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%%%%\newcommand{\red}[1]{\textcolor{red}{#1}}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

\Volume{31}
\Number{4}
\Month{December}
\Year{2024}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}

\received{2024}{5}{1}
\revised{2024}{8}{1}
\accepted{2024}{9}{10}

\setcounter{page}{1598}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\jsubject{一般論文}
\jtitle{日本語オンライン誹謗中傷検出に向けた裁判例データセット}
\jauthor{久田　祥平\affiref{Author_1} \and 若宮　翔子\affiref{Author_1} \and  荒牧　英治\affiref{Author_1}}
\jabstract{%
デジタルプラットフォーム上の誹謗中傷に対する社会的関心が高まっており，その性質の理解と対策に向けたデータセットや自動検出の研究が進められている．既存のデータセットでは，誹謗中傷の主観的な性質とクラウドソーシングなど非専門家によるアノテーションを実現するために，タスクを単純化や主観的な判断に依存することで，実際問題との乖離や社会・文化的文脈の考慮不足といった課題があり，社会科学の専門知識を活用しながら，誹謗中傷問題を個々の社会に合わせて調整するアプローチが必要である．そこで本論文では，日本の裁判例を基に誹謗中傷検出に向けた日本語データセットを提案する．我々のデータセットは，オンライン上の発言に対して，名誉権や名誉感情といった法的権利と，その権利に対する裁判所の判断を誹謗中傷のラベルとして利用している．さらに，自動検出手法の検証によって，実際上の問題とのギャップを明らかにし，課題点に対する検討を行っている．この研究は，誹謗中傷の問題に実際の社会問題に即したデータセットの構築により，配慮されたコンテンツモデレーションの実践を目指すとともに，他のドメインからの専門知識の活用に関する議論の基盤を提供することを目指している．
\renewcommand{\thefootnote}{}
\footnote[0]{この論文は，言語処理学会第29回年次大会発表「権利侵害と不快さの間：日本語人権侵害表現データセット」を拡張したものである．}
\renewcommand{\thefootnote}{\arabic{footnote}}
}
\jkeywords{データセット，誹謗中傷，攻撃的言語，法自然言語処理}

\etitle{Court Case Dataset for Japanese Online Offensive Language Detection}
\eauthor{Shohei Hisada\affiref{Author_1} \and Shoko Wakamiya\affiref{Author_1} \and Eiji Aramaki\affiref{Author_1}} 
\eabstract{%
The growing social concern over offensive language on digital platforms has spurred research into datasets and automated detection to better understand its nature and develop countermeasures. Existing datasets often simplify tasks and rely on subjective judgments by nonexpert annotators through crowdsourcing. This approach leads to a disconnect from actual issues and a lack of consideration for social and cultural contexts, indicating the need for approaches that adjust to individual societal contexts while utilising social science expertise. This study proposes a Japanese dataset for offensive language detection based on Japanese court cases. Our dataset utilises labels for offensive language, legal rights such as the right to reputation and sense of honour, and judicial decisions. Furthermore, by validating the automated detection methods, we identify gaps in practical issues and discuss areas for improvement. This research aims to build a dataset that reflects real societal issues, promoting fairer content moderation practices and fostering discussions on integrating expertise from other domains.
}
\ekeywords{Dataset, Offensive Language, Defamation, Legal Natural Language Processing}

\headauthor{久田，若宮，荒牧}
\headtitle{日本語オンライン誹謗中傷検出に向けた裁判例データセット}

\affilabel{Author_1}{奈良先端科学技術大学院大学}{Nara Institute of Science and Technology}



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{document}
\maketitle


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{screen}
\centering
\noindent\textbf{本論文では，誹謗中傷の事例を扱う性質上，\\不快な表現が含まれることにご注意下さい．}
\end{screen}

\section{はじめに}
デジタルプラットフォーム上での誹謗中傷は，現代社会における重大な懸念事項となっており，
この問題に対処するため，誹謗中傷を自動で検出するモデルやデータセットの開発が幅広く取り組まれ始めている \cite{fortuna-2018,poletto2021resources}．
既存のデータセットは，階層的な分類を採用するOLID \cite{zampieri-etal-2019-predicting}のようなアプローチ，ヘイトスピーチ \cite{Davidson_Warmsley_Macy_Weber_2017,gibert2018hate}など，サブタスクごとに問題を具体化し，判断基準を明確にするアプローチが一般的である．
一方で，主観性を重視したデータ構築もあり，アノテータに常識的な判断を委ねる研究 \cite{fortuna-etal-2019-hierarchically}やコメントの有害性を評価するTOXICITYスコア \cite{muralikumar2023toxity}のように一定の主観的評価が認められている．
このような 2 つのアプローチによって，多様で客観的な定義が難しく \cite{vidgen-etal-2019-challenges}，主観的な性質のある \cite{kumar2021,waseem2021disembodied,weerasooriya-etal-2023-vicarious}誹謗中傷に対して，アノテーションが行われてきた．

しかし，既存研究に共通した問題がある．
それは多くの研究が，大規模なデータセットを実現するために，クラウドソーシングによる非専門家のアノテーションに頼っている点である．
このため，タスクの単純化，サブタスクへの分割，主観的判断への負託により，現実の誹謗中傷問題とのギャップを生み\cite{arora}，検出における不公平さをもたらす恐れがある\cite{sap-etal-2022-annotators}．
例えば，ある発言が誹謗中傷かどうかの判断は，人種や国籍，性別，政治思想によって変化 \cite{sap-etal-2019-risk,weerasooriya-etal-2023-vicarious}するため，集合知によるアプローチを困難にしている．
問題を全体的な観点から捉えつつ社会文化的な背景を理解した判断を行うために，専門家の知見を活用する重要性 \cite{Vidgen2020-plosone}が指摘されている．
また，海外の良質なデータセットを翻訳することも考えられるが，文化に依存する誹謗中傷は，言語固有のデータセットが重要 \cite{hindi,noboundry}となる．
実際上の誹謗中傷対策は，
%%%%大手プラットフォームによる自主的なコンテンツモデレーションに依存している \cite{ihou2,kaushal2024automatedtransparencylegalempirical}ものの，
    大手プラットフォームによる自主的なコンテンツモデレーションに依存している  (総務省 (b); Kaushal et al. 2024)\nocite{ihou2,kaushal2024automatedtransparencylegalempirical}ものの，
そのような努力にも関わらず，誹謗中傷による申し立て件数は増加傾向\footnote{手続き簡略化から 1 年，ネット中傷の発信者開示請求が急増…対応できない事業者には制裁金も\\読売新聞\url{https://www.yomiuri.co.jp/national/20231016-OYT1T50063/}}であり，日本のオンライン空間において，自主的な対応が望めないプラットフォームの誹謗中傷に対処するためには，言論の自由を保護も考慮した，
%%%%違法性に基づく法的枠組みに従う必要である\cite{ihou}．
    違法性に基づく法的枠組みに従う必要である (総務省 (a))\nocite{ihou}．

このような背景を踏まえ，違法性を根拠にした誹謗中傷検出に向けて，
本研究では，日本の裁判例をもとに，法学専門家によるデータセット構築\footnote{データセットは\url{https://github.com/horshohei/japanese-offensive-language-from-court-case}で公開}を行うアプローチをとる．
図\ref{overview}に例を示す．
裁判例（図\ref{overview}左）は，基本的には権利の侵害の判断を述べるものであるが，誹謗中傷発言自体も引用し，その問題点について議論している．
これを材料に，図\ref{overview}右のような構造化した形へ変換する．
この際，オンライン上の不適切発言に対して，民法上の不法行為に対応する名誉権や名誉感情などの法的権利を裁判所の判断を利用しながらラベル付けを行う．
このアプローチの利点は，裁定という法的結果と結びつけることで，主観性やバイアス，判断の不一致といった問題を解決できる点である．
これには，裁判例を読解する専門知識が必要であるため，本研究では法学の専門家が作業を行う．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% fig. 1
\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{31-4ia7f1.eps}
\end{center}
\caption{本研究の概要：民事事件の裁判例から誹謗中傷検出に向けたデータセットを作成する．}
\label{overview}
\end{figure}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

本稿では，このデータセット構築の方法論を述べるとともに，使用法の理解のために，データセットを用いた予備的な実験と考察を付す．
本研究の結果，他言語と比較してリソースが不足しているデジタルプラットフォーム上の誹謗中傷の学術的理解に貢献し，配慮されたコンテンツモデレーションの実践に繋がることを祈念している．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{関連研究}

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\subsection{誹謗中傷のデータセット}

一般的に，ヘイトスピーチやネットいじめ，有害表現などのあらゆる受け入れがたい言葉を包括する概念として，\textbf{攻撃的言語}や\textbf{虐待的言語}という用語が用いられることが多い．
本稿では，この攻撃的言語や虐待的言語も誹謗中傷と呼ぶ．

まず，既存のデータセットにおける誹謗中傷へのアプローチについて整理する．
ソーシャルネットワークの社会への浸透によって生じたネットいじめやヘイトスピーチの問題により，インターネット上の誹謗中傷の研究が活発化した \cite{razavi,Kwok2013-xy}．
先駆的な研究の一つとして， \citeA{waseem-hovy-2016-hateful}は，ヘイトスピーチを細かく分類し，自動検出のためのベンチマークを提供している．
ヘイトスピーチ，ネットいじめ，罵詈雑言などを広く包含する誹謗中傷の問題に対し，様々な研究が取り組まれているが，
各タスクで定義が混在したり，重複が報告されたことや，アノテータ間の合意が不十分な事例が見られたため，定義の見直しや構造の分析が求められるようになった \cite{waseem-etal-2017-understanding,schmidt-wiegand-2017-survey}．
代表的な研究 \cite{Davidson_Warmsley_Macy_Weber_2017}は，法律や利用規約で規制されているヘイトスピーチを再定義し，ヘイトスピーチと攻撃的な言葉を区別したデータセットを公開している．
また，白人至上主義のオンライン上のコミュニティであるシュトルムフォントにおけるヘイトスピーチの研究\cite{de-gibert-etal-2018-hate}は，全てのアノテータ間でヘイトについて合致したガイドラインを作成し，データセットを構築している．

攻撃的言語は，単なる罵倒とは異なり，個人や集団に向けられているという分析結果が報告されている \cite{waseem-etal-2017-understanding}．これを受けて，攻撃的かどうか，攻撃的言語が誰に向けられたものか，階層的に分類したデータセットOLID (Offensive Language Identification Dataset) \cite{zampieri-etal-2019-predicting}が構築された．
OLIDのアノテーションスキームは，多言語データセットに拡張され \cite{zampieri-etal-2020-semeval,jeong-etal-2022-kold,ajvazi-hardmeier-2022-dataset}，OffensEvalなどの攻撃的言語自動検出のためのシェアードタスク \cite{zampieri-etal-2019-semeval,zampieri-etal-2020-semeval,Zampieri_Rosenthal_Nakov_Dmonte_Ranasinghe_2023}のベンチマークとして利用されている．

コメントの有害性に着目した研究\cite{jigsaw-toxic-comment-classification-challenge}は，Civil Comments\footnote{2017年に閉鎖}というプラットフォームに投稿されたコメントに対して，有害性を始め，脅迫，性的揶揄などの7つのカテゴリをラベル付けしたデータセットを提供している．
このデータセットは，検出手法のバイアスや透明性を検証する研究 \cite{jigsaw-unintended-bias-in-toxicity-classification,DBLP:journals/corr/abs-1903-04561}から，現在では，様々なアイデンティティをもつ評価者によってオンラインコメントに注釈をつけるプラットフォームに拡張され，日本語を含む多彩な言語に対する有害性判定がPerspective API\footnote{\url{https://perspectiveapi.com/}}として提供されている．
さらに，このCivil Commentsデータセットにテキストスパン単位のアノテーションを追加したデータセットは，有害や攻撃的な表現部分を検出するSemEvalのシェアードタスク \cite{pavlopoulos-etal-2021-semeval}のベンチマークとして利用されている．

これらの研究を踏まえて，攻撃性の理解だけでなく，その文化的な背景を理解するために，ジェンダーバイアス \cite{basile-etal-2019-semeval,fersini-etal-2022-semeval}や宗教的不寛容，階級や人種のバイアス \cite{sap-etal-2020-social}など，多様なサブカテゴリに拡張され \cite{kumar-etal-2022-comma}，様々なグループの観点，多彩なアノテーション，モデルや検出手法の改善からの誹謗中傷問題への取り組みが重要視されている．

一方，日本語における有害表現の研究 \cite{kobayashischma}では，有害性についてのカテゴリを拡張したアノテーションスキームを提案し，データセットの一部を公開している．
最新のLLM-jp Toxicity Datasetは，日本語テキストの有害表現検出を目的とし，1,847件のラベル付きデータを提供する有用なリソースであり，様々な有害表現の検出モデルの開発と評価に役立てるために作成されている \cite{llmjp2024llmjpcrossorganizationalprojectresearch}．
データセットとして利用可能なものはこの限りであるが，日本語の誹謗中傷の性質の理解や検出に向けて，ヘイトスピーチの検出 \cite{araihate2021}や，学校の非公式サイトにおけるいじめの検出 \cite{matsuba2011,arata2013}に関する研究が取り組まれている．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{法的判断予測タスクとの関連}

裁判例などを用いた自然言語処理タスクに，法的判断予測 \cite{cui2022survey}がある．
このタスクは，判決文など法曹による記述を入力として，法的な裁定を予測することで，裁判や調停に持ち込まれた紛争解決の支援を目的としている．
例えば，欧州の人権裁判所の事案を用いた研究 \cite{aletras2016predicting,chalkidis-etal-2019-neural}では，判決文中の事実を入力として，人権侵犯の裁定を予測している．

日本の不法行為を扱った研究 \cite{yamada2023japanese}では，裁判の判決書中の原告被告の双方の主張のスパンと，それに対する裁判所の判断のスパンにアノテーションを行い，裁判の判断予測だけでなく，その根拠文の抽出のためのデータセットを構築している．
この研究では，事実に加えて，原告被告双方の主張を入力として，根拠文の抽出や不法行為の予測を行っている．
一方で，我々は，オンライン上の投稿を入力として，紛争に至る前の段階の法的観点からのリスクを予測することで，コンテンツモデレーションを支援することを目的としている．
これが他の研究と異なる点である．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{本データセットのアプローチ：法的観点からの誹謗中傷}

本データセットでは，民事事件における裁判例を対象に，他人の権利や利益を侵害し，損害に対する責任を生じさせる行為としての誹謗中傷（以降，\textbf{不法行為としての誹謗中傷}と呼ぶ）を法的観点から分類する．
不法行為としての誹謗中傷の判断は，以下の2点に基づく．
\begin{itemize}
    \item \textbf{同定可能性}：誰に向けられたものか
    \item \textbf{権利侵害の明白性}：表現に問題があり，他者の権利を侵害しているか
\end{itemize}
これらの点について，既存研究で扱われている攻撃的言語と比較しながら整理することで，不法行為としての誹謗中傷の性質について，明確な理解を目指す．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{同定可能性：誰に向けられたものか}

不法行為としての誹謗中傷の裁判においては，誹謗中傷が原告である個人や法人に向けられたものであること（同定可能性）を示す必要がある．
OLID \cite{zampieri-etal-2019-predicting}をベースとした攻撃的言語のデータセットでは，誰に向けられた言葉であるかを重視した階層的な分類を行っている．
ヘイトスピーチ研究\cite{schmidt-wiegand-2017-survey}では人種，宗教，民族的出身，性的指向，障害，性別などの特性に基づいて個人やグループを中傷するコミュニケーションと位置づけられている.
この点，不法行為としての誹謗中傷は，誹謗中傷の対象についてのスコープは狭くなっている．
そのため，特定の個人を攻撃しない罵詈雑言や，匿名の個人や宗教や性的マイノリティなどの集団に対する中傷表現といったヘイトスピーチは直ちに不法行為とは認められない．
民族，人種や国籍を基にしたヘイトスピーチを禁止する法律\footnote{ヘイトスピーチ解消法\url{https://www.moj.go.jp/JINKEN/jinken04_00108.html}}も存在するが，
対象とするのはデモ行進を規制することであり，オンライン上の投稿を規制するものではない．
特定の個人に対するヘイトスピーチであれば，名誉権の侵害（名誉毀損）や名誉感情の侵害（侮辱）による不法行為で判断\footnote{大阪地方裁判所 平成26年（ワ）7681号 \url{https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/441/086441_hanrei.pdf}}されている．
また，個人名や法人名が明示されている必要はなく，アカウント名やハンドルネームが個人や法人と結びついていたり，婉曲表現でも特定の個人や法人を指していることが分かれば，同定可能性が認められる場合がある．
さらに，OLIDなど誹謗中傷のターゲットの有無の分類は，一つの発言中でのタスクとなっている．
誹謗中傷表現を含む発言の中で特定の個人や法人を指していない場合でも，掲示板やソーシャルメディア上の一連の発言を通して対象を特定できる状況であれば，その対象への誹謗中傷が認められる事例が存在する．
反対に，誰のことかぼかして誹謗中傷的な内容の会話をしているところに，「この会社」のような形で企業名を具体的に分かる形にしたことで，名誉権の侵害が認められた事例\footnote{福岡地方裁判所 平成31年（ワ）1170号 \url{https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/181/091181_hanrei.pdf}}も存在する．
そのため，一つの投稿に限らず，文脈を含めて誰に向かっての誹謗中傷かを判定することは重要である．
本データセットでは，投稿中の原告，被告，第三者を指し示すスパンに対して，会話の方向性を保存しつつ，個人情報の保護の観点するために，それぞれ別のタグに一律に置換している．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{権利侵害の明白性：表現に問題があり，他者の権利を侵害しているか}
\label{sec:3.2}

裁判においては，人の法律上の権利を侵害するものであるか，それぞれの権利の基準によって，不法行為としての誹謗中傷であるかが判断される．
OLID \cite{zampieri-etal-2019-predicting}では，攻撃的言語を「あらゆる形態の容認できない言葉（冒涜的な言葉），または標的を絞った攻撃的な言葉を含む投稿．これには，侮辱，脅迫，冒涜的な言葉や汚い言葉を含む投稿を含む」と定義している．
Perspective APIの有害性は「人々がディスカッションから離れる可能性の高い，粗暴，無礼，または理不尽なコメントを「有害」」と定義している．
特定の個人や法人に向けたことを前提としても，有害な発言，あるいは攻撃的な言語を投げかけたとしても，直ちに不法行為としての誹謗中傷となるわけではない．
その発言が，人や企業が持つ権利を脅かすか，権利ごとの基準に対して裁判官が具体的な事例を当てはめて判断する．
本データセットでは，言葉による誹謗中傷によって侵害されうる法律上の権利 \cite{yushiki}のうち，六つの権利（\textbf{名誉権}・\textbf{名誉感情}・\textbf{プライバシー}・\textbf{私生活の平穏}・\textbf{その他の人格権や人格的利益}・\textbf{営業権}）の侵害を対象とする．
なお，誹謗中傷によって，氏名権や肖像権など他の権利侵害が争われる場合があるものの，個人の名前や容姿が論点となるため，本データセットでは取り扱わない．

\begin{description}
    \item[名誉権の侵害]
    名誉権の侵害（名誉毀損）は，問題とされる表現が，人の品性，徳行，名声，信用等の社会から受ける客観的評価を低下させる，事実を摘示するもの，又は意見ないし論評を表明するもの\footnote{最高裁判所第三小法廷平成6年（オ）第978号 LEX/DB 文献番号 28021760}とされる．
    事実の摘示とは，特定の行為又は具体的事実を，叙述することである．
    それが公共性や公共目的，真実性といった違法性阻却事由がなく，人の社会的評価の低下をもたらす場合，或いは，ある真実を基礎とした意見ないし論評の表明であるが，人身攻撃に及ぶなど意見ないし論評としての域を逸脱したものの場合，名誉権侵害は成立するとされる．
    裁判では「一般の閲覧者の普通の注意と読み方を基準とした社会的評価を低下させる」\footnote{東京地方裁判所令和2年（ワ）第26691号 LEX/DB 文献番号 25604204}かどうかを判断している．
    違法性阻却事由についての判断は，他の証拠などをもって証明されるものであり，本データセットでは扱うことができない．
    裁判例中では，経営の放棄，暴力団とのつながり，犯罪行為，性風俗に関わることなどの具体的な叙述が社会的な評価を下げるとされるが，裁判ごとにその問題点について判断されている．
    また，必ずしも攻撃的な内容でなくても「賞与については，ここ2年ほど支給されていない．」「実績に報いた加算があるといわれれば疑問が残る」といった発言が，原告企業の就労環境に問題あることの事実の摘示と認められた例\footnote{東京地方裁判所令和3年（ワ）第26560号 LEX/DB 25605277}も存在する．
    よって，攻撃的とも言える汚い言葉や批判と，人の社会的評価を下げる表現，あるいは通常の意見や論評の域を逸脱したものとの間には，誹謗中傷の事例から違法性という線引きが可能かを検証することが目的となる．
    名誉権侵害と近い観点として，コンテンツモデレーションの対象となったコメントを再調査しサブカテゴリに分類する研究 \cite{pavlopoulos-etal-2017-deeper}は，虚偽内容の非難を取り上げている．
    一方，名誉権の侵害は，人や企業に対する偽情報と密接に関わっており，被害者は偽情報を構成する主要な要素である \cite{ZHANG2020102025}ものの，被害者に着目した偽情報データセットの研究は報告されていない \cite{fakesurvey}．
\end{description}
\begin{description}
    \item[名誉感情の侵害]
    名誉感情とは，人が自己自身の人格的価値について有する主観的な評価である\footnote{最高裁判所平成21年（受）第609号 民集第64巻3号758頁 \url{https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/104/080104_hanrei.pdf}}．
    実際には客観的な評価が求められ，その侵害の有無は「社会通念上許される限度を超える侮辱行為であると認められる」\footnote{最高裁判所第三小法廷平成21年（受）第609号 LEX/DB 文献番号 25442100}ことと判断され，文言自体の侮辱性の程度，根拠の示されていない意見ないし感想かどうか，侮辱文言の数，表現の明確性といった要因がその都度考慮されると指摘されている \cite{yushiki}．
    裁判における判断\footnote{東京高等裁判所令和2年（ネ）第1555号 LEX/DB 文献番号 25567236}では，コスプレした人物に対して「キャラレイプ」と投げかけること，豚と結びつけて単発的な揶揄をすること\footnote{東京地方裁判所令和3年（ワ）第24831号 LEX/DB 文献番号25603109}は，不快な表現や否定的な批判であるが，名誉感情の侵害ではないことが示されている．
    既存の研究で侮辱として定義されるような，罵倒的，下劣または不快な言葉を含む表現 \cite{van-hee-etal-2015-detection,zampieri-etal-2019-predicting}，または攻撃的な言語と，社会通念上限度を超える侮辱行為との線引が問題となる．
\end{description}
\begin{description}
    \item[プライバシーの侵害]
    本研究のプライバシーは「私生活をみだりに公開されないという法的保証」\footnote{東京地方裁判所昭和36年（ワ）第1882号 LEX/DB 文献番号 27421273}として議論されているものを対象としている．
    どのような情報が，個人の秘匿したいものであるかは，公開による影響，既知の情報か，公開による社会利益を含めて判断されている．
    本データセットでは，住所や氏名など個人を特定する情報は，参照する裁判例やデータセット作成作業で匿名化されている．%を加えているため，わからないようになっている．
    一般的に，病気や借金といった公表されたくない情報かどうかの判別に向けられている．
    なお，プライバシーの侵害と次の私生活の平穏の侵害は，オンライン誹謗中傷問題の資料 \cite{yushiki}と裁判例上の論点に基づいており，民法上の学説としてのプライバシー権 \cite{joho}とは区別している．
\end{description}
\begin{description}
    \item[私生活の平穏の侵害]
    私生活の平穏の侵害は，生命や身体に危機を感じたり，心の平穏の害するような発言に対して判断される．
    この項目は，インターネット上の危害の予告が私生活の平穏の侵害であると判断された裁判例\footnote{東京地方裁判所平成30年（ワ）第22524号 LEX/DB 文献番号 25558388}$^{,}$\footnote{東京地方裁判所平成29年（ワ）第17614号 LEX/DB 文献番号 25554849}に対応するために設けている．
    既存研究では，危害の予告や願望を脅迫として分類したり \cite{vidgen-etal-2021-introducing}，攻撃的な言語の一部 \cite{zampieri-etal-2019-predicting}として扱っている．
\end{description}
\begin{description}
    \item[その他の人格権・人格的利益の侵害]
    上記のような権利の類型には当てはまらない人格権の保護利益として認める事例，例えば，性的尊厳\footnote{東京地方裁判所令和3年（ワ）第24323号 LEX/DB 文献番号25603126}や亡くなった人の名誉が傷つけられたことで遺族の精神的苦痛が認められた事例\footnote{東京地方裁判所令和4年（ワ）第2425号 LEX/DB 文献番号25607632}に加えて，裁判例を参照しても分類が難しい場合に対応するために設けている．
\end{description}
\begin{description}
    \item[営業権の侵害]
    誹謗中傷や虚偽の事実によって損害を受けるのが企業や%個人であっても事業主
    個人事業主である場合，その事業活動も上記の他の権利とは独立して保護利益として扱われる．また，誹謗中傷となる表現を含まなくとも，営業が続いているのに休業であることが流布される\footnote{東京地方裁判所令和3年（ワ）第8655号 LEX/DB 文献番号 25605481}など，経済活動を遂行する権利・利益を阻害することが争われる事例に対応している．
\end{description}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{データセット}

本研究は，民事事件の発信者情報開示請求事件または損害賠償請求事件のうち，オンライン投稿の内容が記載された投稿記事目録が付録されている裁判例を用いて，データセットを構築する．
本節では，%その裁判例に対して，誹謗中傷検出に向けた
データセットを構成するカテゴリ，アノテーション結果や付与したラベルに基づく現在のデータセットの特徴について述べる．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{カテゴリ}

本データセットは，事件に関するカテゴリとオンライン投稿に関するカテゴリからなり，裁判例の内容やラベルが付与されている．
事件に関するカテゴリ(A)は，調査した事件の裁判例における索引情報に関する三つのサブカテゴリを持つ．
オンライン投稿に関するカテゴリ(B)は，調査した事件の裁判例の投稿記事目録に記載されたオンライン投稿に関する情報や誹謗中傷に関する権利を含む六つのサブカテゴリを持つ．
表~\ref{example}はデータセットの一例である．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\vspace{-0.5\Cvs}
\subsubsection*{A: 事件}

引用する裁判例の基本情報に関する3つのカテゴリからなる．
\pagebreak
\begin{quote}
\noindent \textbf{A-1: 事件番号}

事件が争われた裁判所と裁判例の事件番号である．
上級審の裁判結果が確認できる場合は，上級審の情報を優先する．
表\ref{example}の例は，東京地方裁判所で争われた令和3年（ワ）第24157号の裁判例の事件である．
本データセット中の事件が争われた主な裁判所とその件数は，東京地方裁判所が176件，大阪地方裁判所が6件，知的財産高等裁判所が2件，前橋地裁が2件と続いている．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 1
\begin{table}[t]
\input{07table01.tex}%
\hangcaption{データセットの構成．一つの事件に対して，複数の本件投稿記事が含まれる場合があり，ラベル付けは本件投稿記事単位で行う．}
\label{example}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


\noindent \textbf{A-2: 事件名}

発信者情報開示請求事件もしくは損害賠償請求事件のいずれかである．
発信者情報開示請求事件では，誹謗中傷を受けた原告が，その被害の認定と匿名の誹謗中傷を書き込んだ人物について，インターネットプロバイダに情報開示請求する．
一方，損害賠償請求事件では，誹謗中傷を書き込んだ人物が判明している場合に，その被害の認定と受けた損害に対する賠償を求める．
このような請求の違いに加えて，原告が複数の権利侵害を主張した場合，前者の発信者情報開示請求事件では，いずれかの権利侵害が認められれば開示請求を認めるには十分であるが，後者の損害賠償請求事件では，賠償額の算定に向けた損害の認定のために，全ての権利侵害とその被害の程度について判断が必要になる点が異なる．

\noindent \textbf{A-3: 文献} 

裁判例の出版情報である．
本データセットは，主に，裁判所の裁判例検索\footnote{\url{https://www.courts.go.jp/app/hanrei_jp/search1}}とTKCローライブラリー\footnote{\url{https://www.tkc.jp/law/lawlibrary/}}における裁判例を扱っている．
オンラインで公開されている一部の裁判例については，URLを掲載する．
\end{quote}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection*{B: オンライン投稿}

原告によって権利侵害が主張されている裁判例中のオンライン投稿に関する情報についてのカテゴリ（B-1からB-5）と，オンライン投稿に対する権利と侵害の有無についてのカテゴリ(B-6)からなる．

\begin{quote}

\noindent \textbf{B-1: 本件投稿記事}

本件投稿記事は，原告が権利を侵害していると主張しているテキストである．
主に，裁判例付録の投稿記事目録に記載されている．
事件当事者の個人情報保護のため，裁判例の匿名化された記述に加え，以下のような個人情報のマスキングを行っている．
原告，被告，第三者に関する記述は，[P]，[D]，[Ot]タグで区別し，さらに，個人ならば，-ind，法人や団体ならば-groupを加える．
この結果，以下の六つのタグで個人情報がマスキングされる：[P-ind]，[D-ind]，[Ot-ind]，[P-group]，[D-group]，[Ot-group]．
この際，上記の区別が難しい場合は，[Ot]タグを用いる．
テキスト中にURLがある場合は，[URL]タグに置換する．


テキスト内の誹謗中傷の対象を特定することも重要であるが，%同じくらい重要な情報であるが，
本データセットでは対応していない．%十分に対応できていない．
この点に関する今後の作業を支援するために，被害者にや加害者の区別を可能にするタグを導入している．
しかし，被害者名をもじった誹謗中傷表現は，この方法では対応できない．
加えて，権利侵害の論点がテキストによるものでない場合，空欄にする．

\noindent \textbf{B-2: 本件投稿記事の文脈（文脈）}

本件投稿記事による侵害の有無を判断する際に考慮される，掲示板やソーシャルメディア上の会話履歴や過去の投稿を文脈とする．
裁判例の判決文中で，本件投稿記事の前後の投稿として言及されているテキストを抽出する．
抽出したテキストには，本件投稿記事と同様に，個人情報のマスキングを行う．

\noindent \textbf{B-3: 本件投稿記事番号}

事件によっては，複数のオンライン投稿について権利侵害を訴えている場合があるため，裁判例中で本件投稿記事を区別するための番号が割り振られている．
本件投稿記事番号には，裁判例中の表記をそのまま用いる．


\noindent \textbf{B-4: プラットフォーム}

本件投稿記事が投稿されたオンラインプラットフォームが裁判例に明示されていれば，それを記載する．
本データセット中の事件が発生した主なプラットフォームとその件数は，Twitterが54件，5ちゃんねるが38件，爆サイが28件，ホストラブが7件，Instagramが6件，Google Mapsが5件と続いている．
プラットフォームによって文言の形式や文脈が異なるため，各サービスの独自性を考慮することも重要な要素である．

\noindent \textbf{B-5: 事例タイプ}

裁判例または個別の本件投稿記事によっては，誹謗中傷による権利侵害について裁判所が判断を下していない場合がある．本論文で，不法行為の誹謗中傷として取り上げているのは，この内の\textbf{誹謗中傷事例}ラベルが付いたものである．\textbf{誹謗中傷事例}ラベルのついていないB: オンライン投稿については，B-3: 本件投稿記事番号を除いて情報抽出をスキップしている．
そのため，以下の六つのラベルを用いて事例を整理する．
\begin{itemize}
    \item \textbf{誹謗中傷事例}：テキストによる誹謗中傷について，いずれかの権利について裁判所の判断が行われた事例．
    \item \textbf{訴訟却下}：原告の訴えの要件不備や，被告の適格性に問題がある場合に，内容を審理する前に訴訟が退けられた事例．
    \item \textbf{同定可能性の否定}：本件投稿記事やその文脈から，誹謗中傷の対象が原告であると特定ができないと裁判所が判断した事例．
    \item \textbf{本件投稿記事の重複}：同一内容の本件投稿記事が投稿記事目録内に記載されており，残りの項目をスキップした事例．
    \item \textbf{テキストでない}：画像や映像が権利侵害の原因となっており，テキストによるものではない事例（本データセットの対象外）．
    \item \textbf{その他}：上記以外の理由で，裁判例の判決書中に裁判所の判断が記載されていない事例．
\end{itemize}


\noindent \textbf{B-6: 権利の類型とその侵害の判断}

 \ref{sec:3.2}節に示したB-6-1: 名誉権・B-6-2: 名誉感情・B-6-3: プライバシー・B-6-4: 私生活の平穏・B-6-5: その他の人格権や人格的利益（以下，人格権）・B-6-6: 営業権の六つの権利の類型について，以下の判断ラベルを用いて裁判の内容を整理する．


\begin{itemize}
    \item \textbf{裁判所の認容}：裁判所が原告の主張を認容し，当該権利の侵害が認められた．
    \item \textbf{裁判所の否認}：裁判所が原告の主張を否認し，当該権利の侵害が認められなかった．
    \item \textbf{原告の主張}：当該権利の侵害を原告が主張したものの，裁判所の判断が判決文中に記載されなかった．発信者情報開示請求事件では一つの権利侵害の認定に請求認容には十分なためこのラベルが発生する．
    \item \textbf{違法性阻却事由の存在（名誉権のみ）}：名誉権の事例において，社会的評価を下げる事実を表現した場合であっても，違法性がないと判断された．
\end{itemize}


それぞれの権利の類型に対して，本件投稿記事に対する原告の主張や裁判所の判断に応じたラベルを付与する．
表~\ref{tab:example}は，各権利の類型ごとの裁判所の認容ラベルの付いた本件投稿記事の一例である．
この本件投稿記事の一例に対する具体的な裁判所の判断内容は以下のようになっている．
名誉権の侵害事例では，「集団いじめを主導する人物」という事実の摘示が社会的評価を低下させるものである．
名誉感情の侵害事例では，「大丈夫？（頭）」との記載は，頭脳が健常でないことの揶揄で，差別表現に当たり，侮辱にあたる．
プライバシーの侵害事例では，家族の自殺の情報が公表を望まない私生活上の事実である．
私生活の平穏の侵害事例では，暴力を振るうことをほのめかす行為が脅迫と評価できる．
その他の人格権の侵害事例では，露骨で品位に欠ける表現が性的尊厳を傷つけ，人格的利益を侵害する．
営業権の侵害事例は，投稿内容が原告が事業を継続している事実に反し，平穏に経済活動を遂行する権利・利益を侵害するものである．

なお，裁判例中に言及のない権利の類型にはラベルを付与しない．

\end{quote}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 2
\begin{table}[t]
\input{07table02.tex}%
\caption{権利の侵害が認められた本件投稿記事の例}
\label{tab:example}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 3
\begin{table}[t]
\input{07table03.tex}%
\caption{本データセットにおける事件数，本件投稿記事数と抽出した誹謗中傷事例数}    
\label{tab:my_label}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 4
\begin{table}[t]
\input{07table04.tex}%
\caption{本件投稿記事に対する権利の類型ラベルの分布}
\label{rights}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 5
\begin{table}[t]
\input{07table05.tex}%
\hangcaption{権利の類型，本件投稿記事（本件投稿），およびその文脈（文脈）間のペアワイズ平均一致率を算出した．編集距離は文の文字数で正規化している．}
\label{IAA}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{構築作業}

本データセットを構築するために，
法学学士号を持つ著者の一人が，192事件（発信者情報開示請求事件は151件，損害賠償請求事件は41件），625件の本件投稿記事に対して構造化の作業を行った．
表~\ref{tab:my_label}はデータセットで引用した事件やその事件中の本件投稿記事，誹謗中傷事例の件数を示し，表~\ref{rights}に，データセット中のラベル分布を示す．
裁判例の構造化の再現性を確かめるため，法律上の権利や民法上の不法行為について知見を持ち，普段より誹謗中傷を含め社会問題に取り組む専門家である法科大学院学生2名に作業を依頼した．
作業時間は，説明と練習作業に10時間，本作業に25時間の合計35時間とし，謝礼は時給2,000円とした．
本作業の結果，38事件に関する191件の本件投稿記事への3者によるラベル付きのデータが得られた．
表~\ref{IAA}は，この191件のデータに対する，本件投稿記事や文脈，権利の類型とその侵害の判断ラベルの一致率を示す．
本件投稿記事は，匿名化タグの選択や書き起こし作業の違いによって差異が生じている．
文脈については，前後の投稿がない場合も一致率に含まれているが，文脈が存在する場合でも文の選択の差異により編集距離がやや大きくなっている．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{本データセットの限界}

本データセット構築の目的は，誹謗中傷の裁判例に関するデータを提供し，研究者がこれを用いて分析を行えるようにすることである．特に，誹謗中傷の特性やケーススタディを理解する上で重要な基礎データを提供することを重視している．この目的に照らして，現時点での一致率はデータセットの有用性を担保するものの，いくつかの限界が見られる．本件投稿記事と権利の類型とその侵害の判断ラベルは，確定した裁判についての判断をテーブルデータ化する作業であり，本来一意に決まるものであるが，作業エラーや解釈の余地が生じたことにより，3者間で本件投稿記事の書き起こしでおよそ14\%の相違，権利の類型とその侵害の判断ラベルについてはおよそ46件の相違が生じていることは，本データセットの限界となる．
構築作業は，構造化されていない文書PDFないしスキャン画像PDFである裁判例の判決書に，本件投稿記事や文脈の書き起こし，それぞれの事例に対して原告の主張と裁判所の判断を確認していく作業である．判決書の記載内容は，付録\ref{annotation_error}にて議論しているように，一部論点の省略が見られること，裁判例ごとに争点や判断の記述様式が異なること，用語などの表記揺れ，人格権の類型の解釈，上級審の裁判例における記載内容の特殊性により，作業者への負担が大きいことが，アノテーションを完全に一致させることが難しくしていた．文脈については，裁判例中に言及されている本件投稿記事の前の記述を書き起こす作業であるため，その選択段階で不一致が見られた．

今回，法学知識を持つ3人の作業者で，同一のガイドラインで個々に裁判例の内容を表データ化するというアプローチによって構築作業の再現性の検証を行ったが，少なくない相違が明らかになり，データセットの規模や費用の面でも課題が残った．法学の専門家に依頼したことで，費用や時間がかかり，言語処理に向けたデータセット構築作業は初回であったことから不正確な面があったと考えられることや，本データセットの構築にはどの程度の専門知識が必要か，非専門家による作業はどの程度の進行速度で一致率が出るかの検証が不十分となった．
本データセットの大規模化や信頼性を高めるには，一人の作業者の作業内容に対して別の作業者がエラーチェックを行う形式を取ることや，メタデータや本件投稿記事の書き起こしなど法的な知識が不要な作業については非専門家に依頼し，権利の類型とその侵害の判断ラベルなど法的な知識が必要な作業については専門家に依頼するなど，作業全体での分業体制を引くことも必要であり，このような作業体制の構築を予定している．また，作業エラー自体を減らすためには，裁判例の判決書がオープンデータ化され，XML形式のように段落ごとの記載内容に対するタグ付けが進み，機械処理しやすい形式になることも求められている．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{データセット分析}

本節では，まず不法行為としての誹謗中傷検出の検証を行う．
次に本データセット中の誹謗中傷の言語的な特徴の予備的な調査を行う．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{誹謗中傷の自動検出}

ネット上の攻撃的な言葉の言語的特徴を定量的に認識し，コンテンツモデレーションを支援する主な手段として，様々な自動検出手法が提案されている \cite{diaz-torres-etal-2020-automatic}．
本研究は，他言語の攻撃的な発言検出研究 \cite{Althobaiti2022,sharif-etal-2021-nlp,caselli-etal-2021-hatebert,casula-etal-2020-fbk}で一般的に用いられているTransformerベースのモデルを構築し，不法行為としての誹謗中傷をどの程度正確に検出できるかを調査する．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{実験設定}

本実験では，不法行為としての誹謗中傷検出に向けて，以下の2つのタスクを設定する．

\begin{itemize}
    \item \textbf{権利侵害の二値分類タスク}：オンライン上の発言が権利侵害として認められるかどうかを予測する二値分類問題．
    \item \textbf{権利の類型分類タスク}：オンライン上の発言がどの権利の類型の侵害として訴えが提起される可能性があるかを予測するマルチラベル分類問題．
\end{itemize}
権利侵害の二値分類タスクは，誹謗中傷に関する法的判断結果の予測精度の調査に加えて，既存の誹謗中傷検出タスクと比較して，その難易度や関連性を評価し，検出モデルの性能を総合的に理解することを目的とする．
権利の類型分類タスクは，オンライン上の発言が，不法行為としての誹謗中傷の具体的にどの権利が論点となるか特定することで，法的な議論の根拠を提供ことを目的としている．

これらのタスクには，データセット中の「誹謗中傷事例」とラベル付けされた579件の本件投稿記事を利用する．
さらに，オンライン上の誹謗中傷検出のためには，裁判に至らないような発言も含めて判定する必要がある．
その実用可能性を検証するために，誹謗中傷データセットで出現回数が多かったプラットフォームの投稿をネガティブサンプルとして用いた．
具体的には，Twitter，5ちゃんねる，爆サイ（それぞれにおける事件数は54件，38件，28件）から，それぞれ540件，380件，280件の投稿をランダムサンプリングした．

権利侵害の二値分類タスクでは，各本件投稿記事に「裁判所の認容」または「違法性阻却事由の存在」のラベルが付与されていればPositive，そうでない場合をNegativeとみなす．「違法性阻却事由の存在」をPositiveとした理由は，モデルが真実性の判定を外部知識や他の証拠なしに行うことはできないものの，表現が社会的な評判を下げるものであるとの判断に沿うためである．
このとき，データセット中の本件投稿記事に対するPositiveとNegativeのラベル数は477件と82件である．
また，権利侵害の二値分類タスクと既存の誹謗中傷検出タスクとの関連性を評価するために，13,240件の英語OLID \cite{zampieri-etal-2019-predicting}のOffensiveラベル(subtaskA)と，437件の一部データが公開されている日本語有害表現データセット \cite{japanese_data}のToxicの二値ラベルを学習することでドメイン適応を行い，本データセットを用いて評価した．

一方，権利の類型分類タスクでは，名誉権・名誉感情・私生活の平穏・その他の人格権や人格的利益・営業権・プライバシーのうち，原告が権利侵害を主張した権利についてマルチラベルを作成する．
例えば，ある本件投稿記事に対し，名誉権に「裁判所の否認」，名誉感情に「裁判所の認容」，私生活の平穏に「原告の主張」のラベルが付与されており，それ以外の権利にはラベルが付与されていない場合，[1, 1, 1, 0, 0, 0] とする．
実験データにおいて，権利の類型が1となる事例数は，名誉権が458件，名誉感情が269件，プライバシーが19件，私生活の平穏が10件，その他の人格権が11件，営業権が38件であり，名誉権と名誉感情の主張が付与されている事例がほとんどである．



実験では，ネガティブサンプルを追加した1,779件のデータセットを，Train:Test = 3:1の比率で分割した．このとき，同一事件中の本件投稿記事がTrainデータとTestデータに分かれないようにして，
5回の交差検証を行った．
BERT \cite{devlin-etal-2019-bert}，RoBERTa \cite{liu2019roberta}，DistilBERT \cite{sanh2020distilbert}の日本語事前学習済みモデル\footnote{cl-tohoku/bert-base-japanese-v3, rinna/japanese-roberta-base, line-corporation/line-distilbert-base-japanese}と多言語モデルのE5 (intfloat/multilingual-e5-base) \cite{wang2024multilingual}に線形分類層をつなげたモデルを利用し，それぞれのタスクは独立して訓練・評価を行った．
さらに，権利の類型の分類タスクは，ラベル分布に偏りがあることで，特徴量ベースで線形分類を行うアプローチは，ラベル数の少ない類型をうまく予測できないことが考えられる．
そのため，権利の類型ラベルについてインストラクションを作成し，few-shotで分類を行う．
特徴量ベースのアプローチではカバーしきれないと考えられる誹謗中傷に対して，名誉毀損や脅迫や侮辱といったその問題性に対する定義から，その問題に対する表現の結びつけ，例えば「彼は会社の金を横領している」という投稿は，名誉毀損と結びつくことを言語モデルは理解しているか，さらには誹謗中傷の問題を通じて，現在の言語モデルが持つ法律上保護される権利についての理解を調査する．
このfew-shot分類には，command-r+（4ビット量子化）\footnote{CohereForAI/c4ai-command-r-plus-4bit}
，日本語Llama3モデルのSwallow70B（4ビット量子化）
\footnote{tokyotech-llm/Llama-3-Swallow-70B-Instruct-v0.1}
とElyza8B
\footnote{elyza/Llama-3-ELYZA-JP-8B}
といった大規模言語モデルと，GPT-4o\footnote{gpt-4o-2024-05-13}のAPIで評価する．
実験に用いたインストラクションのプロンプトは付録\ref{prompt}に記載．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{結果}

表\ref{result}は，権利侵害の二値分類タスクの結果を表している．
cl-tohoku/bert-base-japanese-v3が最も優れたモデルで，F1 = 0.754であった．
どのモデルでも，文脈情報を加えることで分類性能が向上しており，誹謗中傷が行われた周りの投稿状況などを加えることの重要性が示された．
過去の誹謗中傷の二値分類タスクと比較すると，OffensEval2020のSubtask-Aにおいて， \citeA{zampieri-etal-2020-semeval}は，英語でF1 = 0.9204，デンマーク語で F1 = 0.8119 (Offense = 384, NOT = 2557) の達成を報告している．
また，誹謗中傷のアノテーション一致率に着目した研究において，OffensEval2020のデータを用いた実験 \cite{leonardelli-etal-2021-agreeing} では，5人のアノテータ間の一致率が4/5のとき F1 = 0.817，3/5のとき F1 = 0.656 を示している．
また，既存の誹謗中傷のデータセットとの比較として，ドメイン適応を行った結果でも，OLIDでは F1 = 0.420，日本語有害表現では F1 = 0.527 を示している．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 6
\begin{table}[b]
\input{07table06.tex}%
\hangcaption{権利侵害の二値分類:本件投稿記事のみと文脈を追加した場合（本件投稿記事＋文脈），既存の誹謗中傷タスクとして英語OLIDと日本語有害表現のデータセットからドメイン適応を比較．SDは本データセット内の5回の交差検証におけるF1値の標準偏差を表している．}
\label{result}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 7
\begin{table}[b]
\input{07table07.tex}%
\hangcaption{権利の類型分類性能:線形分類モデルによる5回の交差検証（上段）と大規模言語モデルを用いたfew\-shot分類（下段）．入力は本件投稿記事＋文脈．SDは交差検証におけるmicro-F1値の標準偏差．}
\label{eachmacro}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 8
\begin{table}[t]
\input{07table08.tex}%
\hangcaption{権利の類型のラベル別の分類性能：ラベル別のF1スコアと括弧内はRecallスコア．few-shotの場合は，プロンプト\ref{prompt}に利用した一例を除く，データセット中の全件を用いている．}
\label{eachlabel}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

次に，権利の類型分類タスクにおいての結果を表\ref{eachmacro}に示す．
このタスクでは，multilingual-E5-baseがベストモデルでmicro-F1スコアは0.621，macro-F1スコアは0.214であった．
表\ref{eachlabel}は，権利の類型ラベルごとの分類性能を示し，この結果は，私生活の平穏，人格権，営業権，プライバシーといったサンプル数が少ないラベルにおいては，いずれのモデルも正例を正しく予測することができなかったことを示している.
インストラクションを用いたfew-shotのアプローチでは，サンプル数の少ないラベルについても，精度は高くないものの検出が成功する事例を示している．
私生活の平穏はSwallow-70B，営業権はGPT-4o，プライバシーはCommand-r+がよく検出できているように，誹謗中傷の問題の詳細な分類ごとにも，モデルが持っている理解の幅が示唆される．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsubsection{考察}

\noindent \textbf{権利侵害の二値分類} \quad
本タスクは，データの規模の近い既存の二値分類の誹謗中傷検出タスクと比較しても，難易度が高いと言える．
本研究のデータセットには，内容が似ているにも関わらず，判断のラベルが異なる事例が含まれている．
例えば，Google Map上の口コミに対する名誉権侵害の訴え（表\ref{similar}）の事例では，本件投稿記事17件中，権利侵害が認められたのは2件ではある．
プラットフォームの性質を踏まえたうえで，評判の良し悪しだけではない，社会的評価について判断を行う事例を含むことがその一因と考えられる．
既存のデータセットを用いたドメイン適応の結果は，これらのタスクに一定の類似性は見られるが，本データセットは既存の枠組みでは捉えきれない誹謗中傷問題も扱っている．
名誉権の侵害と名誉感情の侵害で争われた事例のF1値を比較すると，
OLIDでは名誉権が0.475，名誉感情が0.570，日本語有害表現では名誉権が0.680，名誉感情が0.749と，名誉感情の事例の方が見分けやすい結果を示しており，既存の誹謗中傷のデータセットは侮辱的な内容の誹謗中傷を多く取り扱っている傾向を示している．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 9
\begin{table}[p]
\input{07table09.tex}%
\hangcaption{権利侵害の二値分類タスクの分類エラー例：Google Maps上の口コミによる名誉権侵害が争われた2つの事例より，上の事例は，投稿者の主観的な評価のため，社会的評価を低下させるものではないが，下の事例は，口コミの操作を事実の指摘として社会的評価を低下させるものであると判断された．}
\label{similar}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 10
\begin{table}[p]
\input{07table10.tex}%
\hangcaption{権利の類型ラベルごとの特徴語の抜粋．本件投稿記事をMecab-Neologd-ipadicで形態素解析後，各ラベルの正例のみに含まれる表層文字列から誹謗中傷に関連するものを出現頻度順に選択した．*~付きの文字列は頻度が2以下である．}
\label{tab:feature}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 11
\begin{table}[b]
\input{07table11.tex}%
\hangcaption{権利の類型のラベル予測の例：一つ目の例は，「つじつまの合わないことや詐欺まがいのこと」の表現によって，名誉権と名誉感情侵害を訴えるものである．裁判所の判断では，意見ないし論評が社会的な評価をさげるが，侮辱行為とは言えないと判断されている．代わりに「全てが架空の出来事，架空の人物で原告の商売が成り立っている」との指摘によって，生業や人生観の全否定であり，侮辱行為と認められている．2つ目の例は原告は「ペテン師」「詐欺師」「まだ生きている？」等の表現は，人格を貶め，存在価値を否定するものとして名誉感情侵害を訴え，裁判所は原告の主張を認めた．ここでいう「詐欺」については，一般には名誉権侵害で争われるが，内容によっては名誉感情侵害で争われる．}
\label{tab:label}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


\noindent \textbf{権利の類型の分類} \quad
名誉権や名誉感情のラベルについては分類可能なものの，私生活の平穏，その他の人格権や人格的利益，営業権，プライバシーについては分類が困難な結果が明らかになった．
ラベル正例の特徴語を調査したところ，表\ref{tab:feature}の通りになった．
名誉権は犯罪の指摘，名誉感情は容姿や好ましくない行動の揶揄，私生活の平穏は憎悪の言葉，その他の人格権・人格的利益は外国人排斥か性的な内容，営業権は不法行為や企業の評判に関わる言葉，プライバシーは病気など個人にとってセンシティブな情報に関わる言葉が，特徴語として現れた．
しかし，サンプル数が少ないラベルの頻度2を超える特徴語は含まれおらず，
現在のデータセットの規模とラベルの不均衡により，特徴量ベースの分類で，これらの権利の類型の予測が困難であることを示している．
また，表\ref{tab:label}の例のように，内容が類似していても，名誉権侵害と名誉感情侵害と異なる権利を争う事例もあり，モデルが予測を誤る事例も観察された．
大規模言語モデルの検出感度に関して，名誉感情ラベルのrecallは，command-r+ = 0.807, ELYZA = 0.944, Swallow = 0.684, GPT-4o = 0.810と，侮辱的な内容に対してほとんどのモデルでrecallが高く，ラベル全体のmicro-recallでは，command-r+ = 0.673, ELYZA = 0.871, Swallow = 0.550, GPT-4o = 0.871とELYZAやGPT-4oは特にrecallが高い傾向を示している．
現在の大規模言語モデルの有害表現に対する安全性マージンが広く取られていることにより，誹謗中傷の問題に敏感に反応すると考えられる．
インストラクションベースのアプローチによって，頻度の少ない誹謗中傷の類型について予測が可能であるものの，現在の言語モデルは誹謗中傷の問題を広く捉える傾向があり，検出性能には課題が残る．
また，その他の人格権や人格的利益については，様々な裁判例内で議論されてきた人格権の類型の集合であり，一様な定義が難しい．このため，いずれのモデルも殆ど認識できておらず，今後，分類タスクとして扱うかどうかも含め，検討が必要である．
各類型に対する詳細なインストラクションを与えることや，言語モデルが法学的な知識を持つことによる改善が求められる．

\noindent \textbf{2つのタスク上の課題} \quad
今回の実験タスクは，その分類性能に課題が残る結果が出た．
その要因の一つとして，裁判上の判断はその都度事情が考慮される．
例えば，人に対して「ガイジ」と呼称することは障害者に例えて侮蔑するものとして名誉感情侵害が認められる事例\footnote{東京地方裁判所令和3年（ワ）第29965号 LEX/DB 文献番号 25604574，東京地方裁判所令和2年（ワ）第26406 LEX/DB 文献番号 25603930}があるが，オンライン上で原告被告間で誹謗中傷の応酬が続いた後の場合，「[P-ind]アホだよなあｗ こんだけ個人情報晒したらどーなるか理解してないガイジだからｗ」とった発言も，社会的な限度を超えてた中傷と認められない事例\footnote{東京地方裁判所令和4年（ワ）第25368号 LEX/DB 文献番号 25597854}もある．
他にも，原告が政治活動を行うの場合，その活動に対する否定的な表現は一般よりも広く許容されるべきと判断される場合\footnote{東京地方裁判所令和3年（ワ）第20283号 LEX/DB 文献番号 25604256}もある．
今回のタスクは入力に，本件投稿記事として問題となった投稿と一部の前の投稿を文脈として利用するのみであり，前の発言が誰のものであるかなど，複雑な事情は反映できていない．
また，オンライン上の多様な発言を取り入れるために，ネガティブサンプルを行った．
この中には，裁判に至った事件は投稿がは削除されることで，今回利用した5ちゃんねるや爆サイからの，後のクロールは不可能であり，Twitterからも，権利侵害が認められた場合は投稿が削除されている．
実際に，今回の実験で用いたネガティブサンプル中には，正例と重複するものはなかったが，裁判で原告の訴えが棄却された，Twitter上の投稿は一部現存している．
しかし，ネガティブサンプル中の投稿には，深刻な誹謗中傷もいくつか観察された．
例えば，「国葬反対派は葬式で大騒ぎするガイジの集まりなのか？」や「ヤクザなんか人間の形をしているクズだから，関与しているヤクザ達は[IDinfo]さんをレイプしているんでしょう．加害者のアホ生徒の[IDinfo]達となんら変わりない立ち位置だろ．」のような発言がネガティブサンプルされたことで，分類性能を損ねている可能性がある．
そこで，5.1.1で行ったネガティブサンプル（オリジナル）に対して，ネガティブサンプルの分量を変えず乱数のseed値のみを変更したもの（乱数変更合計4回），ネガティブサンプルの分量を変えずウェブプラットフォーム単独にした場合（5chだけ，Twitterだけ，爆サイだけ）の追加検証を，E5モデル・本件投稿記事 + 文脈の入力で行った．
権利侵害の二値分類では，オリジナルF1 = 0.753，乱数変更4回F1 (SD) = 0.764 (0.040), 0.799 (0.043), 0.783 (0.034), 0.832 (0.016)，5chだけ2回 F1 = 0.825 (0.017), 0.816 (0.023)，Twitterだけ2回 F1 = 0.785 (0.029), 0.766 (0.061)，爆サイだけ2回 F1 = 0.712 (0.041), 0.810 (0.024)の結果となった．
この結果から読み取れることは，1) 交差検証の分類精度のばらつきが大きいときに分類精度も下がる．2)正例の分割パターンの可能性が要因の，ネガティブサンプル中には，一定の割合で正例と近い分類性能を損なう深刻な誹謗中傷の事例が含めれている可能性がある．3)検証が必要であるが，特にTwitterと爆サイの投稿には，正例と近い事例が交じる場合があり，実際中身を確認すると，上記のようなネガティブサンプル中には名指しでの誹謗中傷と考えられる事例も含まれていた．
この問題の対処には，上記の例の後者のような，人名や企業名などのエンティティが含まれるかつ，有害性の高い表現が含まれるなど，不法行為としての誹謗中傷の蓋然性が高いので分けた場合とそうでない場合の実験が必要となると考えられる．
今回の実験では，誹謗中傷が誰に向けられたものか区別せず，単に言葉の問題性のみ着目する分類タスクとしたことで，法人格を持たない，集団や匿名への誹謗中傷には十分な区別ができてい可能性がある．
これらの課題は，法的な観点では「同定可能性」の有無という，誹謗中傷が誰に向けられているものかというタスクを同時に解くことや，プラットフォームごとの状況を再現をした実験が必要であることを示唆している．

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%%%% fig. 2
\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{31-4ia7f2.eps}
\end{center}
\hangcaption{名誉権と名誉感情に関する本件投稿記事の有害性スコア (Toxicity) の分布．縦軸は本件投稿記事件数，横軸は有害性スコアを示す．青斜線は権利の侵害が認められた事例，橙色は権利の侵害が認められない事例と訴えがない事例である．(a) 名誉権の侵害が認められた事例とそうでない事例の有害性スコアの平均はそれぞれ0.272（青破線），そうでない事例（橙実線）は0.361．(b) 名誉感情の侵害事例の有害性の平均は0.461（青破線），そうでない事例（橙実線）は0.265}
\label{hist}
\end{figure}
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\subsection{不法行為としての誹謗中傷の言語的特徴}

誹謗中傷が不法行為であると判断された発言の中で，本データセット中でも事例数が多い名誉権と名誉感情の侵害と判断された事例について，その言語的特徴を分析する．

まず，言葉の有害性の観点から不法行為としての誹謗中傷を評価する．
そのために，Jigsaw Pespective API\footnote{\url{https://perspectiveapi.com/}}より提供されている有害性スコア (Toxicity) を利用した．
図~\ref{hist}は，名誉権と名誉感情に関する各本件投稿記事のToxicityの分布を示している．%を名誉権・名誉感情侵害事例で色分けしてを示している．
本データセット中の各本件投稿記事のToxicityの平均は0.317であり，分類実験で追加されたネガティブサンプルのToxicityの平均 (0.201) よりも高かった．このことから，通常のオンライン上の投稿と比べても有害と判断される事例が多く含まれていることが分かる．
さらに，二つの既存データセット（日本語有害表現スキーマと英語のOLID）と比較した．日本語有害表現スキーマの有害ラベルが付与された発言67件のToxicityの平均は0.250であり，裁判になるような本件投稿記事ではより有害度の高い表現が多く用いられる傾向が見られた．
英語のOLIDのOffensiveラベルが付与された発言からの500件のランダムサンプルのToxicityの平均は0.460と高い値であったが，
言語の違いによるスコアのバイアスの可能性を考慮する必要がある．


特に，名誉感情の侵害が認められた事例は，有害性スコアの平均が0.461と言葉の有害性も高い傾向を示す．
ただ，表現として有害性が高いからといって，必ずしも侮辱として名誉感情の侵害が認められるわけではない．
例えば，「店員じゃないなら[P-ind]？ お前こそ心療内科行けよ どうせここで売れない女だろ？ お前こそ嘘つき泥棒」\footnote{東京地方裁判所令和3年（ワ）第29589号 LEX/DB 文献番号 25604756}というオンライン投稿は，有害性スコアが0.878と有害とみなされうる表現である．しかし，裁判例では，表現として適切とはいい難いものの，社会通念に照らして許容できないほど著しく不適切なものとまではいえないと判断されている．
有害性スコアが高い発言が法的にどのように評価されるかについて，さらなる詳細な分析が必要であることを示唆している．

一方，名誉権侵害が認められた事例については，データセット中での有害性スコアの平均が0.272とやや低い値を示している．
例として，「辞めたくても契約違反の条件が厳しくとことん追い込んでむしり取る．(株) [P-group]」\footnote{東京地方裁判所令和3年（ワ）第27463号 LEX/DB 文献番号 25605076}
というオンライン投稿は，高圧的な契約内容の存在を掲示板に書き込んだ事例であり，原告会社が，契約関係の脱退を申し出た加盟店に対し，追い込んで財産を奪い取るとの事実を摘示するものであり，社会的評価を下げると判断された．
このような，罵詈雑言の少ない事実の摘示においては，有害性スコアが0.00653と低い値となっている．
このことから，名誉権侵害が認められるかどうかに言葉の有害性は決定的な因子ではないことが示唆される．

次に，名誉権と名誉感情の侵害事例の特徴を分析するために，名詞の出現頻度に基づくワードクラウドを作成した（図\ref{word_cloud}）．
名詞の判定には，mecab-ipadic-NEologd \cite{sato2015mecabipadicneologd}を用いた．
名誉権の侵害事例の場合，「自分」や「会社」といった高頻度表現に続いて，犯罪行為や不道徳行為に関連する単語が様々出現している．
このような犯罪行為や不道徳行為を糾弾することで，事実の摘示による権利侵害と判断される傾向を示している．
名誉感情侵害の場合，「笑」や「ｗｗｗ」といった表現とともに，多様な侮辱語の表現が出現している．
このように嘲笑する形で，他者を侮辱する表現が多く用いられていることが分かる．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% fig. 3
\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{31-4ia7f3.eps}
\end{center}
\hangcaption{名誉権と名誉感情の侵害事例における本件投稿記事中の名詞の出現頻度をもとに作成したワードクラウド}
\label{word_cloud}
\end{figure}
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\section{おわりに}

本研究は，誹謗中傷研究に法律の視点を新たに導入し，誹謗中傷によって侵害される権利の類型と法的な裁定結果という専門家の判断結果を取り入れたデータセットを提案した．
これにより，違法性という社会上の誹謗中傷対策の最終手段を自動検出技術によって判定できるかの検証と，法的な知見を自然言語処理のタスクとする際の課題を提供できると考えている．
予備実験の結果，現在のデータセットの規模では，詳細な文脈情報が必要な分類は困難であるものの一定の精度を示せており，今後データを拡大することで対応できると考えている．
中でも，特に問題となった，同定可能性，違法性阻却事由，誹謗中傷を受けている人の属性といった項目について，今後，データセットを拡大する必要がある．
さらに，方法論的にも，モデルの動作の説明や，判断の根拠文の抽出など，より深い裁判例中のテキストの活用も求められる．
この結果を受け，今後，ラベル検出だけに頼るのではなく，説明可能性やコンテンツモデレーターの支援といった実世界のシナリオに具体的に応用可能なタスクの提案に向けて，データを活用することを目指す．


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\acknowledgment

本研究は，JSPS科研費 JP22J23161, JP22K12041 およびJST SICORP JPMJSC2107，戦略的イノベーション創造プログラム (SIP3) の支援を受けたものである．


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\bibliographystyle{jnlpbbl_1.7}
\bibliography{07refs}



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\appendix

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\section{法的観点の補足}

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\subsection{取り扱う2種類の事件の違い}
\label{disclose}

損害賠償請求事件は，誹謗中傷を受けたと主張する原告と，その加害者とみなされる被告の間の争いである．
一方，発信者情報開示請求事件は，被害者の原告に対して，加害者の情報を持っているとされるプロバイダが被告となる．
このとき，プロバイダは，プロバイダ責任制限法の免責のために，不法行為の要件事実の立証のための抗弁を主張・立証する\footnote{総務省総合通信基盤局消費者行政第二課 プロバイダ責任制限法逐条解説 P23 \url{https://www.soumu.go.jp/main_content/000883501.pdf}}．
つまり，いずれの事例でも，被告側は誹謗中傷による被害がないことを主張しており，データセット中の「誹謗中傷事例」もそのような抗弁が行われた事例である．


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\subsection{重複と他者による再投稿}

本データセットの作成過程で，事件中の各本件投稿記事が重複しているとみなされた場合には，最初の一つのみを取り上げている．
一方，ソーシャルメディアでは，リツイートやリポストのような形で他者の発言について自分で再投稿することが可能である．
本データセット中にも，Twitterのリツイートによる人格権侵害の事例が含まれている．
これは，過去の判例\footnote{大阪地方裁判所 令和1年9月12日 LEX/DB 文献番号 25570528}$^{,}$\footnote{［控訴審］大阪高等裁判所令和2年6月23日LEX/DB 文献番号 25570987}において，リツイートも「当該元ツイートの内容に賛同する意思表示を示して行う表現行為」として，名誉毀損行為の主体としてなりうると考えられているためである\footnote{リツイートによる投稿が名誉毀損に該当するとされた事例 名古屋大学准教授／村田健介（ムラタケンスケ） 日本評論社 私法判例リマークス62号54--57ページ (0387-3420) 2021/2/25}．
このとき，別の裁判において，リツイート元の投稿者が被告となる場合には，同じ内容の投稿が事例として含まれる場合がある．


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\subsection{ラベル不一致の要因について}
\label{annotation_error}

「一部論点の省略」は，原告が主張する複数の権利侵害について，そのうち一つの権利について侵害を否定された後に，「その余の点について判断するまでもなく，本件記事2-○及び2-●●によって原告らの権利が侵害されたことが明らかであるとは認められないから，原告らの主張は，採用できない．」\footnote{東京地方裁判所 令和1年（ワ）第34145号 LEX/DB 文献番号 25586004}のように記載されているような場合がある．これに対して，「裁判所が否認」として読み取る場合と，裁判所は，具体的に論じていないことより「原告の主張」ラベルを付与する判断にわかれる事例のようなことが生じている．
「裁判例中ごとに争点や判断の記述様式が異なること」について，裁判例によっては，その判決書中には，裁判所の判断部分のみが記載され，別紙資料など，複数の資料を同時比較が必要になる場合\footnote{東京地方裁判所令和3年（ワ）第27463号 LEX/DB 文献番号 25605076}や，原告や被告が複数人の場合\footnote{東京地方裁判所令和4年（ワ）第1498号}，さらに，反訴の場合\footnote{東京地方裁判所平成31年（ワ）第8875号, 同令和1年（ワ）第18681号 \url{https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/358/091358_hanrei.pdf}}，記述内容が複雑化し，本件投稿記事に対応する論点を読み取るのが難しくなる場合がある．そのような裁判例において，アノテータのミスと考えられる不一致が見られた．
「用語などの表記揺れ，人格権の類型」について，名誉権の侵害は名誉毀損，名誉感情の侵害は侮辱，私生活の平穏の侵害は，平穏な生活を営む権利や日常生活の平穏に関わる権利の侵害のように裁判例ごとに，用語の表記が揺れることがある．これに加えて，名誉権や名誉感情は，それぞれ社会的評価や内面的な人格的価値を保護利益とする人格権・人格的利益の一種であり，複数の問題点が訴えられている場合，その保護利益の内容について論じられる場合がある．そのときに，裁判例中では，名誉権や名誉感情と対応する保護利益を論じているのか，それ以外の保護利益について，例えば「性的自尊心」\footnote{東京地方裁判所令和3年（ワ）第24323号 LEX/DB 文献番号 25603126}や「国籍についての正しい理解」\footnote{東京地方裁判所令和3年（ワ）第12132号 LEX/DB 文献番号 25604794}といった，人格権・人格的利益の侵害を論じているのか判別が必要となり，このようなときにアノテータ間の解釈に差異が見られた．
「解釈，上級審の裁判例における記載内容の特殊性」について，高等裁判所の判決書は，原審の判決書に対して「イ 原判決9頁24行目の「他のユーザーに対して」を「他のユーザーらをアカウント（本件アカウント2を含む．）のユーザー名により特定して」に，同頁24行目の「その意見」から25行目の「同人を」までを「，当該他のユーザーらがしたコメントの内容が誤りである旨を強く指摘した上，高圧的な表現で当該他のユーザーらを」に，同頁26行目及び同10頁1行目の各「原告」をいずれも「X」に，同頁2行目の「原告の」を「Xの」にそれぞれ改める．」\footnote{東京高等裁判所 令和4年（ネ）第10060号 \url{https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/828/090828_hanrei.pdf}}のように差分についてのみ記載を加える場合があり，原審判決書を比較しながら変更点の把握が求められることにより，理解の不一致を生じやすい事例となっている．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{名誉権・名誉感情の事例}

名誉権と名誉感情の侵害が争われた事例について，その判断基準を具体例とともに補足する．
表~\ref{samples}（上）の名誉権の侵害では，表現内容に事実の摘示を含むかどうかで判断される．
名誉権の侵害事例\footnote{東京地方裁判所令和3年（ワ）第22400号 LEX/DB 文献番号 25604264}では，原告を集団いじめを主導する者との被疑事実を摘示したと認められることにより，社会的地位の低下が認められた．
%%%%侵害否定事例\textrm{^5}の場合は，具体的な犯罪を指摘しておらず，社会通念上不適切な意見・感想として認められない．
    侵害否定事例$^{5}$の場合は，具体的な犯罪を指摘しておらず，社会通念上不適切な意見・感想として認められない．
表~\ref{samples}（下）の名誉感情の侵害は，社会的通念上許される限度を超える侮辱行為かどうかで判断される．
名誉感情の侵害事例$^\text{24}$では，頭脳が健常ではないことを揶揄する表現は一種の差別的表現であり，侮辱と解された．
一方，侵害否定事例$^\text{8}$では，批判的または消極的意見の一つとして，社会的通念上許される限度を超える侮辱行為とまでは認め難いと判断された．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 12
\begin{table}[t]
\input{07table12.tex}%
\caption{名誉権・名誉感情侵害が争われた事例}
\label{samples}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


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\section{誹謗中傷の自動検出の実験詳細}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{入力の前処理}

誹謗中傷の自動検出の実験において，本件投稿記事と文脈に行った前処理について述べる．
データセットでは，性質に合わせた匿名化タグを設けているが，分類では一律に[IDinfo]に変換し，モデルのTokenizerには特殊トークンとして追加した．
ネガティブサンプルとして収集したデータに対しては，GiNZAの固有表現抽出モジュールを利用し，固有表現のラベルがPERSON, ORGANIZATION, City, Postal\_Address の部分と，ソーシャルメディアのアカウント名を示す@で始まる単語列を[IDinfo]に置換した．
本件投稿記事＋文脈の入力では，「本文:\textit{本件投稿記事}文脈:\textit{文脈}」，本件投稿記事のみの入力では，「本文:\textit{本件投稿記事}」のようなPrefixを設けた．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{交差検証実験時のパラメータ}

バッチサイズ32，入力トークン長510，エポック数50，
学習率$5.0 \times 10^{-6}$
とし，最適化アルゴリズムにはAdamw，学習率スケジューラーにはCosineAnnealingLR，損失関数（誹謗中傷の二値分類）にはCross Entropy Loss，損失関数（権利の類型）にはBinary Cross Entropy Lossを適用した．
学習率は，$5.0 \times 10^{-5}$, $5.0 \times 10^{-6}$, $1.0 \times 10^{-6}$ %5e-5, 5e-6, 1e-6
にて探索的に実験を行ったが，$5.0 \times 10^{-5}$では学習ロスの減少が見られないことが多く，$1.0 \times 10^{-6}$は$5.0 \times 10^{-6}$よりも学習ロスの減少が遅くなる場合があったため，$5.0 \times 10^{-6}$を採用した．
しかし，入力が本件投稿記事+文脈のRoBERTaモデルについては，評価データでの正例の予測に成功するモデルの訓練が観察されなかった．そのため，追加で学習率$5.0 \times 10^{-7}$ %5e-7
で100エポックの実験を行い，評価ロスの減少も確認できた．しかし，正例の予測が成功が見られなかったため，他のモデルでの実験と同様に$5.0 \times 10^{-6}$ %5e-6
の結果を採用した．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{few-shotのパラメータ}

モデルロード時，CohereForAI/c4ai-command-r-plus-4bitとtokyotech-llm/Llama-3-Swallow-70B-Instruct-v0.1はfp4量子化した，elyza/Llama-3-ELYZA-JP-8Bはデフォルトのbf16．
生成時にはtemperature = 0.5, top-P = 0.5でサンプリングを行った，よって生成に少々のばらつきが考えられるので，few-shotの結果は3回の生成によるラベル予測を用いている．
出力形式がjsonフォーマットに従うもののみを集計対象とし，ELYZAモデルの出力のみ5回の出力形式エラーが見られた．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{few-shotのプロンプト}
\label{prompt}

\#\#\# 指示:
あなたのタスクは，提供された「本文」テキストが違法な誹謗中傷であるかを判断し，法律上保護される権利の基準に基づいて，以下のカテゴリに分類することです．
各カテゴリに該当する場合は「Yes」，該当しない場合は「No」としてください．複数のカテゴリに該当することもあります．

以下の6つのラベルに基づいて分類を行います．
名誉権:「本文」テキストが，犯罪や不倫などの不法行為や不道徳行為の具体的事実の叙述または，人身攻撃に及ぶなど論評の域を逸脱した表現によって，特定の個人や法人の社会的評価を下がると判断される名誉毀損に当たる表現を含む．
名誉感情:「本文」テキストが，社会通念上許容される限度を超える侮辱行為として，特定の個人や法人に対する差別表現や悪質な表現を含む．しかし，不快な表現や否定的な表現は直ちに侮辱とはならない．
私生活の平穏:「本文」テキストが，特定の個人や法人に対して，危害を加えることを予告することや脅迫などの生命や身体に危機を感じたり，心の平穏を害するような発言を含む．
人格権や人格的利益:「本文」テキストが，上記の類型に該当しないが，自尊心や敬愛追慕の情など人格権として保護される利益を脅かす表現を含む．
営業権:「本文」テキストが，企業や個人事業主に誹謗中傷や虚偽の事実によって営業活動や経済活動に損害を与える表現を含む．
プライバシー:「本文」テキストが，住所や氏名など個人を特定する情報に加え，病気や借金，過去の来歴など，個人の私生活について公開されたくない情報を含む．


以下の形式でテキストが与えられます:
- 「本文」: 発言そのもの
- 「文脈」: 発言に至る前後の状況や背景，空白の場合あり
なお，テキスト中の「[IDinfo]」は特定の個人や法人，地名や個人情報などがマスクされています．

出力:
- 各ラベルに対して「Yes」または「No」をjson形式で出力してください．

例:
本文: "[IDinfo]は自分が出したゴミの片付けも一人で出来ず親に手伝って貰いながら 20 分もしない内に根を上げて自分の人生がどうのとか嘆く姿は滑稽だな 知性も根気も体力もモラルもありとあらゆる能力が小学生以下の奴がいつまで妄想吐いてんだ? 自分でも分ってんだろう一人じゃ何にも出来ねえ赤ん坊だから今後も何の成功も得られないっ人生って事"
文脈: "【ゲーム実況】[IDinfo]アンチスレ【女子♯ 7】 引き続きイエスマンで回りを固めている [IDinfo]の悪い所を書きましょう．"

出力:\{"名誉権": "Yes", "名誉感情": "Yes", "私生活の平穏": "No", "人格権や人格的利益": "No", "営業権": "Yes", "プライバシー": "No"\}

\#\#\# 入力:


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{biography}

\bioauthor{久田　祥平}{%
2011年京都大学法学部卒業．2022年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士前期課程修了．現在，同大学博士後期課程に在籍．日本学術振興会特別研究員 (DC1)．自然言語処理を応用したインターネットと社会に関する研究に従事．
}

\bioauthor{若宮　翔子}{%
2009年兵庫県立大学環境人間学部卒業．2013年同大学院博士後期課程修了．博士（環境人間学）．2020年より奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科准教授．ソーシャルコンピューティングや自然言語処理の医療応用に関する研究に従事．
}

\bioauthor{荒牧　英治}{%
2000年京都大学総合人間学部卒業．2005年東京大学大学院情報理工系研究科博士課程修了．博士（情報理工学）．2020年より奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科教授．自然言語処理の医療応用に関する研究に従事．
}

\end{biography}



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\biodate



\end{document}

