| 研究課題/領域番号 |
17K12686
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
王 元元 山口大学, 大学院創成科学研究科, 助教 (00736217)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | ビッグデータ分析・活用 / 異種メディア / 時空間情報 / 情報推薦 / コミュニケーション / 情報共有 |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は、ソーシャルネットワークサービス（SNS）とWebの異なるメディアを融合し、それらから時空間情報を抽出しマッピングすることで、双方の欠点を補う信頼性・速報性・網羅性の高い集約情報の抽出・共有支援システムを構築し、相互活用システムの利便性を飛躍的に向上させることを目的としている。
初年度である2017年度は、[A] SNSデータの時空間統合分析手法の開発と評価に取り組んだ。2018年度は、2017年度により開発された基礎技術の応用として、[B] 異種メディア間のシームレスなマッピング手法の開発に取り組んだ。具体的には、B-1) 異種データ間の時空間的な関連性抽出手法の開発と評価を行った。そのために、まず、代表的なSNSデータであるTwitterのツイートデータとFlickrの投稿写真データを対象として、SNSデータを場所あるいは時間ごとの話題語として抽出した。次に、Webコンテンツ（Webページ、地図や映像等）から場所や時間に関する特徴的な語を話題語として抽出した。最後に、場所や時間帯に関連する話題で発信されたSNSデータとその話題に関連するWebコンテンツを抽出し、場所や時間という観点で対応付ける手法を開発した。また、時空間的変化を直感的に理解するための可視化（写真やタグクラウド等を利用）、関連施設（観光スポットや店舗、駅等）の推薦も行っている。
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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
本研究課題では、2018年度の研究実施に関して、おおむね順調に進展している。
本年度は、代表的なSNSデータであるTwitterのツイートデータとFlickrの投稿写真データを対象として、SNSデータを場所あるいは時間ごとの話題語抽出、Webコンテンツ（Webページ、地図や映像等）から場所や時間に関する話題語抽出を行った。また、場所や時間という観点でSNSデータとWebコンテンツを対応付ける手法を開発し、時空間的変化を直感的に理解するための可視化（写真やタグクラウド等を利用）、関連施設（観光スポットや店舗、駅等）の推薦も進めた。
開発した異種データ間の時空間的な関連性抽出手法は、Webやソーシャルメディア分野で最高峰の国際会議（WebSci、WWW、ASONAM 、IUI等）のフルペーパーやデモンストレーションに採択された。また、最終年度に計画していた関連情報推薦手法に関する論文が国際ジャーナルに採録されるなど、一定の成果をあげており、順調に取り組むことができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
2019年度は、これまでに収集したデータを用いて、これまでに開発した技術を統合した異種メディア協調型情報共有システムを開発し、評価実験を行う予定である。また、場所や時間に関する話題に興味を持ったユーザ間でシームレスな情報交換ができ、時間帯に合わせて混雑を避けた関連施設の推薦や、人気施設の推薦を研究開発する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2018年度は、研究成果を国際会議および論文誌にて発表する予定で、その旅費および掲載費として計上していたが、国際会議や論文誌への不採択により実施することができず、その分の費用が未使用額として生じることになった。
2018年度の未使用額と2019年度の使用予定額に合わせて使用する。具体的には、システム開発費、国際会議発表のための旅費および論文誌への掲載費として使用する予定である。
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