著者
木川田 朱美 吉田 光男 辻 慶太 キカワダ アケミ ツジ ケイタ
出版者
日本図書館情報学会
雑誌
第58回日本図書館情報学会研究大会発表要綱
巻号頁・発行日
pp.1-4, 2010-10

本稿では、各都道府県が青少年保護育成に関する条例により図書類を有害図書類として指定する、いわゆる有害図書規制に関して、指定された図書に関する情報が散逸している問題について指摘する。その問題を解決し、規制の実態や有効性を明らかにするための量的調査を容易にするために、各都道府県が指定した有害図書等に関する情報を収録したデータベースを提案し試作する。
著者
佐藤 翔 石橋 柚香 南谷 涼香 奥田 麻友 保志 育世 吉田 光男
出版者
情報知識学会
雑誌
情報知識学会誌 (ISSN:09171436)
巻号頁・発行日
pp.2019_035, (Released:2019-07-19)
参考文献数
25

本研究では非専門家にとっての論文タイトルの「面白さ」を得点化し,Twitterからの言及数が多い論文と言及されたことのない論文でこの得点に差があるかを検証した.Twitterからの言及数データはCeek.jp Altmetricsから収集し,2008年に出版された論文の中でTwitterからの言及回数が特に多い論文103本と,言及回数が0の論文の中からランダムに選択した100本を分析対象とした.4名の非専門家が各論文タイトルの「面白さ」を7段階で評価し,その点数の合計を「面白さ」得点と定義した.分析の結果,Twitterからの言及数が多い論文グループと,言及数が0の論文グループで「面白さ」得点には有意な差が存在し,Twitterからの言及数が多い論文の方がタイトルが「面白い」傾向が確認された.さらに,この差は分野別に分析しても確認された.
著者
佐藤 翔 吉田 光男
出版者
情報知識学会
雑誌
情報知識学会誌 (ISSN:09171436)
巻号頁・発行日
vol.27, no.1, pp.23-42, 2017-03-10 (Released:2017-05-12)
参考文献数
21

本研究では2006~2015年に日本の学協会誌に掲載された論文1,080,840本を対象に,日英の主要なオルトメトリクス計測サービスから得たデータに基づき,オルトメトリクスの付与状況を分析した結果について報告する.日本の学協会誌掲載論文のうち,ソーシャルメディアからの言及があるものは約1~2%とごくわずかであった.分野,言語,出版年とオルトメトリクスの関係については用いるデータ源により異なる傾向があるが,人文社会系の論文でソーシャルメディアからの言及が多いことは共通している.また,同一の論文を対象とした場合でも,データ源によって収集されているソーシャルメディア上の言及の範囲は異なっていた.
著者
鳥海 不二夫 榊 剛史 吉田 光男
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)
巻号頁・発行日
vol.35, no.4, pp.F-K45_1-7, 2020-07-01 (Released:2020-07-01)
参考文献数
20

The spread of COVID-19, the so-called new coronavirus, is currently having an enormous social and economic impact on the entire world. Under such a circumstance, the spread of information about the new coronavirus on SNS is having a significant impact on economic losses and social decision-making. In this study, we investigated how the new type of coronavirus has become a social topic in Japan, and how it has been discussed. In order to determine what kind of impact it had on people, we collected and analyzed Japanese tweets containing words related to the new corona on Twitter. First, we analyzed the bias of users who tweeted. As a result, it is clear that the bias of users who tweeted about the new coronavirus almost disappeared after February 28, 2020, when the new coronavirus landed in Japan and a state of emergency was declared in Hokkaido, and the new corona became a popular topic. Second, we analyzed the emotional words included in tweets to analyze how people feel about the new coronavirus. The results show that the occurrence of a particular social event can change the emotions expressed on social media.
著者
佐藤 翔 吉田 光男
出版者
(株)化学同人
雑誌
化学 = Chemistry (ISSN:04511964)
巻号頁・発行日
vol.71, no.2, pp.23-28, 2016-02

従来のピア・レビューや被引用数の問題点や限界が指摘されるなか、TwitterやFaceboookなどのソーシャルメディアで言及された指標をもとに評価する「オルトメトリクス」が登場し、注目されている。新たな指標から何がわかるのか、これまでの指標にとって代わるのか、その可能性を探ってみよう。
著者
廣中 詩織 吉田 光男 岡部 正幸 梅村 恭司
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)
巻号頁・発行日
vol.32, no.1, pp.WII-M_1-11, 2017-01-06 (Released:2017-01-20)
参考文献数
24

The home locations of Twitter users can be estimated using a social network, which is generated by various relationships between users. There are many network-based location estimation methods with user relationships. However, the estimation accuracy of various methods and relationships is unclear. In this study, we estimate the users’home locations using four network-based location estimation methods on four types of social networks in Japan. We have obtained two results. (1) In the location estimation methods, the method that selects the most frequent location among the friends of the user shows the highest precision and recall. (2) In the four types of social networks, the relationship of follower has the highest precision and recall.
著者
佐藤 翔 吉田 光男 安蒜 孝政 逸村 裕
出版者
情報知識学会
雑誌
情報知識学会誌 (ISSN:09171436)
巻号頁・発行日
vol.21, no.2, pp.157-162, 2010-05-28 (Released:2011-06-25)
被引用文献数
1

本研究では情報探索行動の起点としてのWikipediaの有効性について検討することを目的に,日本語版Wikipediaの外部リンク約119万件について,URLの詳細やアクセス障害・リンク切れの状況について調査した.結果から,1)日本語版Wikipediaからのリンクの11%程度でアクセスに障害がある,2) edu,co.jp,go.jpドメインの外部リンクでアクセス障害が多い,3) 新聞社が運営するニュースサイトで特にアクセス障害が多いこと等を明らかにした.
著者
森國 泰平 吉田 光男 岡部 正幸 梅村 恭司
出版者
情報処理学会
雑誌
情報処理学会論文誌(トランザクション)データベース(TOD) (ISSN:18827799)
巻号頁・発行日
vol.8, no.4, pp.16-26, 2015-12-28

ツイートに含まれる特徴と位置情報を対応させることで,実世界を観測するセンサとしてTwitterを活用することができる.しかし位置情報が付加されたツイートは少なく,Twitterをセンサとして活用するときの問題の1つとなる.そこで本研究では,ツイートの投稿位置を推定し,より多くのツイートに正確な位置情報を付与することを目的とする.この目的を達成するために,ツイート中のノイズとなる単語を除去するためのフィルタリング手法を提案する.また,単語の地理的分布を平滑化するためのスムージング手法も提案する.これらの提案手法が従来手法よりも有効に機能することを示し,その考察を行う.Twitter can be considered as a real-time sensor that responds to real-world events by combining the content and location information of tweets. However, a problem persists: tweets containing location information are too small. To overcome this problem, we estimate the location where a tweet was posted. Our main method involves using word filters called AF filter and TF-IAF filter that detect stop words. In addition, we propose a smoothing method called Distance smoothing for overcoming sparsity of words. We show that both our methods improve location estimation accuracy and discuss the features of the results.
著者
廣中 詩織 吉田 光男 梅村 恭司
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)
巻号頁・発行日
vol.35, no.1, pp.E-J71_1-10, 2020-01-01 (Released:2020-01-01)
参考文献数
26

Users’ attributes, such as home location, are necessary for various applications, such as news recommendations and event detections. However, most real user attributes (e.g., home location) are not open to the public. Therefore, their attributes are estimated by relationships between users. A social graph constructed from relationships between users can help estimate home locations, but it is difficult to collect many relationships, such as followers’ relationships. We focus on users whose home locations are difficult to estimate, so that we can select users whose locations can be accurately estimated before collecting relationships. In this paper, we use their profiles which can be collected before collecting relationships. Then, we analyze difficult users with their profiles. As a result, we found that users whose home locations incorrectly estimated had a longer duration since the date their account was created, longer name, and longer description. In addition, the results indicated that the users whose home locations were incorrectly estimated differed from those whose home locations could not be estimated.
著者
森國 泰平 吉田 光男 岡部 正幸 梅村 恭司
雑誌
情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)
巻号頁・発行日
vol.8, no.4, pp.16-26, 2015-12-28

ツイートに含まれる特徴と位置情報を対応させることで,実世界を観測するセンサとしてTwitterを活用することができる.しかし位置情報が付加されたツイートは少なく,Twitterをセンサとして活用するときの問題の1つとなる.そこで本研究では,ツイートの投稿位置を推定し,より多くのツイートに正確な位置情報を付与することを目的とする.この目的を達成するために,ツイート中のノイズとなる単語を除去するためのフィルタリング手法を提案する.また,単語の地理的分布を平滑化するためのスムージング手法も提案する.これらの提案手法が従来手法よりも有効に機能することを示し,その考察を行う.
著者
奥本 隼 山根 恵和 吉田 光男 岡部 正幸 梅村 恭司
出版者
日本教育工学会
雑誌
日本教育工学会論文誌 (ISSN:13498290)
巻号頁・発行日
vol.41, no.2, pp.177-186, 2017-09-10 (Released:2017-09-29)
参考文献数
9

板書(黒板や白板)を用いた講義では,講師が記述や説明をするために板書の前を遮ることがある.このとき,遮られた板書内容が見えず,ノートに書き写しにくいと感じる経験は多くある.我々の提案するシステムでは,カメラで撮影した板書映像を処理し,板書の前を遮る講師をシルエットにして透過することで,遮られた板書内容と講師の動きの両者が読み取れる映像を提供できる.我々の方法の特徴は,この映像処理をリアルタイムに実現することと,映像を講義室内のサブモニタで表示することによって板書遮蔽問題を解決することである.遮られた板書内容を提示する方法として,本手法のシルエットを透過表示する方法や講師を完全に消去する方法が考えられる.我々は提示方法として,どの方法が好まれるか比較実験をおこない,シルエットを透過して表示する方法が好まれるという結果を有意に確認した.
著者
吉田 光男 荒瀬 由紀
出版者
情報処理学会
雑誌
情報処理学会論文誌(トランザクション)データベース(TOD) (ISSN:18827799)
巻号頁・発行日
vol.9, no.1, pp.20-30, 2016-03-31

ソーシャルメディアでの言及量やウェブ検索エンジンでの検索頻度をもとに,トレンドキーワードを発見する研究開発が広く行われている.また,注目されているキーワードに対して情報を付与し,そのキーワードの理解を促すような試みもある.しかし,それらのトレンドキーワードが様々なウェブリソースでどのように振る舞うのかは必ずしも明らかではない.そこで本研究では,トレンドをとらえうるウェブリソースを対象に,収集したトレンドキーワードがどのように振る舞うのかを横断的に調査する.この調査により,大半のトレンドキーワードがオンライン辞書サービスに登録されていないこと,検索のトレンドは2日で50%未満の頻度に収束すること,ソーシャルメディア(Twitter)がほかのウェブリソースよりもトレンドに敏感であることなどを明らかにする.Many researchers work on studies for discovering trend keywords and queries on the web, i.e., search frequency and social media. Moreover, studies on trend query classifications are being conducted. However, the behavior of trend queries for various web resources is unclear. In this study, we investigate how trend queries appear in different resources on the web. We clarify the following. (1) Most trend queries are not registered with online dictionary services. (2) The trend converges in approximately two days. (3) Social media websites (such as Twitter) are responsive to trend queries.
著者
吉田 光男 荒瀬 由紀
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)
巻号頁・発行日
vol.30, no.1, pp.161-171, 2015-01-06 (Released:2015-01-06)
参考文献数
27

Query classification is an important technique for web search engines, allowing them to improve users' search experience. Specifically, query classification methods classify queries according to topical categories, such as celebrities and sports. Such category information is effective in improving web search results, online advertisements, and so on. Unlike previous studies, our research focuses on trend queries that have suddenly become popular and are extensively searched. Our aim is to classify such trend queries in a timely manner, i.e., classify the queries on the same day when they become popular, in order to provide a better search experience. To reduce the expensive manual annotation costs to train supervised learning methods, we focus on a label propagation method that belongs to the semi-supervised learning family. Specifically, the proposed method is based on our previous method that constructs a graph using a corpus, and propagates a small number of ground-truth categories of labeled queries in order to estimate the categories of unlabeled queries. We extend this method to cut ineffective edges to improve both classification accuracy and computational efficiency. Furthermore, we investigate in detail the effects of different corpora, i.e., web/blog/news search results, Tweets, and news pages, on the trend query classification task. Our experiments replicate the situation of an emerging trend query; the results show that web search results are the most effective for trend query classification, achieving a 50.1% F-score, which significantly outperforms the state-of-the-art method by 7.2 points. These results provide useful insights into selecting an appropriate dataset for query classification from the various types of data available.
著者
吉田 光男
出版者
情報科学技術協会
雑誌
情報の科学と技術 (ISSN:09133801)
巻号頁・発行日
vol.64, no.12, pp.501-507, 2014-12

インパクトファクターやh 指数など被引用数をもとにした指標により,学術情報の評価が行われてきた。2010 年前後より,被引用数にかわる評価指標として,ソーシャルメディアなどにおける言及の利用が試みられている。この指標はオルトメトリクスと総称される。本稿では,オルトメトリクスの概要,および,筆者が開発している国産オルトメトリクス計測サービスCeek.jp Altmetrics の開発について述べる。さらに,ソーシャルメディアなどにおける日本語文献の言及動向を報告し,今後の展望について述べる。Academic information has been evaluated by citation-based indicators such as the Impact Factor and h-index. Since around 2010, mentions in social media have been used instead of citation-based indicators.These indicators are called “Altmetrics”. This paper discusses the overview of altmetrics and the national altmetrics measurement service “Ceek.jp Altmetrics” that the author has been developing. In addition, the paper reports the trend of mentions for Japanese academic information in social media and discuss the future outlook.
著者
吉田 光男 乾 孝司 山本 幹雄
巻号頁・発行日
2010-02

Web 2.0 はWeb 上における情報の双方向性を強化し,新たなWeb サービスを生み出した.そのWeb サービスの一種としてTwitter をはじめとするマイクロブロギング・サービスが挙げられる.マイクロブロギング・サービスはオンライン・ソーシャル・ネットワーキング・サービスの一種であり,個人の情報プラットフォームとして機能する.本論文では,代表的なマイクロブロギング・サービスであるTwitter のリンクを含むつぶやきに着目し,その特徴を調査した.その結果,人間による投稿とボットによる投稿では投稿文字列長に顕著な差があること,ユニークユーザ数の多いニュースサイトがTwitter ではあまり注目されていないことなどが明らかになった.
著者
吉田 光男 風間 一洋 佐藤 翔 桂井 麻里衣 大向 一輝
出版者
豊橋技術科学大学
雑誌
基盤研究(B)
巻号頁・発行日
2019-04-01

現在の学術情報システムは,研究者の高度な専門性を前提とした画一的なシステムであり,それ以外の利用者の要求に応えられず,自ら利用範囲を狭めている。本研究の目的は,利用者の状況に応じ,多様な観点で学術情報を提示できる学術情報システムを実現することである。この実現のために,利用者の様々な探索要求に対応する新しい学術情報評価指標を複数開発した上で,利用者の行動履歴をもとに研究練度を推定し,利用者の研究練度に応じて複数の指標を自動的に統合する学術情報システムを構築する。