• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

社会課題の因果関係と対策の費用対効果推論基盤の構築

研究課題

研究課題/領域番号 18J13988
研究種目

特別研究員奨励費

配分区分補助金
応募区分国内
研究分野 ウェブ情報学・サービス情報学
研究機関電気通信大学

研究代表者

江上 周作  電気通信大学, 情報理工学研究科, 特別研究員(DC2)

研究期間 (年度) 2018-04-25 – 2020-03-31
研究課題ステータス 完了 (2018年度)
配分額 *注記
1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
2018年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
キーワードナレッジグラフ / 都市問題 / Linked Open Data / セマンティックWeb / オープンデータ
研究実績の概要

本研究では社会課題,とりわけ都市問題のデータのスキーマを整備し,各データの要素をリンクさせたナレッジグラフとしてデータを蓄積することで,都市問題の解決試作導出を支援する分析・推論基盤を実現することを目的とした.これにより,例えば都市問題の因果関係や階層関係のリンクをたどって課題の影響範囲を予測することや,悪循環および悪循環を引き起こす中核課題を発見することが可能になり,自治体やNPO法人などの課題解決実務者の一助になると考える.本稿で述べる「因果関係」とは,単にある事物の要因や影響として指摘されうる関係であり,その他の科学的な意味合いを指していないという点に注意されたい.
まず,スキーマを設計し,自然言語処理とクラウドソーシングを用いて,広くWeb情報から因果関係を抽出した.抽出した因果関係に基づいてLODを構築した.さらに,自治体予算情報のRDF化を行い,構築したLODと結合し,因果関係から関連予算まで検索可能な分析活用例を示した.構築した都市問題因果関係LODはWeb情報から一文単位で半自動的に構築しているため,異なる文脈で出現する因果単語間の関係に欠損が生じるという問題がある.そこで,独自に定義した11パターンの推論ルールにより欠損因果リンクを補完する手法を提案した.
さらに,都市問題は悪循環を構成しやすい点に着目し,LODからSPARQLを用いて都市問題の悪循環および複数の悪循環を引き起こす根源的課題を発見する実験を行った.実験結果について都市問題の専門家による評価を行い,都市問題解決に向けて本研究が一定の有用性を持つことを確認した.
因果関係の裏付けとしての詳細な分析や地域に焦点を当てた分析向けて,都市問題そのものの実データを収集しLODする必要がある.しかし,十分なデータを得ることが困難であるため,ニューラルネットワークを用いて問題発生の分布を推定する手法を提案した.

現在までの達成度 (段落)

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

今後の研究の推進方策

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

報告書

(1件)
  • 2018 実績報告書
  • 研究成果

    (8件)

すべて 2019 2018

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 2件、 招待講演 1件)

  • [雑誌論文] Detcting Vicious Cycles in Urban Problem Knowledge Graph using Inference Rules2019

    • 著者名/発表者名
      Shusaku Egami, Takahiro Kawamura, Kouji Kozaki, Akihiko Ohsuga
    • 雑誌名

      Special Issue of the Best Papers of JIST2017, International Journal on Semantic Web and Information Systems

      巻: 印刷中

    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Construction of Urban Problem LOD using Crowdsourcing2019

    • 著者名/発表者名
      Shusaku Egami, Takahiro Kawamura, Kouji Kozaki, Akihiko Ohsuga
    • 雑誌名

      International Journal of Smart Computing and Artificial Intelligence

      巻: 2

    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Funding map using paragraph embedding based on semantic diversity2018

    • 著者名/発表者名
      Kawamura Takahiro、Watanabe Katsutaro、Matsumoto Naoya、Egami Shusaku、Jibu Mari
    • 雑誌名

      Scientometrics

      巻: 116 号: 2 ページ: 941-958

    • DOI

      10.1007/s11192-018-2783-x

    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 近年のセマンティックWeb分野の動向 - Linked Dataとナレッジグラフを中心に -2019

    • 著者名/発表者名
      江上周作
    • 学会等名
      第193回情報処理学会知能システム研究会&日本ソフトウェア科学会2018年度マルチエージェントと協調計算研究会
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Mapping Science ― ナレッジグラフに基づく科学技術マップの高度検索と対話的操作の実現2018

    • 著者名/発表者名
      江上周作,渡邊勝太郎,川村隆浩
    • 学会等名
      第47回人工知能学会セマンティックウェブとオントロジー研究会
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
  • [学会発表] Predicting Urban Problems: A Comparison of Graph-based and Image-based Methods2018

    • 著者名/発表者名
      husaku Egami, Takahiro Kawamura, Akihiko Ohsuga
    • 学会等名
      8th Joint International Semantic Technology Conference
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Content-based Map of Science using Cross-lingual Document Embedding - A Comparison of US-Japan Funded Projects2018

    • 著者名/発表者名
      Takahiro Kawamura, Katsutaro Watanabe, Shusaku Egami, Naoya Matsumoto, Mari Jibu
    • 学会等名
      23rd International Conference on Science and Technology Indicators
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 第1回ナレッジグラフ推論チャレンジ20182018

    • 著者名/発表者名
      川村隆浩,江上周作,長野伸一,大向一輝,森田武史,山本泰智,古崎晃司
    • 学会等名
      2018年度人工知能学会全国大会(第32回)
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書

URL: 

公開日: 2018-05-01   更新日: 2024-03-26  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi