インターネット空間にひそむ過激派

もはやインターネットは、コミュニケーションと情報の普及のためのグローバルなプラットフォームとなった。Twitterの月間アクティブユーザー数は平均3億3500万人で、過去数年間で1日あたり14％増加した。他の人気ソーシャルメディアを合わせると登録されている総ユーザー数は数十億人となる。

インターネット上の仮想空間には、ソーシャルメディアの能力を活用して歪んだ信念や他の人々への否定的な影響を広めるグループがあり、過激なコンテンツを視聴者に広めることにより、有害なイデオロギーを促進している。ソーシャルメディアは、これらの過激派グループがグループの新しいメンバーを募集する最も簡単な方法になった。

2015年に、テロ活動に関連するとして、Twitterから125,000を超えるアカウントが検出されたことが示されている。Twitterで疑わしいアカウントを観察し、特定された場合にブロックするために、さまざまな国（アメリカ合衆国、アイルランドなど）で専門家チームが発足された。

機械学習はソーシャルメディアの過激なコンテンツを予測するためにも使用できるが、自動ラベリング手順を改善する必要があるため、これまで以上に研究者の注意が必要である。

過去数十年にわたって、機械学習は映画や製品のレビューシステム、著者の帰属、プロテオミクスおよびゲノム研究、感情分析などのさまざまな問題に広く使用されてきた。しかし、極端または過激化したソーシャルメディアコンテンツ研究の分析は非常に少ない。また、ユーザーが頻繁に非常に限られたコンテキスト情報を提供するトピックでツイートするため、ツイートの長さが短くなると、問題がさらに難しくなり、他のソーシャルメディアプラットフォームのコンテンツと比較すると、感情分析を実行するのは困難となっている。

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マレーシアにあるマレーシア国際イスラム大学のWaqas Sharif ら研究者は、ツイッターにおける過激なツイートの識別という課題に着目し、機械学習による識別を試みた。結果、SVMを用いて84％という精度の結果を得た。

機械学習による過激なツイートの識別

Waqas Sharif らの研究のポイントは以下の通りだ。