Credibility Validation of Web Information and Generation of Credible Information based on Quantitative Data

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18H03244
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60080:Database-related
• Research Institution: University of Tsukuba (2019-2022); Kyoto University (2018)
• Principal Investigator: Makoto P. Kato 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (00646911)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山本 祐輔 静岡大学, 情報学部, 准教授 (50625431) ; 大島 裕明 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 准教授 (90452317) ; 吉川 正俊 京都大学, 情報学研究科, 教授 (30182736) ; 山本 岳洋 京都大学, 情報学研究科, 助教 (70717636)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 情報検索 / データマイニング / 数量データ / 信頼性

Outline of Final Research Achievements

This research project aims to make the reliability of Web information verifiable by mapping quantitative data to information on the Web, and to automatically generate highly reliable information based on the relationship between quantitative data and Web information. To this end, this research project addressed the following three issues: 1. Understanding the "meaning" of quantitative data on the Web for completing missing values and incorrectly extracted data; 2. Discovering the correspondence between quantitative data and information described in text; 3. Based on the learned correspondence between quantitative data and information, automatically generating information useful for decision making from the quantitative data.

Free Research Field

情報検索

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究課題では，Web上の数量データから情報を自動的に導出する方法を確立し，Web情報の信頼性の担保と信頼性の高い情報の自動生成を実現することにより，人々が信頼性の高い情報によって意思決定が行える社会を実現することを目的としている．また，現在不足しているデータサイエンティストの代わりに数量データから価値ある情報を生み出すことで，より多くの人々がビッグデータ社会の恩恵を受けることを狙っている．
学術的には，これまであまり関連付けられていなかった数量データとテキストという2つの異なるモーダルの対応関係を発見しようとする研究である．