2008 2009
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3 Web Web 3 19 22
4
Web Web 2 () 5
223 Web Web ISP 10 75% 20 6
Other TV stations On the Web 7 X X Y X Y X Y X Y ATV BTV CTV X YX A XA 6 Y ZB A2 N65 XZ I XA 6 Z B Y 2 D N 65 6 ZX A B XZ I I A Y Y Z 6 B E Z A 124 7P B A 2
Web 8
1. 2. Web 3. 信 憑 性 の あ る ブ ラ ン ド が 言 及 さ れ る 属 性 信 憑 性 の あ る ブ ラ ン ド 9
Web 1. u 2. 3. 4. 5. A 10
Web u 1. 2. 3. 4. 11
Web Web ISP 10 10 12
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14
223 1 1 10 50 20090% 1 2 10 R- 80% 10 3 2 NEC 10 80% 3 10 80% 3 NEC 15
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ex. ex. ユ ー ザ が 読 み 解 く た め の 要 約 各 論 点 の 主 張 論 点 の 網 羅 偏 り の な い 情 報 を 分 か り や す く goo UP UP 注 目 す べ き 対 立 点 根 拠 の 提 示 17
A A B 2008/9/21 1 7 2007/3/31!! 6 53 B A 2008/9/21 1 7 18
java script + Flex WebAPI NEC WISDOM TSUBAKI ( id,id, ) q TSUBAKI DB (NAIST ) WebTSUBAKI id, ( id,id, ) id WebAPI (q) 21 ( (TSUBAKI ) q id NAIST NEC id,id, ) 19
1 1 2,000 ) 6 DB53 2 3 WikipediaHTML 90% Wikipedia 20 9 1 2 R -60% 50% 6 50% 6 2 NEC 70% 6 6 Web 48 99% 80%) NICT (1713) 8 NEC UI UI NICT 20 20
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関連技術の施策 インターネット上の違法 有害情報検出技術の研究開発 インターネット上の違法 有害情報検出技術の研究開発 時々刻々新たに流通する違法 有害情報を検出するには 効果的なコンテンツ チェック方式の高度化が不可欠 現在インターネット接続事業者 ISP 等で用いられているのは 単語レベルで一致したものを検出する技術が一般的である が 今後は 文脈の意味を解析して 文章単位で違法 有害な情報を検出することのできる技術を開発することにより ISP 等における違法 有害情報の検出の迅速化を図るとともに 検出の負担を軽減し もってインターネット上の情報の適正化を 推進することが重要な課題 本研究開発は 独立行政法人情報通信研究機構 NICT から KDDI研究所に委託され 本年9月から研究が開始されている 実施期間は 平成21年度から平成23年度を予定 違法 有害 情報 掲示板等 のサイト ISP等 現状 将来 違法 有害情報の 自主的な削除等 人手をかけたサイト内の違法 有害情報の検出 ISP等 掲示板等 のサイト 迅速 効率的なサイト内の違法 有害情報の検出 文脈の意味を解析できる 高度な違法 有害情報の 検出技術 国が開発支援 22