研究課題
本研究の目標はビッグデータの集合体をノレッジグラフとして統合し、ネットワークやテキストマイニングをベースにした分析技術を開発することで、市場参加者が多角的な情報の中から必要な知見を、合理的かつ広範囲に検索するための基盤技術を創成することである。研究の初年度である本年度は大規模ニュースデータからものごとに対する人々の捉え方の違いを分析する手法の開発に取り組んだ。ニュースデータはダウ・ジョーンズから購入しデータの整理作業にも取り組んだ。手法についても荒っぽいプロトタイプは完成しており学会誌にも投稿済みである。しかしながら細かい点にまだまだ改善の余地があるためその修正にとりかかっている。具体的にはテキストから情報を抽出する深層学習技術に関して適切なドメイン適応手法を検討している。その他にも多角的なノレッジグラフを創るために今まで利用してこなかったようなデータにも分析範囲を広げた。具体的には各国のスマート制裁リストにエンティティを追加するタイミングのデータである。これらのデータを用いることでどの国が先に動きどの国が追従したかを抽出し外交政策上のパワーバランスに光をあてることができるようになる。当該研究ではヘルムホルツホッジ分解を用いることで外交政策の影響ネットワークの階層構造を抽出することに成功した。本研究は論文化し国際発表も行った。今後は手法のさらに深化を深めると同時に新たにデータを取得し、構築しているノレッジグラフをさらにリッチにしたい。
2: おおむね順調に進展している
データを取得し整理作業は完成している。プロトタイプではあるが、本課題の核となるモデル開発も完成した。研究計画書で書いたこと以上に新たな対象についても分析範囲を広げた。
プロトタイプの改善策を試みる。因果チェーン以外の新たな方法も検討する。
データの購入費用が思いのほかかさんだためである。
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すべて 雑誌論文 (1件) 学会発表 (2件) (うち国際学会 1件、 招待講演 1件)
Lecture Notes in Computer Science, Social Informatics, 12th International Conference SocInfo 2020
巻: 1 ページ: 95～107
10.1007/978-3-030-60975-7_8
