| 研究課題/領域番号 |
19H04218
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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62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 岐阜大学 |
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研究代表者 |
鈴木 優 岐阜大学, 工学部, 准教授 (40388111)
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| 研究分担者 |
灘本 明代 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (30359103)
波多野 賢治 同志社大学, 文化情報学部, 教授 (80314532)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022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)
2022年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2021年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
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: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
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| キーワード | クラウドソーシング / 協調作業 / Webサービス / 情報の品質 / CSCW / 作業者 / Webアプリケーション / RDBMS / Web / 品質 / データベース / Twitter / NoSQL |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究ではクラウドソーシングにおいて創造的な作業を大規模に行う際など，協調的作業において高品質な作業結果を得るための作業環境を構築することを目的とする．この作業環境は，制作物の正解を事前に定めることができない状況で利用可能である点，低品質な作業者を再教育する点が特徴である．例えば，短編創作小説を多人数の作業者で協調して作成することを考える．このとき，まず作業者の客観的および主観的な特徴を機械学習アルゴリズムに入力し，作業者の品質を推定する．また，この結果から他の作業者により作業結果の品質を向上させる方法を示す．
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| 研究実績の概要 |
今年度は前年度までに構築したWebアプリケーションを用いて，読んだ人の感情という観点でのデータセット構築を行い，提案手法の評価を行った．
あるテキストが与えられたとき，そのテキストを読んだ読者がどのように感じるか（ポジティブ，ネガティブ，ポジティブ+ネガティブ，ニュートラル，その他）をクラウドソーシングおよび機械学習により分類できる方法を考える．このとき，作業者の作業結果を模倣する機械学習分類器を構築することにより，全ての作業者が全てのテキストに対して擬似的に作業を行わせることが可能となり，作業の多様性や正確性を再現することが可能となった．ところが問題点として，全作業者に対して機械学習モデルを構築する必要があるため，処理時間が長いこと，処理に必要な計算量が膨大であることが実用面での問題となっていた．そこでこの問題を解決するために，作業結果の傾向が似ている作業者をクラスタリングし，クラスタ内の代表的な作業者に対して機械学習モデルを構築し，その後にそれぞれの作業者の作業結果をファインチューニングする方法を行った．その結果，提案手法の計算量を大幅に削減し，精度が向上できた．ところが，適切なクラスタリング手法，クラスタの個数を選択できなかった場合には精度が大幅に下落した．
さらに，感情分類を行う際にストップワード（分類の際に無視すべき単語のリスト）が効果的であることが分かったが，既存のストップワードリストをニューラルネットワークによる分類に用いたとき，精度が低下する場合があった．この問題を解決するために，分類の際のアテンションと呼ばれる値を元に自動的にストップワードを構築する方法を考案した．評価実験を行い，分類精度に有意な差を出すことが可能なストップワードリストの構築を確認した．
以上の研究結果を国際会議(iiwas)に投稿し，発表を行った．また，論文誌への投稿を行った．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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