2023 Fiscal Year Research-status Report
Webビッグデータを用いたパンデミックにおける人々の思いの計量化と可視化
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22K12041
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
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)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
劉 康明 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 特任助教 (90908138) [Withdrawn]
SHE WanJou 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 特任助教 (40967410)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | ソーシャルメディア / ソーシャル・コンピューティング / パンデミック / 感情分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，人々が新型コロナウイルスのパンデミックに起因して抱えている不安，不満や未完遂の行動への願望などの＜思い＞を，大規模かつ継続的にモニタリングするために，Twitter (X) などのソーシャルメディアへの投稿に代表されるWeb上のビッグデータを分析して可視化する．
本年度（2023年度）は，主に以下に取り組んだ．
研究項目1．「感情分析とモダリティ解析による＜思い＞の抽出」では，全量日本語ツイートにおける「コロナのせい」というキーワードを含む投稿を分析し，コロナ禍における未完遂の行動への願望を抽出するとともに，時系列的な推移を調査した．また，コロナ禍の感染対策の一つとして実施されたマスク着用に焦点を当て，マスク着用に対する人々のスタンス（賛成と反対）や実際の行動を調査するためのデータセットを作成し，そのデータセットに基づく分類モデルを構築した．また，結果を地図上に可視化して，感染者数との比較を行った．
研究項目2．「コンテキスト解析による＜思い＞の測定」では，コンテキスト解析のために，テキストの位置情報を推定するためのモデルの開発を継続して実施した．これと関連して，モバイル端末データに基づく混雑度を用いて，ソーシャルメディアデータに基づくイベントセンシングの性能についての評価も行った．さらに，ツイートテキストにおけるユーザの行動を分類するモデルの開発も進めた．このモデルは，研究項目1のモダリティ解析とも関連するものである．
研究項目3．「可視化システムの構築と評価」では，地図上への結果の効果的な可視化方法について検討を行った．
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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
2023年度は，ソーシャルメディアデータを用いて，コロナ禍における未完遂の行動への願望，感染対策の一つの政策であるマスク着用に対する人々の態度を調査するとともに，コンテンツを解析するための基盤となるテキストからの位置情報推定技術や行動推定技術の開発にも着手した．研究成果の一部は，英文論文誌JMIR Infodemiologyに採録されるなど，一定の研究成果を挙げており，おおむね順調に進展しているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度に主なデータソースであったTwitter がXとなった．この変更に伴い，データ収集用に提供されていたアカデミックAPIの仕様も変更され，リアルタイムなツイートデータを大規模に取得することが難しくなったことが一つの課題である．2023年度は全量ツイートとこれまでに収集したデータを活用することで研究を進め，今後も同様に進める予定であるが，新たなデータソースの利用可能性についても検討する予定である．今後は，孤独を感じている人々に焦点を当てるために，孤独を吐露しているテキストを分類するためのモデルの構築や，テキストに含まれる位置情報や行動を抽出するモデルの高度化を進め，研究をまとめていく．
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| Causes of Carryover |
分析用PCを物品費として計上していたが，所属機関の計算サーバを代用したため，年度内完了が困難となった．次年度の可視化・評価用PCとして使用予定である．また，LLMの発展によりデータセットへのラベル付与にかかる人件費が大幅削減となったが，データセットのチェックや評価のための人件費・謝金として次年度に使用する計画である．
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