| 研究課題/領域番号 |
19H04096
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
松田 崇弘 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (50314381)
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| 研究分担者 |
會田 雅樹 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (60404935)
塩田 茂雄 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (70334167)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2021年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2020年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
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| キーワード | ソーシャルセンサネットワーク / グラフ構造 / 多階層 / ソーシャルネットワーク / センサネットワーク |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，ソーシャルネットワーキングサービス (SNS)より観測された情報より，防災情報，交通情報等の地理的に依存する環境情報を推定するソーシャルセンサネットワークについて検討する．ソーシャルセンサネットワークが持つ多階層グラフ構造および社会ネットワークにおけるユーザダイナミクスを考慮することにより，社会的信頼性の高い環境情報を広範囲かつ高解像度に推定する手法を確立する．
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| 研究成果の概要 |
ソーシャルセンサネットワークは，SNS（ソーシャルネットワーキングサービス）から環境情報を取得するためのシステムであり，SNS上のユーザ間の相互作用を表す論理的なグラフ構造や社会インフラ等実生活上に存在する物理グラフ構造から構成される多階層グラフ構造をなすと考えることができる．本研究では，このグラフ構造の多階層性に注目し，高精度な環境情報を推定することのできるソーシャルセンサネットワークについて検討を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
SNSは様々な情報を収集するための手段とし浸透しており，もはや社会生活に欠かせない技術となっている一方で，デマなど必ずしも正確ではない情報が拡散されるなど，その能力が十分に生かされているとは言えない．本研究では，ソーシャルセンサネットワークをSNS上のユーザ間の論理的な相互作用や人流などの物理的な相互作用からなる総合的なシステムとして捉えることにより，ソーシャルセンサネットワークの潜在的な能力を発揮するための技術について検討を行った．
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