| 研究課題/領域番号 |
15H02780
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| 研究機関 | 首都大学東京 |
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研究代表者 |
高間 康史 首都大学東京, システムデザイン研究科, 教授 (20313364)
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| 研究分担者 |
山田 誠二 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (50220380)
岡部 正幸 県立広島大学, 経営情報学部, 講師 (50362330)
松下 光範 関西大学, 総合情報学部, 教授 (50396123)
石川 博 首都大学東京, システムデザイン研究科, 教授 (60326014)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | ウェブインテリジェンス / 動向情報 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では流行や時系列データの時間的変動といった，多種多様な動向情報へのアクセス・活用を支援する基盤技術について研究し，情報の活用が既存情報へ付加価値を与えるとともに，新しい情報の創出につながる動向情報エコシステムの実現を目的とする．近年，社会に流通するデータは量だけでなく質も大きく変化しつつある．特に多様性の爆発，ストリーム性あるデータの存在はこれまでにない性質であり，効率的なアクセス・活用を支援する新たな情報技術の確立が求められている．本研究ではドメインによらず重要性の高い動向情報に着目し，挑戦的萌芽研究で開発した動向情報検索システム（コンテクスト検索エンジン）などを活用して，情報活用のベストプラクティスを共有可能な知識情報基盤を確立する．
本年度は，コンテクスト検索エンジンの検索履歴から，有益なリソースの組み合わせを発見可能なクエリを推薦する機能を，ベストプラクティス共有機能として開発し，有効性を検証する評価実験を行った．クイズを題材とした実験により，推薦されたクエリが解の発見に貢献することを確認した．モニタリング支援システムに関しては，確認タイミングを決定するうえでユーザが重視する指標を推定する機能について研究した他，支援システムの有効性に関する評価実験を行い，データの重要度あるいは蓄積データ量を重視するユーザに対する有効性を示した．
この他，コンテクスト検索エンジンやモニタリング支援システムの活用シナリオについての検討を進めた．
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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
前年度当初の研究計画に示した内容について研究を進めることができた．
特に，開発した試作機を利用した評価実験を実施するなど，おおむね順調に進展している．
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでに開発したシステムの改良，検索対象データの収集などを継続して進める．特に，これまで対象としてきた公開可能なデータだけでなく，個人や組織のみで利用可能なローカルデータも利用可能となるように検討を進めており，今後実装，評価実験について実施する．
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