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本研究課題では，ソーシャルメディアデータ解析による信頼性の高い健康ビッグデータ抽出から，疾患やユーザを考慮したデータ可視化や行動指針を提示するナビゲーションまでを実現し，最終的には，健康分野への応用に向けたソーシャル・コンピューティング基盤を構築することを目的として研究を推進した．
ソーシャルメディアのデータの信頼性という問題に対して，以下の研究項目に取り組んだ．それぞれの内容を以下にまとめる．
研究項目1「欠損データを補完する複数メディア統合とソーシャルレポート」では，自主的な利用ログであるソーシャルメディアデータには，欠損が生じることが多い．そのため，スモールデータでも信頼性の高いデータを収集することを目的としている．そのため，ソーシャルレポートのアプリケーションを運用した．しかし，アプリケーションを実際に広めて利用してもらうことは難しく，欠損データを補完するまでのデータを十分に集めることはできなかった．今後の課題として自動生成などのアプローチでのデータの補完については検討していきたい．
研究項目2「信頼できるソーシャルセンサとコンテンツの抽出」では，Twitterに投稿されているツイートを主な対象とした，信頼性の高いコンテンツの抽出を目的として，フェイクニュースや暴言の検出などについて取り組んだ．
研究項目3「ビッグデータ・ナビゲーション」について，当初東京オリンピック開催期間に合わせたナビゲーションの開発やその検証を予定していたが，COVID-19のパンデミックの影響を考慮して，COVID-19のパンデミックをケーススタディとしたソーシャルメディアデータやウェブ検索クエリデータからの情報分析や可視化に取り組み，パンデミック時の情報ナビゲーションについて検討を行った．
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