AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署で「情報操作」や「コピーコンテンツ」が議論になっておりまして、正直よく分かっておりません。これって我が社のブランドにどのくらい影響するものでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、まずは要点を3つだけ押さえましょう。1) SNS上の同一もしくは類似メッセージは信頼を損なう、2) 手法はコピー・ペースト、言い換え、翻訳の三種に分けられる、3) 本論文はそれらを定量的に検出できる方法を示していますよ。
なるほど。で、具体的にはどのように見分けるのですか。例えば翻訳された内容は見た目だと分かりづらい気がしますが。
良い質問ですよ。ここで使う考え方は「3Δ（デルタ）空間」方式です。意味の近さ（semantic distance）、文字の違い（grapheme distance）、言語の差（language distance）という三つの視点でメッセージの距離を測り、異常に近いものをクラスタとして検出するのです。
これって要するに、内容の意味と文字遣いと使用言語の三方向から近さを測って、不自然に似ている組を見つけるということですか。
はい、その通りですよ。難しい専門用語は使わずに言うと、新聞の内容が翻訳されて複数の言語でほぼ同じことが繰り返されているか、あるいは同じ主張が少し言い換えられて大量に投稿されているかを、客観的に数字で示せるということです。
AIが言い換えをやることもあると聞きますが、その場合も同じ手法で区別できますか。投資対効果の観点で、どの程度の精度が期待できるのでしょう。
良い視点です。論文ではまず合成データを用いて手法を確認し、次に実際のTwitterデータで検証しており、コピー・ペースト、言い換え、翻訳の三種類とも高い検出率を示しています。投資対効果で言えば、早期発見によって風評拡散を抑え、対応コストを下げる効果が期待できますよ。
実運用を想定したとき、現場の担当が扱えるレベルでしょうか。それとも専門チームが必要ですか。
現場運用は二段階が現実的です。まず自動で類似クラスタを検出し、次に人間が疑わしいクラスタを判断するハイブリッド運用が費用対効果に優れます。社内の情報発信ルールと組み合わせれば、担当者レベルで扱える仕組みを作れるんです。
では優先順位をつけるとすれば何から始めるべきでしょうか。まず監視対象の選定と簡単なパイロットを求めてもよろしいですか。
もちろんです。一緒に要点を3つまとめますよ。1) まずは影響が大きいチャネルを選定する、2) 小規模なデータで3Δ空間の閾値を調整する、3) 自動検出→人手チェックのフローを作る。これで現場導入が現実的になりますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめますと、まずは主要なSNSを狙って短期の試験運用を行い、自動で似た投稿を探してから人が最終確認する流れを作る、ということでよろしいですね。
