文書分類手法による炎上動画検出手法の検討

動画投稿サイトのコメントの炎上や，SNSでの応答が炎上し，誹謗中傷に発展する事がある。最近では誹謗中傷を苦にして自殺に至る人がでており，炎上は大きな問題になっている。本研究ではニコニコ動画を対象に，動画コメントが炎上している動画の検出手法を検討する。具体的には，動画コメントの単語頻度，単語の感情度，コメント全体の感情を数値化する。数値化したデータに基づき，機械学習を援用した文書分類手法を用いて，コメントが炎上している可能性のある動画の選出を目指す。本論文では，対象データと提案する炎上動画抽出手法について述べる。
Blowing up of comments on SNS (Social Network System) or video sharing service is a serious problem. Recently, there are two news about suicide of a YouTuber and a TV show cast. Both of them were suffering from slanderous comments. In this paper, we will study a method to detect a blowing up comment in video sharing service, nicovideo.jp. We focus on only comments posted by audiences. To vectorize many comments, we use word frequency, sentiment level of words, and the emotions of the entire comment. Based on the quantified vector and using a document classification method, we try to classify videos whose comments may be blowing by users or not. In this paper, we describe the target data and the proposed flaming video extraction method.