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動画共有サイトといった知識共有コミュニティでは，多くのユーザがウェブを介して情報を共有・流通・利用することで，新しい知識が共創されている．そのため，知識共有コミュニティは，より多くのユーザに参加・貢献してもらうために，ポイントやランキングといったインセンティブと，他のユーザのコメントや評価といったインタラクションを組み合わせて提供することで，多くのユーザがコミュニティにとって望ましく振る舞うよう設計されている．
本研究では，これまでに知識共有コミュニティの一種である評判情報コミュニティのユーザ・インタフェスを分析し，各コミュニティが導入しているインタラクションとインセンティブを抽出してパターン化することで，これらの仕組みを組み合わせて新しい制度をデザインするための方法について提案した．また， Yelpや食べログといった評判情報サイトに着目し，多数のユーザが製品／サービスを評価したインタラクションの結果を，SOSSモデルを用いた粒子フィルタにより統計処理することで，少ないユーザ評価から製品／サービスの価値とユーザ評価の信頼度を同時推定できる手法を提案した．そして，様々な条件下で計算機実験を繰り返し，提案手法の有効性を検証した．
このように，本研究では，既存の知識共有コミュニティに導入されているインセンティブとインタラクションを抽出・分類・パターン化することで，新しい制度設計の支援方法を提案するとともに，評判情報サイトにおいて，製品／サービスに対し，ユーザが評価するというインタラクションを統計処理することで，製品／サービスの適正な価値とユーザの信頼度を同時に推定するという新しいインセンティブを設計した．
なお，本研究では，研究成果を人工知能学会全国大会，Swarm2015，SSI2015，Webインテリジェンスとインタラクションなどの研究会等で発表している．
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