| Project/Area Number |
20K12081
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
Ishikawa Hiroshi 東京都立大学, システムデザイン研究科, 特任教授 (60326014)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
廣田 雅春 岡山理科大学, 総合情報学部, 講師 (70750628)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | ビッグデータ / モデル / 仮説生成 / 説明基盤 / データモデル / 仮説生成方法 / 説明機能 / ソーシャルデータ / 実世界データ |
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| Outline of Research at the Start |
多様なソーシャルビッグデータ応用に共通する仮説生成のパタンを発見し，分野専門家が複数データを利用した統合的仮説の生成を行える方法論の体系化・一般化を目指して，データ管理とデータ分析を融合した応用の記述ができる手段として概念レベルでのモデルを提供し，そのモデルに基づき仮説生成方式を提供することにより，仮説生成方法を再利用可能にする．またソーシャルビッグデータを実際に利活用する上で求められるミクロな説明（分析モデルの説明とその個別の決定に対する理由の説明）及びマクロな説明（モデル生成を含む応用の全プロセスの説明）からなる統合的な説明のための基盤技術を開発し，それを社会基盤的な応用に適用する．
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| Outline of Final Research Achievements |
We proposed a data model using SQL that can describe the subsystem processes of data management and data analysis based on concepts at different levels in a high-level form, and use it to describe the entire hypothesis generation procedure in social big data applications and we showed that it is possible. In addition to systematizing the difference method, we also considered a hypothesis generation method that focuses on data overlapping and mutual complementation. We implemented an explanatory method that does not depend on individual analysis models based on explanatory functions based on attributes or components, and confirmed its validity. With the cooperation of JAXA, the Tokyo Metropolitan Government, and others, we verified the validity of the developed technology by applying it to multiple use cases. The results have been published in several publications (Japanese and English), journals, and international conferences.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は当該分野の学術的研究(ソーシャルビッグデータサイエンス)の地平を自然科学，医学などへ広げることが期待できる．構築した仮説生成方法論を社会基盤的応用に適用して，方法論の再利用可能性を示すことにより，その妥当性の検証を行い，統合モデルの理論とその実践の道を開き，さらに統合的説明基盤の適用により，ソーシャルビッグデータの利活用と流通を促進する．それらを媒介として，これまで縁遠かった異業種セクタ（JAXA，自動車関連企業，観光系シンクタンクなど）が協業できるようなダイナミックな知的社会（Society5.0）の実現を加速することが期待できる点で，本研究は創造的であり社会的意義も十分に高い.
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