| 久田 祥平 | D, 中間発表 | ソーシャル・コンピューティング | 荒牧 英治, 渡辺 太郎, 若宮 翔子, 矢田 竣太郎 |
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title: *** Japanese Expressions Dataset learning from Online Human Rights Infringement Case ***
abstract: *** The escalating social concern of offensive language on digital platforms has encouraged datasets and automated detection research to understand its nature and countermeasures. Recognizing the limitations of existing offensive language detection datasets, such as oversimplification, annotation bias, and insufficient consideration of cultural contexts, requires an approach that tailors the offensive language problem to individual societies while leveraging social science expertise. We propose a unique Japanese offensive language corpus drawn from court cases, utilizing the expertise of the legal profession, particularly in the context of the Japanese language, where linguistic resources for publicly available offensive language are scarce. Our dataset, based on an analysis of online human rights infringements in Japan, assigns four rights — the right of reputation, the sense of honor, the right of peaceful private life, and other personal rights — along with binary labels indicating their infringements, to textual expressions. Our research aims to identify linguistic features of defamation and insult in Japanese that are not covered by existing offensive language, and to provide a basis for leveraging discussion and expertise from other fields in the practice of offensive language detection and content moderation. *** language of the presentation: *** Japanese *** 発表題目: *** 裁判例から学ぶ 日本語人権侵害発言データセット *** 発表概要: *** ネット上の誹謗中傷は大きな社会問題なっており，検出タスクやデータセット構築などの研究が行われている． 既存研究は，誹謗中傷の主観的な性質のため，読み手の感性としての主観評価を受け入た分類または，誹謗中傷をヘイトスピートのようなより細かいサブタスクに分割することで，課題を具体化した，明確な基準による分類に基づいている． このため，ヘイトスピーチのような関心度の高いサブタスクを除き，社会問題に至る言語行為と，既存の誹謗中傷へのアプローチにはやや隔たりがある． 本研究では，誹謗中傷を人権侵害という観点から捉えることで，その専門家である法曹による判断を利用することができると考え，判例から，人権侵害が争われた言語表現のデータセットを作成し，公開を開始している． これにより，人権侵害の言語的な特徴や，既存研究における誹謗中傷との相違点を明らかにすることが期待される． *** | |||
| 飯田 静空 | M, 2回目発表 | ソーシャル・コンピューティング | 荒牧 英治, 中村 哲, 若宮 翔子, 矢田 竣太郎 |
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title: Designing Social Heat Sensor aware Heat Acclimation
abstract: With serious damage caused by rising temperatures expanding on a global scale, the importance of quantifying thermal sensation is increasing for heat countermeasures. In Japan, Wet Bulb Globe Temperature (WBGT) based on weather data at a certain time, is often used to alert hot days. However, since past thermal experiences may influence thermal sensation, the quantification close to actual sensation should reflect the thermal sensory characteristic. To incorporate the thermal sensory characteristic into a social heat sensor that measures an indicator based on the thermal sensation of people, this study examined the existence of two thermal sensory characteristics that may be caused by past thermal experiences: heat acclimation and heat short-term trend. We defined a social heat index (SHI) based on daily user responses about perceived heat collected from Yahoo! JAPAN Crowdsourcing during the summer season in 2022. Our results showed only heat acclimation, characteristic of feeling less hot after a certain level of thermal experiences for an extended period, and the thermal sensation that experienced with a maximum temperature (MT) over 28.1°C in June eased in July. Furthermore, we devised a model to predict SHI that considers heat acclimation, suggesting that modeling heat acclimation improves the accuracy in the experiment. This emphasizes the importance of public heat warning systems also considering past thermal experiences. language of the presentation: Japanese 発表題目: 暑熱順化を考慮したソーシャルヒートセンサの設計 発表概要: 気温上昇に伴う深刻な被害が世界規模で拡大している中、「暑さ」を定量化することで熱対策につなげる重要性が高まっている。日本では、客観的に記録されたある時の気象データを基にしたWBGT（暑さ指数）が、暑い日の注意喚起に使われることが多い。しかし、過去の熱経験は「暑さ」に影響を与える可能性があるため、実際の感覚により近い定量化にはこの特性を反映する必要がある。本研究では、人々の「暑さ」に基づく指標を測定するsocial heat sensorに感覚特性を組み込むために、過去の熱経験に起因すると考えられる2つの感覚特性、すなわち「暑熱順化」と「熱短期トレンド」の存在を検討した。 2022年の夏季においてYahoo! JAPAN Crowdsourcingで集めた日々のユーザの「暑さ」の回答から、social heat index (SHI)を定義した。その結果、ある程度の「暑さ」を長時間経験すると「暑さ」を感じにくくなる暑熱順化のみが確認され、6月の最高気温28.1℃以上で経験した「暑さ」が7月には和らいでいた。さらに、暑熱順化を考慮したSHIを予測するモデルを考案し、実験において暑熱順化をモデル化することはSHIの予測精度を改善できることを示唆した。これは、公共の「暑さ」警告システムが過去の熱経験も考慮することの重要性を強調する。 | |||
| 大西 駿太朗 | M, 2回目発表 | ソーシャル・コンピューティング | 荒牧 英治, 中村 哲, 若宮 翔子, 矢田 竣太郎 |
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Title: Social Senser Satisfied Criteria Abstract: Twitter is often used for social sensors. The basic idea of social sensors is to analyze the amount of Tweets and treat it as a measurement. Prior research has been conducted based on the assumption that a large population increases the amount of Tweets and thus the measured values. In this study, the analysis focused on the part that the amount of speech increases with the size of the population. As a result, we found several situations in which this assumption did not hold, and at the same time, the social sensor is ineffective. Language of the presentation: Japanese 発表題目: ソーシャルセンサの成立条件 発表概要: Twitterはソーシャルセンサによく用いられている。 ソーシャルセンサの基本アイデアは、人間の発言量を解析し測定値として扱うことである。 先行研究では、人口が多いと発言量が増加し測定値も増加するという仮定を元に研究が行われている。 本研究では、この人口が多いと発言量が増加するという部分に着目し解析を行った。 その結果この仮定が成り立たたず、同時にソーシャルセンサが成り立たない状況設定がいくつか見られた。 | |||