研究課題/領域番号 |
23K04311
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分25020:安全工学関連
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研究機関 | 上智大学 |
研究代表者 |
安納 住子 上智大学, 地球環境学研究科, 教授 (10333527)
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研究分担者 |
銭 学鵬 上智大学, 地球環境学研究科, 教授 (30512454)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 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 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2025年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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キーワード | イベントベースサーベイランス / 新興感染症 / 深層学習 |
研究開始時の研究の概要 |
未知の新興感染症に備えた危機管理として、感染リスクイベントをもとに早期に異常を探知するイベントベースサーベイランスが国内外で推奨されている。ツイッターの投稿文は、異常イベントの早期探知と感染流行の防止効果が期待されている。しかし、個人の主観に基づく発言内容は臨床診断に基づいておらず、罹患の事実を反映しているとは限らない。それゆえ、投稿文の真偽を高精度で判別する分類器の開発が喫緊の課題となっている。本研究は、深層学習を応用し、投稿文の真偽を判別する分類器の開発、感染リスクの予測、SNSによる早期探知と感染警戒システムの構築、実利用における有効性を検証する評価実験を行う。
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