2022 Fiscal Year Final Research Report

Automatic Evaluation of Indicators for City Services Using Citizen Sentiments in Social Media

Research Project

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Project/Area Number	19H04420
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	University of Tsukuba
Principal Investigator	Seki Yohei 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (00348468)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	高久雅生筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (00399271) 柏野和佳子大学共同利用機関法人人間文化研究機構国立国語研究所, 研究系, 准教授 (50311147) 神門典子国立情報学研究所, 情報社会相関研究系, 教授 (80270445)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2023-03-31
Keywords	市民意見 / マルチタスク学習 / コロナ禍 / アプレイザル理論 / T5 / BERT / 立場分類 / 国際規格
Outline of Final Research Achievements	In this study, we defined the viewpoints for analysing the characteristics of citizens' opinions and discussions, and proposed a method for extracting citizens' opinions from social media based on multiple perspectives, such as appraisal opinion type, local dependency, citizens' status, polarity, etc. Furthermore, we clarified the effectiveness of multi-task learning, which takes into account the relationship between multiple viewpoints on opinion, using the large-scale language models as T5 and BERT. We have also shown that each viewpoint can be estimated effectively while reducing the cost of annotating training data, taking into account differences between cities. In addition, we proposed and tested a method for classifying the stances of citizens and legislators on the issues on casino attraction and waiting children, and also compared the differences of stances between cities.
Free Research Field	情報学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	SNSには多様な意見があることから、特定の行政課題に関する市民意見を集約するために、言語学の理論であるアプレイザル理論を観点として定義し、他の観点と組み合わせて市民意見を集約する手法の有用性を明らかにした。また、SNSには特有のバイアスがあることから、複数の都市で市民意見の傾向を比較することが重要である。本研究では、大規模言語モデルとしてT5やBERTを利用して、横浜市、札幌市等を対象として、コロナ禍における市民意見を分析する実証実験に取り組み、都市特有の市民意見を発見できることを明らかにするとともに、市民意見抽出に関する知見を取り入れたスマートシティに関する国際規格を開発することに成功した。