【研究分野】情報社会におけるトラスト

【研究領域課題番号】17KT0085 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

Webコンテンツ / 信憑性 / 信頼性 / フィッシング / Webクローラ / 検索エンジン / ビッグデータ

【研究成果の概要】

Webコンテンツの信頼性解析を目指して，Webページ収集クローラ（収集プログラム），Webページコンテンツ解析手法，Webコンテンツにアクセスすることなくコンテンツの安全性を推定する手法，従来のベンチマークの問題点の明確化と人間の判断思考に沿った信憑性解析，本分野研究活性化のためのWebページ信頼性解析研究のサーベイ公開に取り組んだ．特に，クローラでは従来手法に比較して10%の効率化，URLのみを用いて信憑性を判定できる仕組み（精度99.4%を達成）では，コンテンツへのアクセスをせずにURLのみでの判定を可能としたことから今後の実用化に向けて大きな成果を得ることができた．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-07-18 - 2022-03-31

【配分額】18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円)

【研究分野】メディア情報学・データベース

【研究領域課題番号】21300038 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

検索エンジン / 信頼性 / 情報検索 / ヒット数 / 信憑性 / ランキング / 検索結果数 / データマイニング

【研究成果の概要】

検索エンジンは日常生活においても必要不可欠な存在となっているにも関わらず,その信頼性は不透明である.特に,検索結果として表示されるヒット数は,同じ検索語でも100倍, 1000倍と大きく変動する.本研究では,様々な指標として用いられているヒット数に着目し,ヒット数の変動傾向を15ヶ月に渡る調査から明かにした.さらに,信頼性の高いヒット数を得るための仕組みを考案し99.5%の精度でヒット数の大小判定ができる仕組みを確立した.

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2009 - 2011

【配分額】17,940千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 4,140千円)