| 研究課題/領域番号 |
19K20412
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
大知 正直 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (20805527)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 情報拡散型社会問題 / クレイム申し立て / 構築主義的アプローチ |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，SNS データを利用し早期に社会課題検出を行うための基盤技術を開発することである．社会課題の解決手段は，予算や人的資源の制約のために，現在のように公的機関が中心となって解決に取り組むだけでなく，ソーシャルビジネスと呼ばれるような，多様なステークホルダーが参画しビジネスモデル化を行った上で継続的に解決していく形に変化していくことが期待されている．
そのためには，そもそも解決対象となりうる社会課題を網羅性を持って検出し提示することが課題である．SNS上には個人的な悩みに関する投稿が数多く行われていることが用意に観察できる．SNS上に投稿される様々な話題の中から個人的な悩みに関する投稿のみを同定し，社会の中での共感の広がりを検出することができれば，ある種の社会課題を網羅的に提示することができるだろう．そこで本研究では，SNSデータを用いた社会課題の早期検出の可能性を検証するための基盤技術開発が主な主眼となる．
本年度は，特にSNS上の投稿がユーザの個人的な悩みに関する投稿であるかどうかを同定するモデルの開発を行った．クラウドソーシングを用いてラベル付けを68,634件行い，教師データの作成を行った．このデータを用いて１次元CNNモデルによる検出精度を評価すると0.737のF1値を得た．また，コミュニティ検出にはユーザのプロフィール文を用いて行うことで，趣味・趣向を反映した人々のペルソナを反映した結果を得た．
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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
本年度の課題である社会課題の芽とその分布の推定について概ね完了したため．特にクラウドソーシングを用いたユーザ自信の悩みに関する投稿データの整備，及び１次元CNNによるクレイム申し立て投稿推定モデルの構築，プロフィールデータに基づいたクラスタリング技術の確立を行った．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究の推進方策としては，令和元年度に行ったデータ整備，構築したモデル群を用いて，個人の問題がどのように社会の問題へと拡散，浸透していくのかという過程を明らかにすることである．これにはまず社会課題の芽となる投稿を網羅的に確認できる基盤のプロトタイプの作成が必要となる．そして，複数の推定した社会課題の芽の投稿の変遷を分析，パターン化することで，情報拡散型の社会課題がどのような過程によって発現していくのか明らかにすることを目指す．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
外出自粛による出張制限のため．繰越分は人件費としてプロトタイプ開発の充実のために使用する予定
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