研究課題/領域番号 |
18K18604
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研究機関 | 香川大学 |
研究代表者 |
青木 高明 香川大学, 教育学部, 准教授 (30553284)
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研究分担者 |
時岡 晴美 香川大学, 教育学部, 教授 (10155509)
川本 達郎 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (10791444)
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研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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キーワード | アンケート分析 / コミュニティ分解 / ネットワーク科学 / 自由記述式アンケート / 機械学習 |
研究実績の概要 |
広く人々の声を聞き、そのニーズを捉えることは商品開発・政策決定などに需要がある。そのため、顧客アンケート・世論調査などは、我々の社会のいたるところで実施されている。特に自由記述式アンケートは、選択肢に限定されることなく、人々が持っている多様な意見を、彼ら自身の言葉で集めることができる有効な手法である。しかし大量の意見を要約・分析するためには、分析者が回答文を人手で分類する必要があり、大規模調査への活用が実質困難となっていた。代替として「よかった」「よくなかった」「どちらともいえない」などのレーティング評価や、複数の選択肢からの回答を選択する調査が多いが、得られる情報が限定され、人々の生の声を集めることができないという問題がある。自由記述回答を自然言語解析技術で処理する手法も提案されているが、必ずしも正しく回答の意図を汲み取ることが保証されないという問題がある。そのため、自由記述回答の内容を読み解き、素早く分類する手法の開発が求められていた。 この課題に対して、意見ネットワークの構築による回答者判断に基づく統計的分類手法を開発した。回答者本人達に記述回答に加え、自分の意見と他人の意見との「似ている」「似ていない」の関係性を判断してもらうことで、機械学習による分類を実現した。香川大学教育学部卒業生アンケート等において、提案法の有効性を示すことができた。この手法によって、「どうして大学に進学したのですか?」、「当社の商品に求めることはなんですか?」といった質問を1万人以上の人々に投げかけ、効率的に分析することが可能となる。これらの成果を研究論文として出版した (Democratic classification of free-format survey responses with a network-based framework, Tatsuro Kawamoto and Takaaki Aoki, Nature Machine Intelligence, vol.1, 322-327 (2019) )。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
意見ネットワークの構築による回答者判断に基づく統計的分類手法を開発し、その手法の実証研究を進めることができた。その成果を研究論文として出版した。
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今後の研究の推進方策 |
今後は、広く大規模自由記述式アンケートの機会を提供し、実証実験を重ねていく。これを通して、より高精度なデータ処理方法の研究開発を進める
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次年度使用額が生じた理由 |
3月末に出張を計画していたが、コロナウイルス感染症のため取りやめとなった。次年度経費として使用する。
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