2020 Fiscal Year Research-status Report
生きた信頼ネットワークの構築と地域情報共有への応用
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17KT0154
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
木實 新一 九州大学, 基幹教育院, 教授 (70234804)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
笹尾 知世 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 特任助教 (60789733)
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| Project Period (FY) |
2017-07-18 – 2022-03-31
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| Keywords | 信頼ネットワーク / センシング / 地域情報 / アーバンコンピューティング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本提案では、信頼性ネットワークに実世界コンテクストを表すノードを導入して柔軟なモデル化を行い、センサを用いてネットワークのノードとリンクを随時更新することにより、きめ細かく現地情報の信頼度を判定できる「生きた信頼ネットワーク」の確立につながる研究を行う。具体的には、まず信頼ネットワークの のモデルを開発し、地域の複数の信頼ネットワークを抽出する手法を開発する。次に、人と空間の親密度、人と人の親密度に関わる特徴量を抽出し、信頼ネット ワークのリンクを計算し更新する手法を開発する。さらに、信頼ネットワーク抽出演算を定義し、実世界コンテクストの情報の信頼性を計算する手法を検討する。また、実証実験を行い、信頼管理法のガイドラインを作成する。
平成29年度は、信頼ネットワークのモデルを拡張し、データの疎性を考慮しながらコンテクストを適度に絞り込んで有用な信頼ネットワー クを抽出する手法や、モバイルセンシングシステムとの連携方法についても検討を行った。
平成30年度は、信頼ネットワークのモデルや抽出手法の改良を行うとともに、複数のネットワークをまとめて効率よく処理する手法の検討を行った。また、大学 キャンパス内での情報可視化や推薦を対象とする応用シナリオや機能の開発に取り組んだ。
H31/R1年度は、信頼ネットワークのモデルや抽出手法の改良を継続するとともに、ソーシャルメディアやセンサのデータ用いて人とコンテクスト、人と人の親密度に関わる特徴量を取得する手法を構築するための検討を行なった。
R2年度はソーシャルメディアデータと位置情報、トピックモデリングによって情報や情報提供者を推薦する手法を開発するとともに、CAQ(Community Question Answering)への応用についても検討を行った。さらに、WiFi CSIおよびRFIDを用いて実験を行うための環境整備を行った。
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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
R2年度はソーシャルメディアデータと位置情報、トピックモデリングによって情報や情報提供者を推薦する手法を開発するとともに、スマートフォンを用いたCAQ(Community Question Answering)への応用についても検討を行った。さらに、WiFi CSIおよびRFIDを用いて実験を行うための環境整備を行った。
特に、スマートフォンやセンシングデバイスの活用については、やや進捗が遅れ気味であったが、R2年度に取り組みを進め、概ね挽回することができた。また、データ取得からコンテクストアウェアな情報推薦までの一連の流れの中で、開発したモデルを有効活用する方法についても具体的な検討を進めることができた。
これまでに開発したモデルを用いて複数の空間で実証実験を行うことが可能な段階に概ね達したと考えられるが、実証実験を行う空間については、屋外、屋内、VR空間などについて具体的なフィールドの検討を開始しつつある。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の計画通りにR3年度にプロトタイプ開発と実験に取り組み、データベース上でネットワークを適切に取り扱うことのできる環境を構築する。更に、スマートフォン等のモバイルデバイスを含むプロトタイプを開発し、情報の推薦や可視化を行う実験を実施する。実験は、大学キャンパス、商店街、VR空間での実施を検討し、量的・質的データを収集し統合的な分析を行う。全体の結果をまとめて、実世界コンテクストを考慮した生きた信頼ネットワークによる信頼マネジメントのガイドラインを構築する。現時点での進捗状況からすると、R3年度に関して、研究を順調に進めていくことができるであろうと考えている。
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| Causes of Carryover |
R2年度は安価なセンサのみを利用して、アルゴリズム、手法、CQA(Community Question Answering)等への応用に焦点を当てたため、物品の支出を抑えることができた。また、学会や打ち合わせのオンライン化により、旅費の支出を抑えることができた。R3年度に繰り越す予算は、プロトタイプ開発と実験を拡大しより信頼性の高いデータを取得するために有効活用する。また、成果発表のための学会参加費などにも使用する予定である。
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