| 研究課題/領域番号 |
19H04221
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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 | 甲南大学 |
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研究代表者 |
灘本 明代 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (30359103)
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| 研究分担者 |
平林 真衣 (宮部 真衣) 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (00613499)
熊本 忠彦 千葉工業大学, 情報科学部, 教授 (30358890)
鈴木 優 岐阜大学, 工学部, 准教授 (40388111)
若宮 翔子 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (60727220)
荒牧 英治 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (70401073)
大塚 真吾 神奈川工科大学, 情報学部, 准教授 (70509736)
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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 |
15,860千円 (直接経費: 12,200千円、間接経費: 3,660千円)
2021年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2020年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2019年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
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| キーワード | 大規模災害 / SNS / 行動促進情報 / 深層学習 / データマイニング / 行動促進ツイート / 災害 / BERT / 感情分析 / 災害時情報抽出 / 感情抽出 / デマ情報 / 情報抽出 / B-LSTM / LSTM / 行動促進情報の抽出 / 災害時情報 / Twitter |
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| 研究開始時の研究の概要 |
災害時，SNSには災害に関する様々な情報が投稿されるが，その中には被災者にとって有益な情報もあればそうでない情報もある．
また，これら情報の中には閲覧者（以下，ユーザ）に行動を促進している情報（以下，行動促進情報）が多数有る．
災害時のユーザにとって有益な行動促進情報はそのユーザの置かれている状況（時間，場所，感情）によって異なってくる．
そこで，本研究では災害時にユーザが，SNSから自身の状況（時間，場所，感情）に適した有益な行動促進情報を容易に取得できる手法の確立を目的とする．これにより，災害時にユーザは自分の状況に合った有益な行動促進情報を容易に取得し，行動することが可能になる．
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| 研究成果の概要 |
大規模災害時にSNS上では読み手に行動を促進したり抑制したりする情報が多数存在する．これらの情報を行動促進情報と呼び，この行動促進情報を自動で抽出する手法（ルールベースと多数の深層学習（LSTM,BLSTM,BERT,RoBERTa)）の検討を行った．これにより，RoBERTaが最もよい結果を得ることができ，膨大なSNSから行動促進情報を自動で抽出することに成功した．さらに，実際に抽出した行動促進情報を発信地域（被災地，被災地外），発信者（被災者，被災者以外）の視点から分析を行った．
研究成果は，論文誌（査読あり）8本，国際会議（査読あり）10本，国内会議23本である．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
大規模災害時に様々な情報がSNS上にあふれており，これらの中には人々に行動を促進する情報が多数ある．これらの情報は災害時に人々の行動を変容させる等よい面がある一方，デマ情報には行動促進情報が多数あるのも事実である．これら行動促進情報を災害時の混乱したときに膨大な情報量のSNSから人で抽出するのは困難である．そこで，本研究ではAI（深層学習）を用いて自動でこれら行動促進情報を抽出することに成功した．
この成果は国内外の会議にて高く評価されている．
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