文章表現の曖昧さ指摘による情報精査の態度・行動促進

山本研究室学部4年の齊藤です。 第11回「データ工学と情報マネジメントに関するシンポジウム(DEIM2019)」 にて発表した卒業研究について紹介します。


「~と言われている」や「某○○は~」といった、実際に誰の発言なのか明確でない文章表現が使われた情報について、読み手はその信憑性に気をつける必要がある。読み手の情報精査の態度・行動促進を行うために、曖昧な表現のある文章を検出し、ハイライト表示をするシステムの作成を行った。

システム作成のために2つのことを行った。
・曖昧な文の識別システムの作成
・ハイライト表示の効果の測定

識別システムは機械学習にて検出器を作成し、Wikipediaの文章をデータセットとした。性能はF1値で0.7を超えた。

ユーザ実験の結果、ハイライト表示をすることで読み手は短時間で記事を読むようにウェブ探索を行うようになり、よく知らない・自信の無い分野について調べる場合に多くのウェブページを訪問するようになった。

ファストスロー第14章

今回の読書会はファスト&スローの第14章です。

14章のテーマは「基準率」と「代表性」です。

代表性に強く影響され、基準率の低いことでも可能性を高く見積もる性質があるという説明です。

ベイズ統計学の確率計算は今後も登場します。

ファストスロー第8章

研究室の読書会を開催しました。今回はファスト&スローの第8章です。

今回の内容は、システム1が持つ3つの性質の説明です。

システム1の良い点はヒューリスティックが活用できることであり、悪い点として認知バイアスの発生があることは序章から学びましたが、今回の内容からどの様な性質でシステム1の良い点と悪い点が発生するか理解を深めることが出来ました。