• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2018 年度 実績報告書

クラウドソーシングを用いた統計的因果推論基盤の構築

研究課題

研究課題/領域番号 15K12148
研究機関北海道大学

研究代表者

小山 聡  北海道大学, 情報科学研究科, 准教授 (30346100)

研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2019-03-31
キーワードクラウドソーシング / オープンデータ / 因果分析
研究実績の概要

近年,行政機関や企業が所有する統計データなどをインターネット上で公開し,それらを関連付けて利用するオープンデータの取組みが推進されている.統一的なデータ管理主体が存在せず,分散的かつ不均一なオープンデータの分析は,現在の計算機による自動処理だけでは困難であり,様々な場面で人手による作業が不可欠である.一方近年,インターネット上で不特定多数に仕事を依頼できるクラウドソーシングの活用が進んでいる.本研究では,クラウドソーシングによって多くの人々の能力を活用してオープンデータの分析を行うための基盤技術の研究を行った.とくに,データ分析の結果を意思決定に用いる際には相関関係と因果関係を区別することが重要であるが,データから因果関係を推定するこれまでの研究の多くでは,交絡因子と呼ばれる因果関係に影響する変数は,観測データの中に含まれているという仮説を置いていた.しかし,オープンデータの環境においては,事前に全ての関連するデータを取得して分析することは困難である.そこで,交絡変数の可能性があるデータを随時取得していく,探索的なデータ分析を行うフレームワークを提案した.相関が観測される変数の組に対して,クラウドソーシングでその理由についての説明を募集し,得られた説明文から交絡因子の可能性がある変数の候補を抽出した.オープンデータから取得した観測データに対して,内在次元推定の方法を用いて交絡因子の可能性がある変数を絞り込み,さらに既存の因果分析の方法を組み合わせて,因果関係の有無や方向を推定した.世界銀行および日本政府のオープンデータを対象とした実験を行い,提案手法の評価を行った.

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2019 2018

すべて 学会発表 (2件) (うち国際学会 2件)

  • [学会発表] Identification of Possible Common Causes by Intrinsic Dimension Estimation2019

    • 著者名/発表者名
      Jing Song, Satoshi Oyama, Masahito Kurihara
    • 学会等名
      2019 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (IEEE BigComp 2019)
    • 国際学会
  • [学会発表] A Framework for Crowd-based Causal Analysis of Open Data2018

    • 著者名/発表者名
      Jing Song, Satoshi Oyama, Masahito Kurihara
    • 学会等名
      2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2018)
    • 国際学会

URL: 

公開日: 2019-12-27  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi