| 研究概要 |
本研究では、申請者は新聞記事やログデータなどの時系列データの可視化技術であるFACT-Graphに対して有用性を検証し、またその分析方法の策定を目指している。
FACT-Graphはクラス遷移分析と共起グラフを組み合わせることで、トピック単位でのマクロなトレンドの発見や、頻度は少ないが重要な語句や複数の語で構成される話題などを効率的に分析することができる。しかし、課題1)FACT-Graphを分析するために十分な機能やインターフェイスを提供していない、課題2)活用事例が少なく有用性検証が十分ではない、課題3)FACT-Graphの分析には経験が必要であり分析方法論がないと分析が困難であるといった問題点がある。そこで、本年度は、課題2と課題3に主に取り組んだ。
課題2,課題3において、大きな問題の一つは、閾値の設定方法である。その閾値の設定方法を自動化を試みた。具体的に、データの分布を元に適切な閾値をクラスタリングや分布の特性から算出し、利用した。その際に用いたデータとして、900万件のアクセスログや6220件の新聞記事の社説を用い分析した。この成果報告は,IADIS Information Systemsなどで報告され、さらにHCI International2011などで報告予定である。
また新たな有用性としてFACT-Graphを用いることで因果関係分析ができると考え、その取り組みを実施している。
この報告は、IADIS lnformaticsにて報告され、KES2011(採録済み)などで報告する予定である。
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