研究課題/領域番号 |
20K12081
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研究機関 | 東京都立大学 |
研究代表者 |
石川 博 東京都立大学, システムデザイン研究科, 特別先導教授 (60326014)
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研究分担者 |
廣田 雅春 岡山理科大学, 総合情報学部, 講師 (70750628)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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キーワード | ビッグデータ / データモデル / 仮説生成方法 / 説明基盤 |
研究実績の概要 |
(A) 仮説生成方法論の体系化:(A1) 統合的データモデルの提案:ソーシャルビッグデータ応用はデータ構造として,集合の集まりを基本とするデータマイニングと集合を基本とするデータ管理とからなるハイブリッドなエコシステムである.そこで本研究ではソーシャルビッグデータ応用における仮説生成手順全体の記述のためにハイブリッドなエコシステムを纏めて記述・説明できるデータモデルアプローチを提案した. (A2)仮説生成方法論の構築:複数データソースを統合的に利用して仮説を生み出す方法論として,複数の分野で独立に発展してきた差分方式の体系化を目指し,モデルアプローチによる具体化を幅広い分野に対して検討した.また複数の仮説に対して,差分以外に,重ね合わせ,結合,和分などを行って仮説を生み出す方式の検討を行った.複数の仮説を組み合わせる手法のひとつを東京都と共同で行った新型コロナウイルス新規陽性者数予測に実際に適用した. (B) 統合的説明基盤の構築:モデル独立な方法とモデル依存に分けて,ミクロとマクロの説明機能の検討を行った.JAXAと共同で行った反陽子と反重陽子の分別問題に対して,Grad-Camに基づくモデル依存のミクロな説明機能を実装した. (C) ユースケースの収集と基盤技術の検証:科学と医療,観光などの複数のケースを取集し,提案方式を用いてそれらの有効性を確認できた.これらの成果は1件の単著著作,6篇の学術誌論文,3篇の国際会議論文,1件の口頭発表,およびJAXAと共同で宇宙探査ビッグデータの解析・利用に関して文部科学大臣表彰受賞につながった.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
各項目について提案もしくは検討を確実に実行することができた.具体的には仮説生成方法論の提案,説明基盤の検討を行った.さらに提案・検討結果を複数のユースケース(月惑星科学と新型コロナウイルス陽性者予測など)に適用して,それらの有効性の確認を行うことができた.また研究成果としては1件の単著著作,6篇の学術誌論文,3篇の国際会議論文,1件の口頭発表につながった.さらに宇宙探査ビッグデータの解析・利用に関して文部科学大臣表彰を受賞した.
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今後の研究の推進方策 |
(A)仮説生成方法論の体系化.(A1) 統合的データモデルの洗練化を,多様な応用をもとに引き続き行う.(A2)仮説生成方法論を,より多様な応用をカバーできるように体系化を引き続き推進する. (B)統合的説明基盤の構築.(B1)ミクロな説明機能についてモデル独立な手法とモデル依存の手法を合わせて体系化する.(B2)マクロな説明機能について全体的な再現性を保証することを念頭にしてモデル独立な手法とモデル依存の手法を合わせて体系化する. (C)ユースケースの収集と基盤技術の検証を引き続き行う.
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次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス蔓延のために研究成果を国内外で発表することができなかったために,関連する費用が発生しなかった. 海外渡航が自由になり次第,国際会議・国内研究会への参加・発表,国内外への調査研究のための出張を行い,関連費用として使用する.
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