著者
髙岡 昂太 坂本 次郎 北條 大樹 橋本 笑穂 山本 恒雄 北村 光司 櫻井 瑛一 西田 佳史 本村 陽一 K. Takaoka J. Sakamoto D. Hojo E. Hashimoto Yamamoto K. Kitamura E. Sakurai Y. Nishida Y. Motomura
雑誌
SIG-SAI = SIG-SAI
巻号頁・発行日
vol.33, no.5, pp.1-7, 2018-11-22

As the number of reported child abuse cases is increasing, the workload of child welfare social workers is highly escalated. This study aims to find the characteristics of recurrent cases in order to support the social workers. We collected data around the child abuse and neglect from a prefecture database and analyzed it with Probabilistic Latent Semantic Analysis and Bayesian Network modeling. As the result, pLSA showed the four different clusters and Bayesian Network revealed a graphical model about the features of recurrence cases. The Interpretable modeling can be effectively deployed in those child welfare agencies to save children who are suffering from child abuse cases.
著者
今井 健太 北村 光司 西田 佳史 竹村 裕 杉本 裕
出版者
一般社団法人 日本機械学会
雑誌
ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 2015 (ISSN:24243124)
巻号頁・発行日
pp._1A1-W02_1-_1A1-W02_4, 2015-05-17 (Released:2017-06-19)

A large number of injuries were occurred in Japanese school environments. To prevent school injuries, it is important to understand accident situations and prioritize intervention targets. However, it is difficult for a risk manager of each school to do this since each school does not have data enough for statistical analysis. In this study, we developed the system that allows to grasp serious accident situations by integratively utilizing data distributed in multiple schools. The developed system finds serious accident situations that a school risk manager should know as follows. First, the system registers situational feature vectors for accident situations data by using a textmining technology. Second using the database, it searches accidents situations similar to the actually occurred situations. Finally it shows most expensive accidents using medical cost data. The effectiveness of the system was confirmed using 5,817 school injury data.
著者
北村 光司 掛札 逸美 西田 佳史 本村 陽一 山中 龍宏
出版者
特定非営利活動法人 日本バーチャルリアリティ学会
雑誌
日本バーチャルリアリティ学会論文誌 (ISSN:1344011X)
巻号頁・発行日
vol.14, no.1, pp.11-19, 2009
参考文献数
20

Developing effective safety messages targeting parents is one of the key issues of injury prevention and safety promotion research. The present study was conducted using online-experiment as well as a focus-group methodology to evaluate message effects of animations which depicted childhood injury situations. Parents with children aged 0.5-2 years participated in the study. Compared to simple texts with illustrations on a paper describing injury scenes, animations appeared to be more effective in terms of leaving a strong impression. Focus-group discussion revealed that animations gave parents an opportunity to consider strategies to prevent injuries depicted in the animations. The results suggested that further examination of effectiveness of injury scene animations in safety education is worthwhile.
著者
北村 光司
出版者
東京理科大学
雑誌
特別研究員奨励費
巻号頁・発行日
2005

乳幼児の事故を予防するための1つの方法として、保護者の乳幼児事故に関する認知の教育支援がある。これはリスクコミュニケーションの観点から重要な課題である。しかし、従来の乳幼児事故に関する教育支援や情報提供の方法は、書籍やパンフレットによる注意喚起にとどまっており、効果的な方法ではなかった。それは、(1)事故に関する情報を提供するのみという情報の一方通行で終わってしまっており、その情報による効果の検証が行われていないためと、(2)事故に対する認識や考え方は人それぞれによって異なるにもかかわらず、すべての人に一様に同じ情報を発信していたためである。この問題点を解決するためには、情報を提供しながら、ユーザの認知構造の調査や情報の効果の検証を行い、それらの情報をもとに次に提供する情報を適宜選択するシステム、すなわち、フィードバック系をもった情報制御システムが必要となる。そこで、(1)サービスを提供しながらユーザの認知構造や情報の効果を検証するためのサービス統合型センシング機能と、(2)得られたユーザからの情報に基づいて個人適合する機能を特徴とする情報循環システムを提案した。(1)サービス統合型センシング機能に関しては、2005年より(株)ベネッセコーポレーションと共同でWeb上で事故シーンアニメーション動画を提供するサービスを行っており、そのサービス上で保護者が入力した子どもの年齢や発達段階や、動画を見た後に行うアンケートの回答をログデータとして収集し、分析した。(2)個入適合する機能に関しては、保護者が認知していない事故の動画を適切に選択するための手法として、乳幼児の事故に関連するパラメータ(事故の種類、子どもの発達段階、事故に関連したモノ、事故時の子どもの行動など)を特徴量で表現することによって、類似する特徴を持つ動画を選択する手法提案し、保護者20人を対象に検証実験を行い、ランダムに提供するよりも、効果的に認知を向上させることが可能であることを確認した。