入力フォームでのフォント変容による 「炎上」抑制手法の提案と検証

フォント変化によるSNSにおける 「炎上」抑制手法の提案と評価 水野 颯, 中村 聡史 明治大学 総合数理学部 先端メディアサイエンス学科 中村聡史 研究室 2020/03/17

研究の概要 背景 ネット「炎上」の社会問題化，抑制の必要性 • 日本人の約8割がSNSを利用（総務省 2018） 目的 「炎上」してしまう人への健全な促し • 「炎上」しない書き込みを強制するのではなく 自然な促しによって「炎上」しにくい環境を作る 手法 入力フォームでのフォント変容 • フォントから受ける印象によって「炎上」しにくくでき ないか

「炎上」という社会問題 「炎上」 ある人や企業の行為・発言・書き込みに対して， インターネット上で多数の批判や誹謗中傷が行われること （山口 2016） • 食べ物・宗教・社会保障・格差・ 災害・政治・戦争 といった話題で「炎上」頻発 • 個人の精神的被害、集団の経済的被害が 生じる社会問題 「炎上」してしまう人を減らしたい

「炎上」抑制の先行研究 • 「炎上」する可能性が高い投稿の 自動判定・修正を行う研究（大西 2015） • 検閲的な手法 • 「炎上」しそうな書き込みを警告する手 法に関する研究（川上 2016） • 「殺す」という特定のワードにのみ反応

投稿フォームでの「炎上」抑制 • 「炎上」書き込みを投稿前に抑制 • 「炎上」しそうな書き込みを ユーザ自身が見直すような仕組み • 自然で快適なSNSライフ 書かない方が いいな…

フォントによる「炎上」抑制 • 投稿前に炎上を抑制するため 文章入力時に自然な形で提示できるもの → 入 力 文 の フォント ホラー体フォント を適用した 入力フォーム

フォントによる「炎上」抑制 • フォントは文意を伝達する有効性に大き な 影 響 を 与 え る （ C a l d we l l 2 0 1 3 ） • フォント選択が文章自体の印象にも大き な 影 響 （ H e n d e rs o n 2 0 1 4 ） • 文章の印象がフォントによって変化 • 文章入力もフォントによって変化するの のであれば、「炎上」抑止に活用可能 →フォントによる文章入力への影響を調査

実験 フォントによる文章入力への影響を調査 実際に様々なフォントを適用した 入力フォームを用いるコメント入力実験 • 8種類のフォントを適用 • 先行研究（斎藤 2019）を参考に，強い印象 を持つフォントを選択 • 7種類のトピックを用意しコメントを収集 • 炎上しやすい 「食べ物・宗教・社会保障・格差・災害・ 政治・戦争」に関わるトピック

実験 適用したフォント ポジティブ、ネガティブな印象のフォント(DFP) 汎用フォント「游明朝」「游ゴシック」

実験 各フォントの持つ印象 • 斉藤ら（2019）より各フォントの印象 フォント名 強い印象 DFPてがき誠W3 DFPホラーB3 良い，快い，美しい 悪い，嫌い，醜い，不快，弱い， 冷たい，陰気な，ぼんやりした DFPクラフト墨W9 DFPスティックW5 DFP平成ゴシック体W7 暖かい 陽気な． 強い，重い，はっきりした DFPてがき楽W3 游明朝，游ゴシック 軽い， 汎用フォント．

実験 使用したトピック • 炎上を疑似的に再現 感情的な書き込みを誘発するトピック • 炎上しやすい 「食べ物・宗教・社会保障・格差・災 害・ 政治・戦争」がテーマ • 直感的な画像をメインにキャプションを 添えて提示

実験 使用したトピック 食べ物トピック 恵方巻きの廃棄 に関する話題 食べ物トピック 日本で人肉食解禁 というフェイク ニュースの拡散に 関する話題 宗教トピック 聖人「ザビエル」 の肖像への落書き に関する話題 社会保障トピック 日本とスウェーデン の税金の違いに関す る話題

実験 使用したトピック 災害トピック 災害発生直後の 「不謹慎」問題 に関する認識の 話題 政治トピック 「政治」を 画像検索した画像 戦争トピック イスラエルの戦車 に向かう パレスチナの少年

実験 4 9 5 名 の 協 力 者 ( Ya h o o ク ラ ウ ド ソ ー シ ン グ ) による各トピックへのコメントを分析 • 報酬は1人あたり15ポイント程度 • コ メ ン ト は 1 4 0 字 以 内 （ Tw i tte r と 同 等 ） • 入力フォーム上部にカウントアップ表示

実験結果 トピック 平均文字数 恵方巻き 48.58 人肉食 37.91 宗教 38.05 税金 44.23 不謹慎 39.02 政治 32.46 戦争 27.56 全トピック 38.72

実験結果 • ユーザごとにコメント文量を標準化 • フォント・トピックごとに平均値を算出 フォント DFPてがき誠W3 DFPホラーB3 DFPクラフト墨W9 DFPスティックW5 DFP平成ゴシック 体W7 DFPてがき楽W3 游明朝 游ゴシック 全フォント 全トピック 恵方巻き 人肉食 宗教 税金 災害 政治 戦争 0.02 -0.03 -0.07 -0.03 0.39 0.15 0.35 0.43 -0.31 -0.26 -0.22 -0.31 -0.07 -0.15 -0.17 -0.16 0.55 0.37 0.30 0.37 0.11 0.12 0.08 0.04 -0.11 -0.09 -0.32 -0.21 -0.68 -0.45 -0.67 -0.55 0.07 -0.05 0.05 0.06 0.00 0.29 0.20 0.34 0.58 0.34 -0.02 -0.07 0.06 -0.09 -0.16 0.07 -0.12 0.12 -0.01 -0.07 0.41 0.39 0.45 0.63 0.44 0.29 0.00 0.23 0.01 0.11 -0.14 -0.18 -0.49 -0.12 -0.21 -0.58 -0.75 -0.52 -0.71 -0.61

フ ォ ン ト 印 象 値 と コ メ ント 文 字数 の 相関 正の相関 印象 はっきりした-ぼんやりした 都会的な-田舎風な 強い-弱い 迫力のある-迫力がない 美しい-醜い 男性的な-女性的な 良い-悪い 快い-不快な 好きな-嫌いな 今風な-古風な 負の相関 相関係数 0.936 0.896 0.770 0.676 0.666 0.570 0.567 0.533 0.444 0.334 印象 相関係数 洋風-和風 0.286 明るい-暗い 0.046 贅沢な-質素な -0.056 楽しい-苦しい -0.088 陽気な-陰気な -0.231 にぎやかな-静かな -0.423 軽い-重い -0.439 暖かい-冷たい -0.544 開放的-閉鎖的 -0.594 複雑な-単純な -0.753

実験結果 ネガティブなコメント割合 COTO H A A P I を 用 い て コ メ ン ト の 感 情 推 定 各項目ごとのネガティブなコメントの割合 フォント/トピック DFPてがき誠W3 DFPホラーB3 DFPクラフト墨W9 DFPスティックW5 DFP平成ゴシック 体W7 DFPてがき楽W3 游明朝 游ゴシック 全フォント 全トピック 恵方巻き 人肉食 宗教 税金 災害 政治 戦争 0.39 0.43 0.37 0.40 0.67 0.62 0.51 0.59 0.45 0.46 0.39 0.46 0.37 0.34 0.44 0.29 0.27 0.30 0.34 0.36 0.32 0.53 0.32 0.36 0.25 0.29 0.29 0.38 0.33 0.41 0.26 0.27 0.40 0.38 0.40 0.36 0.39 0.61 0.58 0.55 0.52 0.58 0.35 0.40 0.42 0.42 0.42 0.31 0.34 0.39 0.26 0.34 0.37 0.29 0.40 0.37 0.34 0.40 0.41 0.39 0.42 0.40 0.39 0.21 0.27 0.24 0.29 0.38 0.41 0.36 0.33 0.34

実験結果 ポジティブなコメント割合 COTO H A A P I を 用 い て コ メ ン ト の 感 情 推 定 各項目ごとのポジティブなコメントの割合 フォント/トピック DFPてがき誠W3 DFPホラーB3 DFPクラフト墨W9 DFPスティックW5 DFP平成ゴシック 体W7 DFPてがき楽W3 游明朝 游ゴシック 全フォント 全トピック 恵方巻き 人肉食 宗教 税金 災害 政治 戦争 0.23 0.21 0.23 0.24 0.10 0.17 0.27 0.20 0.09 0.14 0.14 0.13 0.34 0.33 0.34 0.38 0.39 0.26 0.26 0.36 0.19 0.18 0.18 0.25 0.26 0.10 0.16 0.14 0.20 0.34 0.26 0.22 0.24 0.26 0.24 0.27 0.24 0.18 0.19 0.15 0.23 0.18 0.25 0.18 0.09 0.15 0.15 0.34 0.40 0.33 0.40 0.36 0.29 0.34 0.31 0.31 0.32 0.26 0.29 0.29 0.29 0.24 0.15 0.17 0.19 0.19 0.17 0.20 0.20 0.32 0.27 0.25

考察 • フォントの印象と入力文量の間に強い 相関があったことから，フォントの印象 が文章入力と関係 • 感情推定の結果では各フォント1割程度の 差異 • トピックによって影響に差異

システムの展望 • SNSのクライアントとして実装 • 書き込み画面に適切なフォントを適用 • 適用基準 • ユーザの入力傾向（内容・言葉遣い・ キータイピング） • 書き込もうとしているトピック

まとめと今後の展望 • 「炎上」に繋がる書き込みを投稿前に 抑制するため，印象の強いフォントの 適用による入力文の変容を試行 • 8種類のフォントと7種類のトピックを 用いて実際にコメントを収集 • フォントが文章入力に影響を与える とみられる結果 • より詳細に影響を調査し，システム化