SNS・IoT・オープンデータ融合マイニングによる施策に対する人々の行動変化予測

• 研究課題/領域番号: 23K28377
• 補助金の研究課題番号: 23H03688 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分90020:図書館情報学および人文社会情報学関連
• 研究機関: 電気通信大学
• 研究代表者: 大須賀 昭彦 電気通信大学, 産学官連携センター, 特任教授 (90393842)
• 研究分担者: 吉岡 信和 早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 上級研究員 (20390601) ; 清 雄一 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (20700157) ; 江上 周作 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (20846000) ; 田原 康之 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (30390602) ; 鄭 顕志 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (40434295)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2026年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2025年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2024年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2023年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
• キーワード: IoT / LOD

研究開始時の研究の概要

SNSデータから大衆の行動を予測する研究が盛んに行われているが、SNS上での大勢の意見とは真逆の行動を多くの人が取る事例が近年多発している。SNSにはテキストのみでなく位置情報や写真等のデータが付与されていることもあるほか、カメラやセンサデータ等のIoTデータ、統計等のオープンデータも利用可能な状況にあるものの、行動予測にはほとんど活用されていない。本研究では、このようなSNSデータ、IoTデータ、オープンデータを融合させ人々の行動変化と施策との因果関係を把握することが目標である。