研究課題/領域番号 |
15K00149
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
マルチメディア・データベース
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研究機関 | 電気通信大学 |
研究代表者 |
藤田 秀之 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (90431840)
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研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | 地理情報システム / コンテンツの空間構造 / ジオコーディング / 情報可視化 / 情報抽出 / 地図 / 空間データベース / ジオ・ソーシャルメディア |
研究成果の概要 |
GPS等の測位機能で取得した緯度経度を持たず,本文に地名語を含むTwitterのデータを対象として,テキスト中の地名が,投稿者の現在位置(発信地)なのか,そうではないのか(関心地)を自動分類する手法を提案した.緯度経度と地名語の両者を持つデータを対象に,両者の距離に着目した分析を行い,教師データの作成を行った.実データを用いて有効性を評価した.加えて,再現率と精度のトレードオフという一般的な結果に加え,発信地と関心地とでこれらの値が逆転することや,広域スケールでは,発信地と比較して関心地が集中し,詳細スケールでは,関心地と比較して発信地が集中する,といった新たな知見を得た.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現在盛んに研究されている,ソーシャルメディアのビッグデータ処理において,データと地理空間の対応付けという極めて基礎的な知見を提供し得るという学術的意義を持つ.また,地理空間座標に基づくジオ・ソーシャルメディアのデータ・コンテンツ処理において,実世界の場所についての情報抽出の実用性を高める一手法としての社会的意義を持つ.
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