| 研究課題/領域番号 |
15H03389
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| 研究機関 | 関西学院大学 |
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研究代表者 |
大内 章子 関西学院大学, 経営戦略研究科, 准教授 (20335110)
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| 研究分担者 |
宇野 毅明 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 教授 (00302977)
中原 孝信 専修大学, 商学部, 准教授 (60553089)
羽室 行信 関西学院大学, 経営戦略研究科, 准教授 (90268235)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 女性労働 / ビッグデータ |
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| 研究実績の概要 |
本年度の研究はテキスト解析に関する手法の確立とSNSサイトの改良が中心となる。テキスト解析に関しては、収集したツイートデータでテキストの格フレーム解析を行い、データベース化した上でツィートを要約する技術の開発を試みた。
具体的には、ツイートの解析から、格フレームを利用した2部グラフに、データ研磨を適用することで構造を明確化し、極大2部クリークの列挙数が大幅に減少することが示された。また、極大2部クリークをトピックとして利用することで、類似するツイートのクラスタリングと有用な情報を抽出できることを示した。育休に関するツイートの要約からは、安倍首相の育休3年政策と仕事復帰に関して否定的な意見が多いなど、国民の率直な意見を捉えることができた。
また、Twitterを利用した既婚女性に対する非労働力人口の予測モデル構築を試みた。具体的には、ツイートから、評価表現を機械学習の手法により抽出し、評価表現の格フレームネットワークを構築した後に、評価表現トピックの出現数に基づいて、非労働力人口主婦の増減を予測するモデルを構築した。その結果、「安倍首相」「時短勤務」「女性の働き方」などのキーワードが非労働力人口の減少に寄与し、政策に対して人々が反応していることが確認できた。またこのモデルでTwitterから肯定・否定意見を判定するため、短文のツイートは同一文章では同一の評価表現からなるという仮定に従い、評価表現辞書を構築し、予測モデルに利用した。
さらに、女性活躍推進に関するアンケート調査を実施した。分析は次年度の課題である。
SNSサイトについては、仕事と家庭の両立や管理職昇進に関心の高い女性たちの協力を得て、実際にSNSサイトを利用してもらうことにした。ユーザが様々な意見交換をしやすくするために、使い勝手を改良し、女性の雇用や育児、教育などの情報を提供するポータルとしての機能を充実させた。
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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
2016年度は、当初の研究計画に含めていなかったSNSサイトの構築に本格的に着手し、実際に運用を開始している。対象者は関西学院大学のハッピーキャリアプログラムの受講生であり、現在の登録ユーザ数はおおよそ200名で各ユーザは、ブログのような投稿と、掲示板の作成が実施でき、一般的なSNSサイトと同様に友達の申請なども可能である。更にSNS利用者にアンケートを実施できる機能を構築した。これによって実施したアンケート調査の結果をSNS内で公開することでユーザ間の相互作用を活性化させる。
SNS開発以外で、これまでの研究計画に記載した内容は順調に進んでおり、前年度に実施できなかった評価表現辞書の構築も行った。短文のツイートは同一文章では同一の評価表現からなるという仮定をおくことで、人間の評価に近い評価表現辞書の構築が可能となっており、予測モデルの精度向上に寄与することが示せた。また、モデル化に関しても意見の要約方法として、グラフ研磨を利用した方法を適用しており、意味のあるクラスタが抽出できることを示した。一方で、グラフ研磨を利用して抽出できたトピックを概念データベースとして構築する点は未着手であり、次年度以降に着手する予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでの研究計画は概ね順調に実施できており、今後も研究計画に従って着手していく予定である。とくにSNSサイトの充実とネットワーク解析を行っていく。SNSサイトに関しては、コンテンツを充実させ、不特定多数のユーザのSNS会員への誘導、について進めていく。また、ネットワーク解析に関しては、これまで取得したTwitterデータやSNSデータ、アンケート調査データを蓄積してきており、今年度も引き続きそうしたデータを取得する。これらのデータを対象にして、ネットワークデータの粒子化技術を用いてネットワーク解析を実施する。特に、既婚女性を対象とした労働力人口予測モデルの精緻化と育児休業取得と就業継続要因の把握を中心に行う。
これまでの研究内容からも次年度の取り組みを実施する上で大きな問題は生じないと考えられる。生じた問題に関しては、これまでと同じように研究分担者と密なコミュニケーションを取ることでその状況にあった最善策を議論し実施することで改善する。
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