拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『SNS上の政治的な傾向を自動で把握できる技術がある』と聞いて、当社の広告や広報の判断に使えるか気になっています。そもそもどういう考え方で人物の「政治的志向」を推定するのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に説明しますよ。Retweet-BERTという手法は、ユーザーのプロフィール文に使われる言葉の傾向と、リツイートなどの情報拡散のつながりを同時に使って政治的な傾向を推定できるんですよ。
要するに、投稿の文章と誰と繋がっているかの両方を見るとより正確になる、ということでしょうか。だが、実務で使うときのコストや精度が心配でして、外部に頼む価値があるのかを見極めたいのです。
いい視点ですよ。ここは要点を三つにまとめますね。第一に言語情報はその人の「言い方」やキーワードに基づく手がかりを与えます。第二にネットワーク情報は誰と情報を共有しているかで類似集団を示します。第三に、この両方を組み合わせると、片方だけでは見えない文脈が補完されて精度が上がりますよ。
具体的にはどんなデータを使うのですか。うちの現場はSNSは限定的ですが、広告のターゲティングに使えるなら予算を割きたいと考えています。
質問ありがとうございます。実務で使う際は公開プロフィール文とリツイートなどの共有関係を使います。著者らは注釈付けされた少量のデータでモデルを微調整する方式を取り、まず大きな未ラベルのデータで学習してから少量ラベルで調整する点がコスト面でも効率的です。
これって要するに、たくさんのデータで『だいたいこういう人はこういう言葉を使ってこういう人と繋がる』と学ばせて、少しだけ正解を見せて性格を当てられるようにするということですか。
その理解で正解ですよ！素晴らしい着眼点ですね！技術的には大規模な未ラベルデータで言語とネットワークの特徴を同時に表現するベクトルを学び、ラベル付きデータで「左寄り」「右寄り」といったラベルに合わせて微調整しますよ。これにより少ない注釈で実用的な精度が出せるんです。
プライバシーや倫理面の心配もあります。うちが使うとなれば顧客の信頼を損なわないか、規制に抵触しないかを早めに確認したいです。
重要な懸念ですね。導入では目的の明確化、データの収集範囲制限、匿名化の徹底、法務チェックが必須です。加えて結果を外部に使う場合には透明性と説明責任を用意し、誤判定時の対処プロセスを決めておく必要があるんですよ。
なるほど。最後に一つだけ教えてください。実際に社内で使い始めるとき、何を優先して準備すれば良いですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。優先度は三点です。第一に使う目的を明確にし役割と期待値を定めること。第二に必要最小限のデータと匿名化ルールを定義すること。第三に評価基準と失敗時の対応フローを定めること。この三つが揃えば導入は現実的に進められますよ。
わかりました。では、要するに社内での利用は『言葉の傾向と拡散先の関係を同時に学習して、少量の事例で補正する』ことで実用に耐える精度が出せる。準備は目的定義、最小データでの匿名化、評価と対処フローの三点を優先する、ということで間違いないですね。自分の言葉にするとこういう内容になります。
