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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容易に観察できる.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目的となる.本年度は，これまで開発した個人的な悩みに関する投稿(クレイム申立て投稿)を推定するモデル，ユーザプロフィール文を元にユーザをクラスタリングするモデル及びそれらを簡易的に可視化，分析を可能にするインタフェースをベースに複数のケースでの分析，少人数でのワークショップを行った．その結果，対象となる話題と関連する別の問題を発見でき，社会問題を俯瞰するために開発したインタフェースが有効であることがわかった．一方で，その時々で話題となっているニュースと関連させるような投稿も同時に検出されてしまい，日々報道される多数のニュース，報道に問題意識を感じ，発言を繰り返すようなユーザの存在が目立ってしまうという問題もわかった．
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