AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『SNSの偽アカウント対策を強化した方が良い』と言われまして、何から始めれば良いか分からず困っております。論文で何か実用的な方法はありましたか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、今日は『不完全なプロフィールでもSNSのクローンアカウントを検出する』手法について、実務で使える要点を3つに分けて分かりやすく説明できますよ。
不完全なプロフィール、という言葉自体がまず実務向けでは分かりにくいのですが、現場ではどんな状況を指すのですか。
良い質問です。要するに、SNS上でユーザーが氏名や生年月日、場所、プロフィール画像などを全部埋めないことが多いという話です。これを『Incomplete Profiles（不完全なプロフィール）』と呼び、完全な情報を前提にした既存手法は精度が落ちる可能性があるんですよ。
なるほど。では、この論文の方法は具体的に何をしているのですか。投資対効果の面で知りたいのですが、導入すると現場で何が変わりますか。
端的に3点です。1つ目は、ユーザー名が似ているアカウント候補をまず拾うこと、2つ目はプロフィールと多視点の表現（Weighted Generalised Canonical Correlation Analysis、WGCCA — 重み付き一般化正準相関分析）から特徴を作ること、3つ目は欠損を埋める処理（imputation）を入れてからLight Gradient Boosting Machine（LightGBM — 軽量勾配ブースティング機）で判定することです。これにより不完全なデータでも精度が保てるという利点がありますよ。
これって要するに、情報が足りなくても別の角度から補って判定するということですか。安価に運用できるなら現場で使いたいのですが。
その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。実務ではまず簡易版のルール実装から入り、誤検知の少ない候補を人が確認する運用にすれば初期投資は抑えられます。要点は、候補抽出→特徴生成→欠損補完→機械学習判定の4段階です。
人手で確認するフローを入れると、現場負担が増えないか懸念します。運用面で注意すべき点は何ですか。
実務向けには3つの運用上の観点を押さえれば負担は最小化できます。自動判定の閾値を conservative（保守的）に設定して人が確認する候補を絞ること、定期的にラベル付きデータを集めてモデルを更新すること、最後に誤検知のコストと見逃しのコストを経営判断でバランスさせることです。大丈夫、ステップを小さく切れば導入は進められますよ。
ありがとうございます。では最後に要点を一度、私の言葉で確認させてください。私が説明して間違いなければ次の会議で落とし込んでみます。
素晴らしいです、その調子ですよ。どう説明されますか。
分かりました。要するに『ユーザー名で候補を拾い、プロフィール以外の視点も使って情報の穴を埋め、機械学習で判定することで不完全なデータでもクローンアカウントを高精度に見つけられる』ということですね。
