【研究分野】ウェブ情報学・サービス情報学

【研究領域課題番号】17H01821 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

インターネット / ウェブサービス / 進化理論 / 自己組織的臨界状態 / Big Data / OEE / ソーシャルメディア / ビッグデータ / Yule Simon / タグ / ウェブデータ / 進化 / Price方程式 / ウェブ / 新規性 / オープンエンド / 生態系 / STS / 進化ダイナミクス / 機械学習 / 人工生命 / タグの進化 / 人工知能 / ソフトコンピューティング / 自己組織化

【研究成果の概要】

ウェブサービスが臨界状態（一つの投稿が大きく波及するような）に向かって進化していることを示した。それと同時にユーザーグループが特徴的な集団構造をつくっていくように観測できた。タグをつけるサービスどうしを比較し、簡単な数理モデル（Yule-Simonモデル）とでは説明できない現象を見い出した。ウェブの「意味」の創出は、新しいタグの進化ではなく、タグどうしの組み合わせの進化にある。特に投稿間に親子関係を持ち込むｊことで、400週に及ぶデータの進化系譜を描き、それを解析した。

【研究の社会的意義】

インターネットは、人が作った進化する複雑な人工物の代表例です。人というユーザーがインターネットの動きを個別には作っているが、全体の動態はよくわからないものです。われわれはこのシステムの大規模なデータの解析を行い、それが簡単な数理モデルでは表せないことや、進化系統樹を描く解析を行うことで、進化という視点を生物以外にも拡張して論ずることに成功しました。これは、新しい学問領域を創発させたといえるでしょう。社会的にも、インターネットとはないか、という視点を更新し、進化論というのがけっして狭い生物だけの話ではなく、拡張して考えられることを普及させるのは大事なことだと考えています。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31

【配分額】15,860千円 (直接経費: 12,200千円、間接経費: 3,660千円)

【研究分野】国際関係論

【研究領域課題番号】16K13347 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

計算社会科学 / 国際理論 / 自然言語処理 / トピックモデル / ビッグデータ / 政治討議 / ソーシャルメディア / ネットワーク解析 / 国際規範

【研究成果の概要】

人間の社会行動に関するデジタル化された高密度・大容量のデータの蓄積を背景に、近年、計算社会科学と呼ばれる新たな学問領域が勃興し、急速な発展を遂げている。本研究では、主に政治学や国際関係論の文脈で、自然言語処理・機械学習など計算社会科学的分析手法を導入した研究を広範に行った。日米の議会データを用いた一連の研究（政治的分極化に関する研究など）とこれらの成果の公表を通じて、こうした手法の有効性と課題を示すことができた。

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2016-04-01 - 2018-03-31

【配分額】3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)

【研究分野】自然災害科学・防災学

【研究領域課題番号】26870471 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

台風 / 災害 / ソーシャルメディア / マッシュアップ / リアルタイム / 防災 / 減災 / デジタルアース / マップ / ビッグデータ / ウェブコンテンツ / ビジュアライゼーション / 地図

【研究成果の概要】

開発したシステムによって，災害の進捗状況をリアルタイムで可視化・アーカイブ化することができ，その結果は事後の報道内容とよく一致していた．成果物は多数のユーザに活用され，公開直後の3日間で30万ページビューを超えるアクセスがあった．加えて，その後に発生した多様な災害に対応するアップデートを施した結果，災害発生タイミングに合わせてアクセス数が増加し，これまでに60万ページビューを超えるアクセスがあり，TV，新聞，ウェブメディアで数多く言及された．このことから，研究代表者らの手法が効果を発揮しており，災害速報システムとして社会に定着しつつあると推測する．

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2014-04-01 - 2016-03-31

【配分額】3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)

【研究分野】商学

【研究領域課題番号】25245054 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

大規模データ / ソーシャルメディア / 消費者相互作用 / 口コミ / テキスト情報 / マーケティングモデル / 大規模ビジネスデータ / CRM / ビッグデータ / ベイズモデリング / トピックモデル / 情報統合 / 非構造データ / ソーシャルメディアデータ / スパースデータ / 口コミ効果 / 大規模情報 / ＣＲＭ / 消費者行動 / 構造・非構造データ / 市場反応

【研究成果の概要】

構造化データ（数値）を中心としたこれまでのCRMモデル研究にTwitterやSNSなどソーシャルメディアの非構造データ（テキスト）を取り入れ、これら異なる種類の情報を統合することによりモデルを高度化して消費者間の相互作用を含む行動プロセスの解明の研究を行い、消費者行動に関する新しい知見と非構造データを含む大規模データに対応可能な新しいマーケティングモデルを開発した。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2013-10-21 - 2017-03-31

【配分額】41,340千円 (直接経費: 31,800千円、間接経費: 9,540千円)

【研究分野】社会心理学

【研究領域課題番号】25285181 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ソーシャルメディア / ビッグデータ / 情報伝播 / ネットワーク / 社会的影響

【研究成果の概要】

本研究では，東日本大震災時にソーシャルメディア上で伝播した情報を，心理学と情報学の観点から，ネットワーク構造（どのようなしくみに支えられて伝播が生じるのか）と情報価（どのようなリスク情報が伝播されやすいのか）の2次元に注目して分析し，こうした情報伝播がもつ社会的な影響について考察した．ツイートを対象とした分析の結果，強い不安感情が情報の拡散性を高め，その傾向はパーソナルメディアがもたらす情報において顕著であることが示された．また，リスク情報拡散を担うのはネットワークの中心性または相互性の低いユーザであることが示された．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31

【配分額】15,860千円 (直接経費: 12,200千円、間接経費: 3,660千円)

【研究分野】都市計画・建築計画

【研究領域課題番号】23656370 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ソーシャルネットワークサービス / SNS / ビッグデータ / 感性単語 / クラスター分析 / 時系列分析 / 地理情報 / デジタル・エスノグラフィー / ソーシャルメディア / ビックデータ / Twitter / データサイエンス / テキストマイニング / 感情表現単語 / 都市ブランディング / ライフスタイル / ソーシャルネットワーキングサービス / 共起度 / 可視化

【研究成果の概要】

近年のスマートフォンの普及により、SNSがより馴染みのあるものになった。とりわけ、ユーザーがコンテンツを生み出すメディアの中では、地理情報を付与したSNSが徐々に普及してきた。このメディアの特性はユーザーが場所と関連した文章や写真を投稿する傾向にある。これらの文章から自動分析を施して、今までの都市調査のようにある一時的な情報を取得するのではなく、都市の動的な状態を発見出来ると思われる。それを最終目標におき、本研究では、1.利用者の利用単語頻度から導き出される都市のスケープ、2.都市で使われている単語から導き出される都市の分類、3.震災時のSNS利用者の感情変化を主題として研究を行った。

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2011 - 2013

【配分額】3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)