| 研究課題/領域番号 |
19H04221
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| 研究機関 | 甲南大学 |
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研究代表者 |
灘本 明代 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (30359103)
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| 研究分担者 |
平林 真衣 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (00613499)
熊本 忠彦 千葉工業大学, 情報科学部, 教授 (30358890)
鈴木 優 岐阜大学, 工学部, 准教授 (40388111)
若宮 翔子 奈良先端科学技術大学院大学, 研究推進機構, 特任助教 (60727220)
荒牧 英治 奈良先端科学技術大学院大学, 研究推進機構, 特任准教授 (70401073)
大塚 真吾 神奈川工科大学, 情報学部, 准教授 (70509736)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 行動促進ツイート / 災害 / 深層学習 / BERT / 情報抽出 |
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| 研究実績の概要 |
2020年度は2019年度で提案した行動促進ツイートを取得する手法の改良と，行動促進ツイートの中から地域特有な行動促進ツイートを抽出する手法の提案を行った．さらに，地域特有行動促進ツイートの特徴分析を行った．
具体的には，災害時として，2019年台風15号（令和元年房総半島台風）を対象とし，ツイートを収集した．そして，これらツイートから無作為に抽出した80,000ツイートをクラウドソーシングにより，行動促進ツイートであるかないかの機械学習のためのアノテーションを行った．そして，2019年度の成果でBERTが最も精度がよいことがわかったことより，このBERTを新たに学習データを増やし，再度行動促進抽出用モデルを生成し，モデルの精度向上を実現した．
さらに，抽出した行動促進ツイートから地域特有な情報である地域特有行動促進ツイートの抽出手法では，様々な行動促進を分析した結果，ルールベースによる地域特有行動促進ツイートの抽出手法の提案を行った．そして，抽出した地域特有行動促進ツイートを分析し，地域特有行動促進ツイートにはゆるやかな地域に特化したコミュニティが形成され，そのコミュニティごとに特徴があることがわかった．さらに，分析結果よりツイートの発信元地域や行動促進の対象者によって有益な情報は異なっており，これらを分類することでユーザがより必要な情報を得られやすくなることもわかった．これらの自動分類は次年度への課題となった．
研究成果は，論文誌2本，査読付き国際会議2本，査読なし国内会議10本である．
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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
コロナ禍のため，年度当初研究打ち合わせがなかなかできず，進捗に影響が出た．
その後，オンライン等で研究打ち合わせをすることが可能となり，2019年度の結果を用いた研究を行うことができた．
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| 今後の研究の推進方策 |
2020年度の研究成果より，地域特有行動促進ツイートには被災地内から発信されている情報と被災地外から発信されている情報の違いがあることがわかった．さらに，被災者に対しての情報や非被災者に対しての情報に対しても違いがあることがわかった．これにより，以下の研究を進めてゆく．
（1）地域特有行動促進情報が発信されている場所による特徴分析を行う．
(2) 地域特有行動促進情報の対象の違いによる特徴分析を行う．
（3）被災者の感情による有益な行動促進情報の抽出手法の検討を行う．
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