Comprehensive research on content analysis and semi-automated content analysis for human values in texts
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18H03495
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90020:Library and information science, humanistic and social informatics-related
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
石田 栄美 九州大学, 附属図書館, 准教授 (50364815)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
冨浦 洋一 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (10217523)
福田 悟志 中央大学, 理工学部, 助教 (10817555)
大賀 哲 九州大学, 法学研究院, 准教授 (90445718)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥15,600,000 (Direct Cost: ¥12,000,000、Indirect Cost: ¥3,600,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2020: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2019: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2018: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
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| Keywords | 人の価値観 / 内容分析の半自動化 / 自動分類 / 内容分析 / 原発事故 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度は、人の価値観に関する内容分析を3つのステージに分け、それぞれに分類器を用いるアプローチを提案し、第1ステージについて学習用データの構築コストが異なるデータセットを用いて構築コストと性能の関係を分析した。本年度は、3番目のステージである文に人の価値観カテゴリを付与するタスクに対して、構築コストの異なる学習用データを用いて分類器の性能を評価した。2名のコーダーにより、120社説の各文に対して人の価値観のコーディングを行い、その後、合議を行った。これにより、A.それぞれのコーダーが判定した結果を混ぜた学習用データ(hybrid)とB.2名のコーダーの合議結果であるadjudicatedの学習用データ(判定コストはAの2倍、判定の質はAより良い)を構築した。SVM分類器を用いて判定性能を比べたところ、常にAまたはBのほうが性能が高い価値観カテゴリと第1ステージと同様に途中で性能が逆転するカテゴリがあった。第1ステージと異なる傾向のため、性能の差、コーダーの一致率、正例の数、コーダーが感じたコーディングの難しさ等の要素をもとに、性能に与える影響を分析した。
2種類の学習用データを用いて、第1ステージと第3ステージで、分類器の効率的な学習のための、異なる構築コストの組み合わせという観点から学習用データの選択アルゴリズムの開発を始めた。
また、毎日新聞・読売新聞の内容分析を人手でおこなった。2011～13年までの原発関連記事に対して、イベント種別、責任主体、トピックごとに内容の分類、時系列ごとの推移、責任についての言説の変遷等の分析を行った。考察の結果、当初は脱原発を評価し、政府の説明責任のまずさや不手際を批判、それが時間的な推移とともに原発存置派・再稼働派への対抗言説の形成し、政治的求心力の重要性、政治的指導力の重要性を訴え、政府を支持するような言説 が作られていくことが分かった。
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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
ある程度の量の、人の価値観カテゴリを社説の各文に付与した学習用データを構築することができ、それらを用いた人の価値観を分類する効率的な学習に関して分析ができたこと、また、学習用データの選択に関するアルゴリズムの開発に着手できた。
さらに研究協力者の協力を得ながら、原発事故に関する社説の内容分析を進めることができた。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 |
質の高い学習用データを構築するには、訓練されたコーダーが必要となる。今後は、分類器を利用したコーダーの支援や訓練を予定している。新型コロナウイルス肺炎のために、コーダーを雇うことができるか不透明な状況もあるが、できるだけはやく体制を整えるようにする。
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Report
(2 results)
Research Products
(10 results)
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[Journal Article] Content Analysis of Library Use on Microblog: Pre-coding Results.2019
Author(s)
Kodama, Mei; Abe, Kaori; Fukushima, Kana; Hayashi, Eri; Hua, Zhiyi; Jiang, Min; Kang, Ping; Nishida, Emi; Sakai, Shinji; Tomiura, Yoichi; Watanabe, Yukiko; Ishita, Emi;
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Journal Title
Proceedings of the 9th Asia-Pacific Conference on Library & Library Education and Practice (A-LIEP 2019)
Volume: 2019
Pages: 423-428
Related Report
Peer Reviewed / Open Access
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