SNS・IoT・オープンデータ融合マイニングによる施策に対する人々の行動変化予測

• Project/Area Number: 23K28377
• Project/Area Number (Other): 23H03688 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90020:Library and information science, humanistic and social informatics-related
• Research Institution: The University of Electro-Communications
• Principal Investigator: 大須賀 昭彦 電気通信大学, 産学官連携センター, 特任教授 (90393842)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 吉岡 信和 早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 上級研究員 (20390601) ; 清 雄一 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (20700157) ; 江上 周作 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (20846000) ; 田原 康之 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (30390602) ; 鄭 顕志 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (40434295)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2026: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2025: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2024: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2023: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
• Keywords: IoT / LOD

Outline of Research at the Start

SNSデータから大衆の行動を予測する研究が盛んに行われているが、SNS上での大勢の意見とは真逆の行動を多くの人が取る事例が近年多発している。SNSにはテキストのみでなく位置情報や写真等のデータが付与されていることもあるほか、カメラやセンサデータ等のIoTデータ、統計等のオープンデータも利用可能な状況にあるものの、行動予測にはほとんど活用されていない。本研究では、このようなSNSデータ、IoTデータ、オープンデータを融合させ人々の行動変化と施策との因果関係を把握することが目標である。