| 研究課題/領域番号 |
16K04039
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
社会学
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| 研究機関 | 敬愛大学 |
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研究代表者 |
高橋 和子 敬愛大学, 国際学部, 教授 (30211337)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 社会調査 / 自由回答 / CAI調査 / 機械学習 / 自然言語処理 / 不足情報収集システム / 職業コーディング / クラウドサーバ / ＣＡＩ調査 / 職業自動コーディング / ＣＡＩ / ルールベース手法 / 職業コーディング自動化 / 社会調査法 / 回答入力支援システム |
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| 研究成果の概要 |
機械学習と自然言語処理の適用により、調査員が回答者から収集した自由回答を現場でタブレットに入力してクラウドサーバに置いたシステムに送信すると、分類コード決定のための情報が回答に不足しているか否かを判定し、不足する場合は有効な情報を回答者に提示し、追加してもらうシステムを構築中である。情報不足の判定は、自動コーディング結果に付与された「確信度」が最も低いレベルの場合とし、情報提示方法を4種類提案した。
アルゴリズムはほぼ完成し、性質の異なる2つのデータセットによる実験の結果、すべての提示手法で有効性が示された。今後の課題は、コーダによる評価を行うことと、実装を急ぎ、利用環境を整えることである。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、社会調査とくに階層移動研究において必須の作業である「職業コーディング」を担当するコーダの作業負担軽減および、コーダとコーダがその結果を参考にするコーディング自動化システムの正解率向上を目的とするシステムの開発であり、社会学分野における貢献が最も大きい。
次に、ルールベース手法や機械学習（サポートベクターマシン）、自然言語処理の適用により、回答に不足する情報を調査現場で回答者自身から追加してもらうという発想は、情報処理分野の研究者でなくてはできないもので、学際的な研究であると評価できる。
さらに、情報処理分野の応用研究として社会学分野の問題解決を行うという学術的な意義もある。
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