| 研究課題/領域番号 |
19H04420
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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90020:図書館情報学および人文社会情報学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
関 洋平 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (00348468)
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| 研究分担者 |
高久 雅生 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (00399271)
柏野 和佳子 大学共同利用機関法人人間文化研究機構国立国語研究所, 研究系, 准教授 (50311147)
神門 典子 国立情報学研究所, 情報社会相関研究系, 教授 (80270445)
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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 |
16,900千円 (直接経費: 13,000千円、間接経費: 3,900千円)
2022年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2021年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 6,890千円 (直接経費: 5,300千円、間接経費: 1,590千円)
2019年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
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| キーワード | 市民意見 / マルチタスク学習 / コロナ禍 / アプレイザル理論 / T5 / BERT / 立場分類 / 国際規格 / ソーシャルキャピタル / スマートシティ / 都市評価 / 深層学習 / 議論マイニング / 市民意見分析 / 地域 FAQ / コミュニティQA / 時系列関係の推定 / 属性推定 / 重複文書の検出 / 時間的前後関係 / 評価表現 / 意見分析 / Linked Open Data / 事実検証可能性 / ソーシャルメディア |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、ソーシャルメディアにおいて投稿される市民のつぶやきを利用して都市のサービスの評価をするための国際指標の開発と、指標に対する評価を自動生成する仕組みの開発を目的とする。都市の評価は、統計データに基づき行われることが一般的だが、本来は、都市の生活を体験している市民からの評価が重要である。また、国際指標の開発には、都市を平等に評価できる指標を開発することが重要である。具体的には、海外都市や国内都市の市民が投稿するつぶやきの中から、都市サービスを対象としたつぶやきを分析し、深層学習のAttentionを応用して評価に有用なつぶやきを判別して、市民からの評価を推定する仕組みを実現する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、市民の意見や議論の特徴を分析する上で必要となる観点を定義し、アプレイザル意見タイプ、地域依存性、市民の立場、極性などの複数の観点に基づいて、ソーシャルメディアから市民意見を抽出する手法を提案について研究を進めた。さらに、意見の複数の観点間の関連を考慮したマルチタスク学習の有効性を大規模言語モデルであるT5やBERTを利用して実現すると同時に、都市間の傾向の違いを考慮した上で訓練データ作成のコストを抑えつつ各観点を推定できることも明らかにした。そのほか、カジノ誘致や待機児童問題に対する市民と議員のスタンスを分類して、都市間でその違い比較する手法についても提案と検証を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
SNSには多様な意見があることから、特定の行政課題に関する市民意見を集約するために、言語学の理論であるアプレイザル理論を観点として定義し、他の観点と組み合わせて市民意見を集約する手法の有用性を明らかにした。また、SNSには特有のバイアスがあることから、複数の都市で市民意見の傾向を比較することが重要である。本研究では、大規模言語モデルとしてT5やBERTを利用して、横浜市、札幌市等を対象として、コロナ禍における市民意見を分析する実証実験に取り組み、都市特有の市民意見を発見できることを明らかにするとともに、市民意見抽出に関する知見を取り入れたスマートシティに関する国際規格を開発することに成功した。
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