【研究領域課題番号】19H01141 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

歴史ビッグデータ / データ構造化 / エンティティ / 識別子 / 歴史GIS / IIIF / 機械学習 / 研究基盤 / 統合解析 / データ駆動型復元 / アノテーション

【研究成果の概要】

「歴史ビッグデータ」という新しい研究分野を確立するための基礎的な研究を進めるとともに、歴史ビッグデータの構築を推進する研究基盤を公開した。まず、歴史ビッグデータ構築の参照モデルとなるよう、データ構造化ワークフローのモデル化に取り組み、文書空間と実体空間を双方向的に結合する新しいモデルを提案した。次に、実体空間の構造化となるエンティティデータベースの拡充を進め、現代から過去に至る様々な粒度の地名に識別子を付与するとともに、歴史災害に関する識別子の付与も進めた。さらに、歴史ビッグデータに関わる様々なツールも構築し公開することで、今後の歴史ビッグデータ研究の基礎を築くことができた。

【研究の社会的意義】

「歴史ビッグデータ」は、過去の世界を探る新しい研究方法であり、歴史的記録から機械可読なデータを生成し、それらを統合解析することで、新しい視点から過去の世界を調査するための学術的な枠組みである。データ構造化ワークフローのモデル化や、多様な研究基盤の公開などを通して、今後の歴史ビッグデータ研究の基礎を確立したことが、本研究の学術的意義である。一方、複数の分野の研究者が歴史ビッグデータという言葉を違和感なく使うようになり、一般市民向けの雑誌や新聞でも歴史研究にAIやビッグデータを活用する特集が組まれるなど、「歴史ビッグデータ」の概念が社会に広く浸透したことは、本研究の社会的意義と言える。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31

【配分額】43,680千円 (直接経費: 33,600千円、間接経費: 10,080千円)

【研究領域課題番号】18H03576 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

史資料画像 / IIIF / データ駆動 / キュレーション / 機械学習

【研究成果の概要】

2019年度までの成果にもとづき，統合史資料画像データ駆動型人文科学研究基盤の確立を進めて行くため，以下に示す3課題を実施した：
1．統合史資料画像データ生成手法の確立: 統合史資料画像データの構造化をさらに洗練し，生成方法の確立を進める．今年度は下記の2点を重点的に実施した：（a）くずし字等の文字画像データ: 2020年10月にJSPS科研費18H05221との連携により開発を進めた新たな歴史文字連携検索システム「史的文字データベース連携検索システム」の本運用を開始した．（b）史資料画像とそれに紐づくデータの統合:宮崎県都城島津邸などでの調査・撮影を行い，『上井覚兼日記』に関わる史資料とその画像，登場する人名・地名を関連付けていき，さらに他史資料へ関連付け手法の確立を進めた．
2．統合史資料画像データ管理システムの構築: 1.の成果にもとづき統合史資料画像データを格納・管理し，検索・提示していくための基盤整備を進めた．その成果を具現化するため，2020年8月より稼働する新しい史料編纂所データベース検索サービスSHIPS DBで利用していく画像ビューアのプロトタイピングを行った．
3．潜在的関連史資料の検出:史料編纂所で構築している歴史情報リポジトリ(人名・地名・文字をその出典とともに蓄積)の拡充に務めた．また，鎌倉時代の記録である『民経記』を用いて、これまで培ってきた潜在的関連史資料の検出手法および可視化手法の確立を進めた．

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2018-04-01 - 2023-03-31

【配分額】42,510千円 (直接経費: 32,700千円、間接経費: 9,810千円)