機械学習でフェイクニュースを見分けるには？
From:山極綾子
3年前、とある研究結果が話題を呼びました。
正しい情報は星の形をしている一方。
フェイクニュースなどの誤った情報はいびつな形をしていたそうです。
形とはいったい何のことでしょうか。
機械学習のひとつの分野で、グラフを表現しようとするものがあります。
グラフというと、例えば職場での人間関係を表すようなものがあります。
メンバーを点で表して、何らかの基準でAさんとBさんが「つながっている」と判断すれば、
その点の間に線を引いて。
たとえば、一日に3回以上会話する人たちを線で結んでみれば、
おしゃべり好きな人や組織の形、
管理職ではないけれど実は中心人物になっているような人がわかるかもしれません。
そしてそのように作成したグラフの各要素を、
どうすれば見栄え良く表示できるのか、といった課題や。
もしくはそのそれぞれの特徴を示すベクトルを学習する、といったことが近年行われています。
そのベクトルを使うと、Aさんと似ている（≒近しい）人はだれか？
といったこともわかるのですが、それはさておき。
冒頭の話で出てきた「形」というのは、情報の伝達の流れをグラフで表現した際のお話でした。
SNS上で情報が発信された状態を点で表し、それが拡散されている状況を線で表すと、
正しい情報は星のような形でつながっていたそうです。
一方で、フェイクニュースはいろいろなところで同時発生しており、
正しい情報とは似ても似つかぬ構造を持っていたとのこと。
フェイクニュースを見分けることができる！
と、当時話題になっていたことを思い出します。
どんなにうまく文章を書いて騙そうとしても、
内容とはまったく違うところでばれてしまうようです。
参考：https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC1398T0T10C21A7000000/
フェイクの姿が見えた SNS蝕む誤情報のすみか（日本経済新聞）
昨今、機械学習ではグラフの表せる情報をいかに増やすか。
つまり、複雑な問題をどうやって表現するかどうかに焦点があてられることがほとんどなのですが、
フェイクニュースのような課題に対して、シンプルな解を与えることもまた、
この手法ができることのひとつです。
最近の流行りだけに惑わされず、本質をとらえた研究をしたいものです。
山極綾子
P.S.
話は全く変わりますが、今週、今年の男子ゴルフメジャー最終戦である全英オープンが開催されます。
開催コースってどんなところ？
どんな物語がこれまで大会とゴルフコースを彩ってきたのか。
歴史があるモノが好きな方であれば、きっとお楽しみいただけるかと思います。
2023全英オープンプレビュー＠企業と人材をつなぐ人事情報メディア 賢者の人事
https://blog.people-resource.jp/2023_theopen_preview/
この情報はきっと、いろいろなところで同時発生はしないと思われますので、
ぜひ星の中心をなすだろうこの記事をお楽しみください。
P.P.S.
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