音声_SNS解析におけるAI活用の可能性：誹謗中傷からディープフェイク検知まで
Автор: 論文紹介チャネル
Загружено: 2025-12-26
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Bokolo, Biodoumoye George, and Qingzhong Liu. "Artificial intelligence in social media forensics: A comprehensive survey and analysis." Electronics 13.9 (2024): 1671.
ソーシャルメディア・フォレンジックにおける人工知能：包括的調査と分析に関するブリーフィング
ソーシャルメディアの利用者が2015年の20.8億人から2023年には49.5億人へと急増したことに伴い、サイバー犯罪も深刻化し、その経済的損失は同期間に3兆ドルから8兆ドルへと膨れ上がっています。サイバーいじめ、偽情報、過激化といった有害な反社会的行動に対処するため、「ソーシャルメディア・フォレンジック」という分野が確立されました。しかし、捜査官はデータの揮発性、膨大な量、そしてユーザーの匿名性といった特有の課題に直面しています。
本調査研究は、これらの課題を克服する上で人工知能（AI）が果たす極めて重要な役割を明らかにしています。特に、以下の3つの主要なAI技術が、ソーシャルメディア・フォレンジックの能力を飛躍的に向上させる可能性を秘めていることが示されています。
1. 自然言語処理（NLP）： テキストデータの分析に特化し、過激なイデオロギーの特定、サイバーいじめの検出、金融詐欺などに用いられる偽プロファイルの識別に応用されています。
2. グラフニューラルネットワーク（GNN）： ユーザー間の複雑な関係性をグラフ構造としてモデル化し、巧妙に加工された画像（フォートグラフィ）や、薬物密売のような組織的犯罪ネットワークの解明に活用されます。
3. 敵対的生成ネットワーク（GAN）： 高度な偽動画（ディープフェイク）を生成する技術として知られていますが、そのメカニズムを逆用し、ディープフェイクを検出する強力なツールとしても応用が進んでいます。
これらのAI技術の導入は、データの可用性とプライバシーのバランス、AIの意思決定プロセスが不透明な「ブラックボックス」問題、訓練データに内在するバイアス、そして急速に進化するテクノロジーへの追随といった重要な課題も浮き彫りにしています。今後の進展には、コンピュータ科学、社会科学、法学の専門家による学際的な協力、説明可能なAI（XAI）の開発、そして厳格な倫理ガイドラインの確立が不可欠です。
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