Development of Fundamental Technology for Early Detection of Social Issues Using SNS Data

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K20412
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Ochi Masanao 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (20805527)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 社会課題 / 社会ネットワーク分析 / ネットワーク機械学習

Outline of Final Research Achievements

Is it possible to detect social problems early by analyzing SNS data, thereby leading to solutions without making the situations more serious? I have used this budget to develop the fundamental technologies necessary to address this problematic research question. This research aims to provide a catalyst for creating a system that picks up the various voices latent in society and delivers them to a large number of people. The outcome of this budget is a proposal for an information-diffusion-type social problem, and I made the dataset using cloud sourcing. Next, we developed a method for estimating information-diffusion-type social problems from SNS data. I showed that this method detected some social issues earlier than the mass media.

Free Research Field

ネットワーク分析

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

SNSデータから、クラウドソーシングを利用して比較的安価かつ大量に悩みや社会課題について投稿している内容を判定する手段の開発を行なった。また、収集した投稿を用いて、自動的に情報拡散型の社会課題を見出す方法の開発を行なった。これによって、マスメディアに報道されるよりも早く一部の社会課題を検出できることを示した。本成果によって、社会課題を早期発見し、問題を重症化させず解決に導ける可能性を示した。これによって、社会に潜む多様な声を拾い上げ、多数の人々に届けるしくみづくりの最も基礎的な部分の開発ができた。