第21回テキストアナリティクスシンポジウム・参加報告(喜田)

学会情報

発表概要

タイトル

ニュースサイトにおけるフィルターバブル状態の事前検知モデルの検討

内容

推薦システムは、サービスにおけるユーザ体験の向上に繋がる。しかしその特性上、ユーザが好まないと判断したコンテンツの推薦は遮断され、偏った情報を提示し続ける可能性がある。この現象はフィルターバブル現象と呼ばれ、長年議論を生むトピックとなっている。

フィルターバブル現象に関する研究は様々存在するが、現象の定義が曖昧なものが多い。

そこで本研究では、新たなフィルターバブル状態の定義手法を提案し、フィルターバブル状態への遷移に起因する要素の特定を目指した。

質疑内容

• 推薦された記事だけではなく、推薦された中でどの記事が見られたかを見たほうがいいのでは？
• トピックからくる標準偏差と、感情からくる標準偏差のスケールはあっているか？
• 次元削減は適切か？

体験記

先月研究会で初めて北海道に行かせていただいてから早1ヶ月、人生２度目の北海道でした。

個人発表では、発表前から課題点として挙がっていた点にもしっかりと指摘を受け、今後の研究のヒントを得ることができました。

聴講した発表の中から、印象に残った研究を2つ紹介します。

大規模言語モデルは未知語に対する人間の感情想起を再現できるか？

未知語は本来意味を持たない言葉であるが、人間はその言葉に含蓄される感情を想起することができる。では、LLMはどうなのか？という研究。

着眼点がとても面白いなと思いました。

オンラインコメントがニュース閲覧者の賛否態度に与える影響の調査

私の研究に内容が近いという点でとても興味深い内容でした。

Yahoo!ニュースのコメントは「ヤフコメ」として時折話題になりますが、ニュースプラットフォームによっても結果が違ってきそうな気がしました。

学会以外の時間では、北海道といえば美味しいご飯！ということで、スープカレーや海鮮をいただきました。

2日目は体調を崩してしまいましたが、充実した2日間になりました。

次回の学会を見据え、しっかりと研究に励みたいと思います。

(コロナでした。)