Project/Area Number |
22H03695
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
小林 亮太 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (70549237)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宇野 毅明 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 教授 (00302977)
小山 慎介 統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (20589999)
橋本 隆子 千葉商科大学, 商経学部, 教授 (80551697)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
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Keywords | ソーシャルメディア分析 / トピック分析 / 時系列モデル / ネットワーク分析 / データサイエンス / トピックモデル / 機械学習 |
Outline of Research at the Start |
ソーシャルメディア (Twitter, Facebookなど) は、ユーザの思考を偏ったものに洗脳したり、 デマや陰謀論の温床になったりとこれまでにない社会問題を引き起こしつつある。 この問題の解決には、ソーシャルメディアに投稿された内容のモニタリングを強化する必要があるが、人手頼りの既存手法では多量の投稿に対応できていない。本研究では、グラフ時系列モデルを新たに構築することにより、ソーシャルメディアのモニタリングを支援する技術を開発する。本研究は、ソーシャルメディアをより効率的にモニタリングする技術を開発することで、安全安心なインターネット社会の構築に資することを目指す。
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