2016 Fiscal Year Annual Research Report
ソーシャルキャピタルの成長とユーザの情報行動との相互作用に関する研究
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16H02904
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
佐藤 哲司 筑波大学, 図書館情報メディア系, 教授 (70396117)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
寶珍 輝尚 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 教授 (00251984)
手塚 太郎 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (40423016)
若林 啓 筑波大学, 図書館情報メディア系, 助教 (40631908)
歳森 敦 筑波大学, 図書館情報メディア系, 教授 (80222149)
斉藤 和巳 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (80379544)
伏見 卓恭 筑波大学, 図書館情報メディア系, その他 (80755702)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 知識発見 / 社会ネットワーク分析 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
サイバー空間におけるソーシャルキャピタル形成過程の解明に関する研究では，ユーザ投稿型の料理レシピ共有検索サイトのデータを用いて，個々のユーザの長期的なレシピ選択行動は，作り慣れた定番レシピの選択と日頃とは異なる挑戦的なレシピ選択の混合モデルで表せることを明らかにした．また，急速にコモディティ化しているソーシャルネットワークサービスの利用継続には他者との関わりが重要である事を，大規模に収集した実ツイートを用いてリプライ，リツイートグラフから明らかにした．更に，アカウント作成直後のユーザの投稿活動を特徴量として機械学習することで，そのユーザが利用を継続するのか比較的短期間で投稿を休止するかを推定する手法を提案・検証した．ネットワーク上での信頼や評判に起因するユーザ間の影響に着目し，意見形成モデルの影響度曲線における類似ノード群の特性分析法を提案した．多様なネットワークを用いた評価実験により，次数相関が正の傾向を示すソーシャルネッワークでは、影響度曲線は比較的緩やかに変化するのに対し、次数相関が負の情報ネッワークでは、影響度曲線がステップ比較的激しく変化する傾向を示すことが分かった。
これらの大規模データからの知識発見にかかる研究では，高次かつ高速な機械学習アルゴリズムの開発が不可欠で有り，基盤となる技術開発で多くの成果を達成した．
一方，リアル空間における情報行動に関する研究では，遠隔ｅラーニングにおける受講者の情報行動を非侵襲かつ簡便なセンサーで推定する手法を実装・利用者実験を実施して，その基本的な有効性を検証した．また，ソーシャルＱＡに対するこれまでの研究成果を援用して，図書館におけるレファレンス質問の回答形態に対する一般の人々の期待を，大規模な調査を行って明らかにした．
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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
当初計画として予定していたソーシャルキャピタルの成長過程の解明と，ユーザの情報行動に関する研究が順調に進捗し成果を上げることができた．また，基盤となる機械学習の部分でも多くの成果を上げることができた．
一方で，社会科学的アプローチでは，個人が特定のタスクに取り組む際の動機の形成を解明することを狙って，質問紙調査を実施するとともに，その回答者をいくつかの集団に分類して，条件を変えながらタスクを遂行する被験者実験を実施中であるが，公表できる成果には至っていない．
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| Strategy for Future Research Activity |
前年度に引き続いて，分析モデルの構築，分析手法の高次化，情報行動の表現，社会科学的アプローチを推進するとともに，それらの成果を持ち寄ってソーシャルキャピタルの形成・変容・崩壊の過程を解明していく．
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