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(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，集合及び集合の集まりを基本とするデータ分析と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として観光，スマートシティ，科学などを対象とした．特に複数の方法を適用して仮説を生み出す方式の研究の総括を行い，検討した仮説生成方式を職能大と共同で観光分野やJAXAと共同で小惑星探査機のテレメトリデータに実際に適用して，有効性を確認した．
(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．特に複数の構成要素からなる，説明への構造的アプローチの可能性を検討した．
(C) ユースケースの収集と基盤技術の検証：科学（月惑星科学）や社会インフラ（スマートシティ，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した．
これらの成果は1篇の学術誌論文，3篇の国際会議論文，2冊の著書につながった．著書のうち1冊は英語単著による国際出版である（Springer Nature）．
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