと、
    前記ディスプレイに前記ユーザ個別フェイク度を表示するステップと、
    を実行する、
    ことを特徴とする情報表示方法。

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