本論文は、有害なコミュニケーションがスラングや隠語に依存することが多いサイバー犯罪に関連するDiscordチャットの解釈難易度に関する探索的研究を発表している。

  • 著者は、専門家がレビューした難しいメッセージの参照解釈を作成した。
  • 異なるコンテキスト条件下で、人間と大規模言語モデル（LLM）の解釈を評価した。
  • ローカルコンテキストだけでは人間には不十分であることが判明し、外部知識と拡張された会話コンテキストが解釈を大幅に改善した。
  • LLMの場合も、ローカルコンテキストが解釈を改善し、より大きなモデルほど優れたパフォーマンスを示した。
  • 本研究は、有害なチャットを解釈しにくくする要因の予備的な分類を提案している。

これらの知見は、有害コンテンツの分析において、解釈をメッセージレベルの分類だけでなく、証拠統合問題として扱うべきであることを示唆している。