2025年3月23日更新
This page outlines a proposal by the head of the CYDEF Research Division, who is organizing a voluntary study group on "narrative engineering." The following is the research proposal as of September 2025, written in English with the aim of securing external research funding.
本ページでは、「ナラティブエンジニアリング」に関する有志による検討会を企画するにあたって発起人であるCYDEF研究部会長の試案を述べる。
2025年9月現在、外部研究資金獲得を想定した研究企画を英文で以下に示す。
"For the time being, let's define the targets of attack and defense in 'cognitive warfare' as 'narratives.' While it may be necessary to consider whether there are perspectives that do not fall within this definition, we will proceed with the dialogue using this definition for now.
When assessing risks in the context of security regarding cognitive warfare, it is extremely difficult to quantitatively answer questions such as 'what values should be protected,' 'what threats exist,' and 'what items are evaluated as vulnerabilities.'
The starting point for quantification would be to consider methods for handling narratives on a computer based on some data structure. For example, there is an accumulation of certain knowledge as seen in the literature [ “Computational Understanding of Narratives: A Survey,” IEEE Access], and it is expected that previously examined methods can be utilized."
"The space where citizens belonging to a certain cultural sphere routinely exchange information is called an 'information space,' and this becomes the battlefield in cognitive warfare.
The field that handles this information space from a data science perspective is called 'NLP: Natural Language Processing.'
Looking back at the recent developments in this technical field, an important item is the establishment of a method to handle distributed representations of vocabulary that constitute discourse using deep learning (DNN: Deep Neural Network), which provides the foundation for building LLMs (Large Language Models).
With the scaling up of LLMs that constitute generative AI, their 'black box' nature has been pointed out as a research problem. When attempting to analyze 'narratives' from multiple perspectives, it is expected that it will be necessary to apply 'classical' data science methods, including Bayesian estimation methods."
"It is important to consider the role that AI plays in cognitive warfare, including the generation of sophisticated disinformation and the potential for high-speed, large-scale engagement practices."
"Narratives involve subjective evaluations for each individual citizen who is the target of security. Even if narratives could be quantified in some way, it is impossible to avoid subjective evaluations when discussing their value.
The attempt to define the analysis of narratives with the word 'engineering' is intended to minimize the intrusion of fluctuations due to such subjective evaluations."
"Considering that cognitive warfare often targets political issues and aims to create conflict and division among citizens, it is considered significant from a research perspective to grasp narratives as objectively as possible."
2025 May
2025 May
ひとまず「認知戦」における攻撃と防御の対象が「ナラティブ」であると規定しておく。この規定に収まらない視点が存在するのか否かを検討することも必要かもしれないが、いったんこのように規定してダイアログを進める。
認知戦に関して、安全保障の文脈でリスクを見積もるとき、「守るべき価値」「何に対する脅威が存在するのか」「どのような項目が脆弱性と評価されるのか」とう問いに定量的に答えることは非常に困難である。
定量化のための出発点は、ナラティブを何らかのデータ構造に基づいて計算機で扱う方法の検討であろう。たとえば、文献「」にみられるような一定の知見の蓄積があり、これまで検討されてきた手法を活用できることが期待される。
ある文化圏に属する市民が日常的に情報交換を行う場を「情報空間」と呼び、これが認知戦における戦場になる。
データサイエンスの立場でこの情報空間を扱う分野は、「NLP: Natural Language Processing ,自然言語処理」と呼ばれる。
当技術分野の近年の発達を振り返り重要な項目としては、言説を構成する語彙に関する分散表現を深層学習(DNN:Deep Neural Network)で扱う手法が確立したことであり、LLM(大規模言語モデル、Large Language Model)構築の基礎を与えている点である。
生成AIを構成するLLMが大規模化したことで、その「ブラックボックス化」が研究上の問題点として指摘されている。「ナラティブ」を多角的な観点から分析することを試みる場合には、ベイズ推定手法をはじめとする「古典的」なデータサイエンスの手法を適用させる必要があると予想される。
巧妙な偽情報の生成。高速かつ大規模なエンゲージメント実践の可能性など、AIが認知戦に果たす役割を検討することが、重要な検討事項である。
ナラティブは、安全保障の対象となる市民一人一人にとって主観的な評価を伴う。仮にナラティブを何らかの形で定量化できたとしてもその価値を語る場合には主観的な評価が入り込むことを避けて通ることができない。
「エンジニアリング」という言葉でナラティブの分析を規定する試みは、そこに主観的な評価による揺らぎのようなものが紛れ込むこと極力避けるという意図がある。
認知戦がしばしば政治的なイシューを標的として市民の対立・分断を意図している点を鑑みると、ナラティブをできるだけ客観的にとらえておくことが研究上意義のあることであると考える。
22分間の動画で「認知戦」「ナラティブ」「ナラティブに対するエンゲージメントの例」を説明している。(文責藤井章博)