2020 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a dialog method for establishing disaster prevention behavior
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18K13851
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| Research Institution | Tottori University |
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Principal Investigator |
長曽我部 まどか 鳥取大学, 工学研究科, 助教 (50757268)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 住民参加 / ワークショップ / ニュースサイト / テキストマイニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和2年度は，非常事態において現場での対話が困難な場合にどのように人々の意見を把握するのかを課題とし，主に以下の研究を行った．これらの知見は，現地での対話の場において議題を設定したり論点を広げたりする際に役立つ可能性がある．
1. 災害時における社会の雰囲気の可視化
感染症や自然災害といった非常事態が発生すると，人々の不安や不満といったネガティブな雰囲気が社会に広がると考えられるがその実態を調査することは難しい．一方で，ネット上には日々さまざまなコメントが書き込まれており，他のユーザーがコメントに対し賛同または反対の態度を示すことができる．本分析では，感情分析によりネガティブなコメントを抽出し，コメントに対する人々の賛同率から社会の雰囲気を測る方法を開発した．新型コロナウイルス感染症に関する記事で実証した．
2. ネットニュースのコメントにおける議論の可視化
緊急事態への対策を講じる場合，時間の制約から熟議や対話といった通常の参加型計画プロセスを経ることができず，市民の意見を十分に取り入れることは難しい．一方で，対策を報じるネットニュースに対しては日々大量のコメントが書き込まれており，これらは市民の意見として活用できる見込みがある．しかしながら，意見が明確に記述されたコメントもあれば短い内容のコメントもあり一つ一つを見ても意味をなさない．そこで複数のコメントから話題を抽出する技術を開発し，さらに，コメントに時間の情報を加えることで，どのように議論が派生したのかを可視化した．
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