| 研究課題/領域番号 |
16H02905
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
豊田 正史 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (60447349)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | ソーシャルウェブ / 実世界情報 |
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| 研究実績の概要 |
（１）本年度はまずソーシャルメディアからの実世界イベントに関連する情報収集手法の研究開発を行った。実世界イベントに関する書き込みが多く集まるTwitterを対象とし、多くのユーザに広まった話題について、投稿意図や状況等を考慮した投稿（画像を含む）の検索手法を提案した。例えば、熊本震災等の実世界イベントに関しては、被害状況や、避難所の状況、被災者への応援など様々なコンテキストの投稿があり、こうした投稿状況を投稿の事例の集合で表して入力とすると、その投稿状況に適合した多数の投稿を取得することが可能となる。
さらに、雨量データ等の実世界情報とTwitterに投稿される位置推定可能な投稿との比較を行いゲリラ豪雨等のイベントに関するつぶやきを取得可能かどうかをいくつかの事例を用いて検討した。
（２）実世界イベントに関して発生する新たな事物に関する言及を組織化可能とするために、新規に発生したエンティティについてそれらの検出や、エンティティ間の関連、また他言語への適切な翻訳等を可能とする手法の提案を行った。
（３）実世界イベントに関するTwitter上のつぶやきを付加された位置情報や、つぶやきの内容から推定した位置へマッピングし、地図上で時間と場所に応じて頻出するキーワードを可視化し、インタラクティブに探索可能とする手法を提案した。これにより花火やマラソン等の大規模イベントにおいてどの場所でいつ何が起きているかを把握することが可能となる。
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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
本年度の研究開発により、実世界イベントに関するソーシャルメディア上の情報収集、および雨量等の実世界データとの相互比較の基盤がおおむね整った。実世界イベントに付随して現れるエンティティ等への対応についても一定程度の精度で可能となっている。また、解析結果の可視化に関しても検討を進めており、全体として順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成29 年度は、平成28 年度に検討を行った(1) ソーシャルメディアとセンサデータの相互解析手法、および(2) イベントに関する付帯情報獲得手法の研究開発を行う。小規模なソーシャルメディアデータおよびセンサデータを用いて有効性を確認する。
(1) ソーシャルメディアとセンサデータの相互解析手法
相互解析手法においてはTwitter のテキストデータおよびセンサの数値データを主に用いるが、さらにつぶやきに付加された位置情報や画像データ、他の情報源から得られたセンサデータなど、多様なメディアデータの特徴も考慮した解析手法の研究開発を行う。
(2) イベントに関する付帯情報獲得手法
付帯情報獲得手法に用いるイベント連鎖、因果関係知識を充実させるため、知識辞書の自動拡張等の手法を開発する。
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