| 研究課題/領域番号 |
22K12041
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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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| 研究分担者 |
劉 康明 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 特任助教 (90908138)
SHE WanJou 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 特任助教 (40967410)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | ソーシャルメディア / ソーシャル・コンピューティング / パンデミック / 感情分析 / Web検索クエリ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ソーシャルメディアやWeb上に不確かな情報や誤情報を含む大量の情報が拡散され，現実社会にも影響を及ぼす現象（インフォデミック）が，新型コロナウイルスのパンデミックにより広く認知されるようになり，大きな社会問題になっている．この背景の一つとして，情報の発信者かつ消費者である人々が抱える不安，不満や願望などの心理的要因が大きく影響していると考えられる．本研究では，こうした人々に内在する不安や不満といった感情や未完遂の行動への願望を人々の＜思い＞をソーシャルメディアへの投稿や検索クエリなどのWeb上のビッグデータをもとに指標化して可視化する．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，人々が新型コロナウイルスのパンデミックに起因して抱えている不安，不満や未完遂の行動への願望などの＜思い＞を，大規模かつ継続的にモニタリングするために，Twitter (X) などのソーシャルメディアへの投稿に代表されるWeb上のビッグデータを分析して可視化する．
本年度（2023年度）は，主に以下に取り組んだ．
研究項目1．「感情分析とモダリティ解析による＜思い＞の抽出」では，全量日本語ツイートにおける「コロナのせい」というキーワードを含む投稿を分析し，コロナ禍における未完遂の行動への願望を抽出するとともに，時系列的な推移を調査した．また，コロナ禍の感染対策の一つとして実施されたマスク着用に焦点を当て，マスク着用に対する人々のスタンス（賛成と反対）や実際の行動を調査するためのデータセットを作成し，そのデータセットに基づく分類モデルを構築した．また，結果を地図上に可視化して，感染者数との比較を行った．
研究項目2．「コンテキスト解析による＜思い＞の測定」では，コンテキスト解析のために，テキストの位置情報を推定するためのモデルの開発を継続して実施した．これと関連して，モバイル端末データに基づく混雑度を用いて，ソーシャルメディアデータに基づくイベントセンシングの性能についての評価も行った．さらに，ツイートテキストにおけるユーザの行動を分類するモデルの開発も進めた．このモデルは，研究項目1のモダリティ解析とも関連するものである．
研究項目3．「可視化システムの構築と評価」では，地図上への結果の効果的な可視化方法について検討を行った．
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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
2023年度は，ソーシャルメディアデータを用いて，コロナ禍における未完遂の行動への願望，感染対策の一つの政策であるマスク着用に対する人々の態度を調査するとともに，コンテンツを解析するための基盤となるテキストからの位置情報推定技術や行動推定技術の開発にも着手した．研究成果の一部は，英文論文誌JMIR Infodemiologyに採録されるなど，一定の研究成果を挙げており，おおむね順調に進展しているといえる．
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| 今後の研究の推進方策 |
2023年度に主なデータソースであったTwitter がXとなった．この変更に伴い，データ収集用に提供されていたアカデミックAPIの仕様も変更され，リアルタイムなツイートデータを大規模に取得することが難しくなったことが一つの課題である．2023年度は全量ツイートとこれまでに収集したデータを活用することで研究を進め，今後も同様に進める予定であるが，新たなデータソースの利用可能性についても検討する予定である．今後は，孤独を感じている人々に焦点を当てるために，孤独を吐露しているテキストを分類するためのモデルの構築や，テキストに含まれる位置情報や行動を抽出するモデルの高度化を進め，研究をまとめていく．
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