Development of Indicators to Visualize Gaps of Stances Relevant for Political Issues between Citizen and Local Governments
Project/Area Number |
22K19822
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Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
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Research Institution | University of Tsukuba |
Principal Investigator |
関 洋平 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (00348468)
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Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
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Keywords | 立場分類 / 市民意見 / 市議会議員 / BERT / マルチタスク学習 / アテンション / 都市間比較 / スマートシティ / 意見分析 / 市議会議事録 / 深層学習 |
Outline of Research at the Start |
本研究では、自治体の政策課題に対する意識と市民の意識とのギャップを評価するための方法を開発する。具体的には、ソーシャルメディアから市民の意見を深層学習に基づき抽出し、行政側の説明がどれだけ要求されているかという観点で市民の政策課題に対する立場を定量化する。また、市議会の議事録から政策課題に関連する意見を抽出し、議会側が経緯の説明やデータを提供しているかという観点で議員の立場の有用性を判別し定量化する。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、政策課題に対する市民と自治体の意識を調査する文書ジャンルとして、ソーシャルメディアと市議会の議事録を対象とし、市民や市議会議員の意見を賛成・反対などの立場で分類し、有用性や地域依存性、政策課題に対する適合性などの属性を判別して組み合わせて抽出した意見を都市別に比較する。提案手法では、政策課題に対するアテンション(注意機構)や、適合性を考慮したマルチタスク学習により、市民意見・市議会議員意見の抽出精度が向上することを明らかにした。さらに、カジノなどの統合リゾート(IR)誘致に関する市議会議員と市民意見を大阪市と横浜市とで比較した結果、大阪市の方が横浜市よりも賛成意見が多いことを明らかにし、最終的に実際に大阪市に誘致されることになった結果と矛盾がないことを明らかにした。これらの成果は、国際会議ICADL 2022 に full paper として採録され、Best paper award/best student paper award の runner-up に選定されると同時に、Springer社から LNCS (Lecture Notes in Computer Science) シリーズの書籍中の一章として発行された。また、2層構造に基づきアノテーションを行い、マルチタスク学習を利用してネットスラングを抽出する手法について国際会議 IALP 2022 で発表し、スマートシティの国際規格の標準化に関する動向については画像電子学会 年次大会にて報告した。そのほか、アスペクトを考慮した意見分析に基づきスキー場などの施設を外国人観光客向けに比較する手法に関する研究、大規模言語モデルであるT5を利用した解説文生成の手法に関する研究(複数の学会で受賞)などの研究を遂行した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
市民と市議会議員の立場の違いを定量化する手法を提案し、その有効性について実際の政治課題に対する複数の都市を対象とした検証が行えているため。
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Strategy for Future Research Activity |
現在の提案手法は深層学習モデル BERT に基づき実現されているが、T5やRoBERTa など他のモデルについても検証を進め、また、現在対象としていない他の政治課題についても対象を広げていきたい。
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Report
(1 results)
Research Products
(11 results)