| 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, 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 / SNS / 女性活躍推進 / ネットワーク解析 |
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| 研究実績の概要 |
2019年度は、これまで開発・運営してきたSNSサイトのユーザのログデータを利用したネットワーク解析、およびSNSを利用した授業の教育効果について研究した。また、ヤフーニュース記事コメントのクラスタリング解析を行った。
1．SNSユーザと言葉のネットワーク解析：影響力の強いユーザの特定と、クラスタリングを利用したユーザの類型化によるコミュニティー抽出、言葉ネットワークによる意味抽出を目的に、社会的ネットワーク解析を実施した。まずネットワークの中心性を表す指標を用いて、ハブとなるユーザとコミュニティー間をつなぐブリッジとなるユーザを発見した。そして、Newmanアルゴリズムを適用することでコミュニティー構造を捉え、言葉ネットワークで文章から内容を表す格フレームを抽出し、それらの関係性から文章の意味をある程度把握することができた。
2．SNSを利用した授業の教育効果：関西学院大学専門職大学院の授業でアクティブラーニングの一つとして本独自開発SNSを利用し、その効果を分析した。多くの学生が情報取得などの目的で利用するFacebookとは異なり、本SNSでは幅広い意見や考えの交換ができ、発展的な学習をする動機付けとなり、より深く学ぶことができたと評価していた。自分たちの考えや意見を積極的に表現することを奨励することでポジティブな学習効果があると言える。
3．ヤフーニュース記事コメントのクラスタリング活用ワークの研究：育児休業に関する一般の人々の意見を知るために、ヤフーニュース記事に投稿された多数のコメントをクラスタリングした。ただし、この状態でクラスタリングしたものは、必ずしも文脈上、整合性の取れるものではないという限界がある。そこで、被験者の協力を得て、ワークショップ形式でクラスタリング結果の再整理を施して意味解釈を行うにはどのような方法が適しているのか探索した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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