| 研究課題/領域番号 |
19K20412
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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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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 | 東京大学 |
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研究代表者 |
大知 正直 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (20805527)
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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)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 社会課題 / 社会ネットワーク分析 / ネットワーク機械学習 / 情報拡散型社会問題 / クレイム申し立て / 構築主義的アプローチ / SDGs |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究ではSNSデータを用いた早期の社会課題検出のための人工知能を開発する.現状では社会課題は社会全体の大きな問題となってから認識され，解決に膨大な資源を費やし持続的成長を大きく阻害している.本研究ではSNSのデータにネットワーク分析や機械学習の技術を用い，特定の集団では課題となっているが，社会全体では認識されていないような社会課題の芽を明らかにする.そして社会課題を早期に発見し，解決のための研究，施策の検討を開始することを可能にする.本研究の成果によって社会の持続的発展を促進できるだろう.
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| 研究成果の概要 |
SNSデータの解析により社会課題を早期発見することで問題を重症化させず解決に導くことは可能だろうか？本予算では、この困難な研究課題に対して必要な基本技術の開発を行なった。本研究は、社会に潜む多様な声を拾い上げ、多数の人々に届けるしくみづくりのきっかけとなることを目指している。本予算の成果は情報拡散型の社会問題を提案し、人手によるデータ作成を行なった。次に、SNSデータから情報拡散型の社会問題を推定する手法を開発した。これによって、マスメディアに報道されるよりも早く一部の社会課題を検出できることを示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
SNSデータから、クラウドソーシングを利用して比較的安価かつ大量に悩みや社会課題について投稿している内容を判定する手段の開発を行なった。また、収集した投稿を用いて、自動的に情報拡散型の社会課題を見出す方法の開発を行なった。これによって、マスメディアに報道されるよりも早く一部の社会課題を検出できることを示した。本成果によって、社会課題を早期発見し、問題を重症化させず解決に導ける可能性を示した。これによって、社会に潜む多様な声を拾い上げ、多数の人々に届けるしくみづくりの最も基礎的な部分の開発ができた。
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