研究課題/領域番号 |
22H00804
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分06010:政治学関連
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研究機関 | 静岡大学 |
研究代表者 |
狩野 芳伸 静岡大学, 情報学部, 准教授 (20506729)
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研究分担者 |
三輪 洋文 学習院大学, 法学部, 准教授 (20780258)
岸本 泰士郎 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 特任教授 (60348745)
野中 尚人 学習院大学, 法学部, 教授 (90264697)
五十嵐 彰 大阪大学, 大学院人間科学研究科, 講師 (90844762)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2023年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2022年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
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キーワード | 自然言語処理 / SNS / 世論形成 / 議事録 / メディア |
研究開始時の研究の概要 |
世論が政治家の言動や政治的出来事に対して合理的に反応しているかを検証することは、現代民主主義においてアカウンタビリティが確保されているかをチェックする上で重要な課題である。本研究では、SNSデータ(引用された新聞記事を含む)と国会議事録(文字・映像)を対象に、機械学習による精細な話し言葉解析器と心理状態分析器・嘘検出器を用いて、これら情報の受信・発信者の状態とその変化をミクロで推測する。さらにマクロな集団としての我が国の世論形成過程、政府・政治家と世論の関係を時系列モデルで分析し、可視化する。具体的なテーマとしては対外国人意識を重点的に扱う。
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研究実績の概要 |
世論が政治家の言動や政治的出来事に対して合理的に反応しているかを検証することは、現代民主主義においてアカウンタビリティが確保されているかをチェックする上で重要な課題である。本研究では、SNSデータ(引用された新聞記事を含む)と国会議事録(文字・映像)を対象に、機械学習による精細な話し言葉解析器と心理状態分析器・嘘検出器を用いて、これら情報の受信・発信者の状態とその変化をミクロで推測する。さらにマクロな集団としての我が国の世論形成過程、政府・政治家と世論の関係を時系列モデルで分析し、可視化する。具体的なテーマとしては対外国人意識を重点的に扱う。 初年度にあたる本年度は、クラウドソーシングによる大規模ウェブ調査、嘘検出器作成のためのコーパス設計、SNS投稿の影響推測、含意関係認識に取り組んだ。クラウドソーシングによる大規模ウェブ調査では、これまでになかったユーザの属性を表す多面的な質問と、政治的な意識を紐づけられるよう設計した。SNS投稿の影響推測では、テキスト自体がどの程度その影響度を決定するかを定量的に推測できた。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
初年度にあたる本年度は、クラウドソーシングによる大規模ウェブ調査、嘘検出器作成のためのコーパス設計、SNS投稿の影響推測、含意関係認識に取り組んだ。クラウドソーシングによる大規模ウェブ調査では、これまでになかったユーザの属性を表す多面的な質問と、政治的な意識を紐づけられるよう設計した。SNS投稿の影響推測では、テキスト自体がどの程度その影響度を決定するかを定量的に推測できた。
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今後の研究の推進方策 |
aクラウドソーシングによる大規模ウェブ調査を続行しその規模を増大させる。また、調査結果の分析と利用を進める。 LLM(大規模言語モデル)の性能向上をうけ、どこまで利用可能か、性能比較とシステムへの組み込みを検討する。
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