Comprehensive research on content analysis and semi-automated content analysis for human values in texts

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18H03495
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90020:Library and information science, humanistic and social informatics-related
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: Ishita Emi 九州大学, データ駆動イノベーション推進本部, 教授 (50364815)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 冨浦 洋一 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (10217523) ; 福田 悟志 中央大学, 理工学部, 助教 (10817555) ; 大賀 哲 九州大学, 法学研究院, 准教授 (90445718)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 内容分析 / 自動分類 / 人の価値観 / 原発事故 / コーディングの質向上 / バンデットアルゴリズム / 効果的な学習用集合の分析

Outline of Final Research Achievements

To develop a semi-automatic content analysis of human values appearing in newspaper editorials related to the nuclear power plant disaster, we divided the content analysis into three stages and proposed to use a classifier for each stage. Manual coding results were used to train the classifiers for the content analysis. We developed a method for efficiently improving the quality of the manual coding results. We also developed a method for selecting training data for classifiers efficiently. Finally, we studied methods to find new human value categories.

Free Research Field

図書館情報学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

質的な研究手法である内容分析に対して、内容分析の質を極力落とさずに、できるだけ自動的な手法を取り入れ、人の労力を減らすためのアプローチ、手法の開発・提案に取り組んだ。主に、内容分析を3ステージに分け、それぞれに分類器を用いる半自動化の方法の提案、分類器に必要な質の高いデータを効率的に構築する手法、分類器が効率的に学習するための学習用データの選択手法等を開発することで、内容分析の効率化に貢献したといえる。