2015 Fiscal Year Research-status Report
農家と消費者を志向で結びつけるサイバー・フィジカル・システム
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15K00432
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Research Institution | Ritsumeikan University |
Principal Investigator |
島川 博光 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (70351327)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
デイン.テイ.ドン フウオン 立命館大学, 情報理工学部, 助手 (90712117)
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Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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Keywords | Cyber Physical System / トピック分析 / データ分析 / 農家 / 消費者 / ジェスチャー・パターン |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究では,栽培情報をインターネット上に農家が公開する環境と,それを閲覧する消費者を,閲覧した農作物の特徴で分類する機能を提供する. 農家は計測値で栽培過程を記録し,栽培情報をインターネット上で公開する.本提案では,これをe-Farmと呼ぶことにする.27年度は,圃場にセンサネットワークを設置し,土中の水分,残留農薬量などを計測することにより,農作業を記録した.経験豊かな農家が実施している農作業と,初心者が実施した農作業の差分をとることにより,高品質な農作物を作成するための栽培情報を抽出し,e-Firm上に公開することを可能にした. 消費者は農産物に対し、安全性重視、経済性重視などの志向を持っている.農作物を購入しようとしている消費者の志向がわかれば,適切な農家の販売サイトを紹介できる.本研究では,同じ特徴をもつユーザ群をペルソナと呼ぶ.27年度は,消費者のWeb閲覧行動ログにLDA(Latent Dirichlet Allocation)を適用し、農産物市場で消費者が気にする要因を抽出した.その結果から,消費者を,気にする要因の類似性によりペルソナと呼ばれるグループに分類した.これで志向ごとに,消費者をグルーピングできる. さらに,多くの消費者はさまざまなe-FarmをタブレットPCやスマートフォンで閲覧すると思われる。平成27年度では、ピンチイン、ピンチアウト、画面送りの速度など、指先での画面操作の軌跡をジェスチャー・パターンとして記録し,それを多変量解析し特徴を形式的に表現した。この特徴から、e-Farmを閲覧する消費者の興味をそそる単語が画面に出現することを同定できる手法を開発した.
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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
消費者がいかなる情報に敏感に反応するかを,LDA(Latent Dirichlet Allocation)を使って分析した.その結果を国際会議にて発表した.しかし,LDAに代表される潜在トピックモデルでは,ひとつの話題を発見するのに,その話題について話し合われた大量の発話,もしくは,それを記録したテキストが必要であることが判明した.そのため,一つの話題から発生した大量のテキストの収集が,今後の課題である. これとは別に,農家による作業上の記録を分析することにより,高い品質の農作物を育成するためのノウハウを抽出した.経験豊かな農家が実施した農作業に似た作業を実施した初心者は,高い品質の作物を育成できていたことを確認した. さらに,タブレットPCやスマートフォンでのWeb閲覧時のジェスチャー・パターンから消費者の興味をそそる単語の出現を発見する手法を開発した.
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Strategy for Future Research Activity |
一つの話題から発生した大量のテキストを収集することを考える.消費者は料理と農作物を関連付けて考えていることが多いので,話題に基づく大量テキストの収集に,料理を組み合わせることを考える. CPSのプラットフォームを作ることは,市販のクラウド環境構築ツールと本研究で開発したWeb閲覧時のジェスチャー・パターンの分析法で実現できることがわかってきた.したがって,クラウド上にCPSのプラットフォームを構築することよりも,データ収集方法に注力することが重要である.
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Research Products
(8 results)