| 研究課題/領域番号 |
19K20279
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分60080:データベース関連
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
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)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | ソーシャルメディア / 健康ビッグデータ / ソーシャル・コンピューティング / ナビゲーション / ソーシャルコンピューティング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ソーシャルメディアには，疾患となるまでの未病の状態の詳細など，医療機関では把握しきれない情報が多く投稿されており，かつてない健康ビッグデータとなりうる．これを活用できれば，国内で前例のない感染症の発生・流行の有効な対策となる可能性もあると期待される．しかし，ソーシャルメディア解析には，データや投稿者の信頼性の問題に加え，どのように行動すべきかを示すビッグデータ・ナビゲーション技術については十分な知見がない．本研究では，まず，時空間データ解析や言語処理技術などを活用して信頼性の高い健康ビッグデータを抽出し，さらに，健康ビッグデータの時間的・空間的なナビゲーションに挑む．
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では，Twitterのようなソーシャルメディアデータを解析し，信頼性の高い健康ビッグデータを抽出し，疾患やユーザを考慮したデータの可視化や行動指針を提示する情報ナビゲーションの実現を目的として取り組んだ．信頼性の高い健康ビッグデータの抽出のために，ソーシャルボットやフェイクニュースの検出技術の開発を行い，COVID-19のパンデミックをケーススタディとして，ソーシャルメディアデータやウェブ検索クエリデータからの情報分析や可視化に取り組んだ．本研究成果は，健康分野への応用に向けたソーシャル・コンピューティング基盤の構築に向けての一助になると期待される．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ソーシャルメディアには，大量のユーザ生成コンテンツが共有・蓄積されており，健康分野における応用に向けた期待は高まっている．ソーシャルメディアデータを健康ビッグデータとして効果的に活用するために，信頼性の高いユーザやコンテンツの解析だけでなく，得られた結果をどのように可視化し，行動させるかについてまでを含めて，実用化レベルでの健康分野への応用を検討した点で学術的意義や社会的意義があると考えている．
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