| 研究課題/領域番号 |
20K12081
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
石川 博 東京都立大学, システムデザイン研究科, 特任教授 (60326014)
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| 研究分担者 |
廣田 雅春 岡山理科大学, 総合情報学部, 講師 (70750628)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | ビッグデータ / モデル / 仮説生成 / 説明基盤 / データモデル / 仮説生成方法 / 説明機能 / ソーシャルデータ / 実世界データ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
多様なソーシャルビッグデータ応用に共通する仮説生成のパタンを発見し，分野専門家が複数データを利用した統合的仮説の生成を行える方法論の体系化・一般化を目指して，データ管理とデータ分析を融合した応用の記述ができる手段として概念レベルでのモデルを提供し，そのモデルに基づき仮説生成方式を提供することにより，仮説生成方法を再利用可能にする．またソーシャルビッグデータを実際に利活用する上で求められるミクロな説明（分析モデルの説明とその個別の決定に対する理由の説明）及びマクロな説明（モデル生成を含む応用の全プロセスの説明）からなる統合的な説明のための基盤技術を開発し，それを社会基盤的な応用に適用する．
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| 研究成果の概要 |
レベルの異なる概念に基づくデータ管理とデータ分析というサブシステムのプロセスを高水準な形で記述ができるSQLを用いたデータモデルを提案し，それを用いてソーシャルビッグデータ応用における仮説生成手順全体の記述ができることを示した．差分方式の体系化に加えてデータの重ね合わせや相互補完に注目した仮説生成方式についても検討した．属性または構成要素に基づく説明機能を基にして，個別分析モデルに依存しない説明方式を実装し，その妥当性を確認した．JAXAや東京都などの協力を得て，複数のユースケースに開発技術を適用することにより，その妥当性を検証した．成果は複数の著作（和分・英文）や論文誌，国際会議で発表した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は当該分野の学術的研究(ソーシャルビッグデータサイエンス)の地平を自然科学，医学などへ広げることが期待できる．構築した仮説生成方法論を社会基盤的応用に適用して，方法論の再利用可能性を示すことにより，その妥当性の検証を行い，統合モデルの理論とその実践の道を開き，さらに統合的説明基盤の適用により，ソーシャルビッグデータの利活用と流通を促進する．それらを媒介として，これまで縁遠かった異業種セクタ（JAXA，自動車関連企業，観光系シンクタンクなど）が協業できるようなダイナミックな知的社会（Society5.0）の実現を加速することが期待できる点で，本研究は創造的であり社会的意義も十分に高い.
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