2021 Fiscal Year Annual Research Report
災害時における状況を考慮したユーザセントリックな行動促進情報基盤
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19H04221
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| Research Institution | Konan University |
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Principal Investigator |
灘本 明代 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (30359103)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
平林 真衣 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (00613499)
熊本 忠彦 千葉工業大学, 情報科学部, 教授 (30358890)
鈴木 優 岐阜大学, 工学部, 准教授 (40388111)
若宮 翔子 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (60727220)
荒牧 英治 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (70401073)
大塚 真吾 神奈川工科大学, 情報学部, 准教授 (70509736)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 行動促進ツイート / 災害 / 深層学習 / BERT / 感情分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2021年度は2020年度で提案した地域特有行動促進ツイート抽出モデルを使用して，2019年台風15号のついt-データから地域特有行動促進ツイートを取得した，そして，取得したツイート群を被災地，被災地外および被災者，非被災者に分類する手法を提案し，特徴分析を行った．具体的には，クラウドソーシングを用いて，ツイートの発信元が被災地から，被災地以外からのアノテーションを行い，そのデータを用いてBERTによる発信地分類モデルを生成した．同様に地域特有行動促進ツイートの対象が被災者か非被災者かのアノテーションもクラウドソーシングを用いて行い，BERTによる対象者分類モデルを生成した．さらに，この分類結果のツイート群各々の特徴分析を行った．その結果，発信元地域や行動促進の対象者によって有益な情報は異なっており，これらを分類することでユーザが必要な情報を的確に取得しやすくなることがわかった．
さらに，被災者の感情による有益な行動促進ツイートの分類手法の提案を行った，そしてこれらツイートの特徴分析も行った．具体的には対象とする被災者の感情を因子分析を用いて「おびえ，恐怖，不安」，「心配」，「困っている」，「不快」の4 種類に決定した．そして，これら4 種類の感情を対象とし，感情ごとに有益な情報の特徴分析を行った．特徴分析から被災者が災害時に抱く感情によって有益な行動促進ツイートの情報に違いがあることがわかった．また，分類結果を用いて感情ごとにBERT による自動分類モデルを作成した．その結果，4種類の感情において，正解率82%から92%と高い精度で有益な情報を含んだ行動促進ツイートが分類できることがわかった．
研究成果は，論文誌4本，査読付き国際会議5本，査読なし国内会議12本である．
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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