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

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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

鳥海 不二夫 吉田 光男

出版者

Webインテリジェンスとインタラクション研究会

雑誌

Webインテリジェンスとインタラクション研究会 予稿集 第12回研究会 (ISSN:27582922)

巻号頁・発行日

pp.27-32, 2018 (Released:2022-11-07)

参考文献数

15

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本研究では,2017年に行われた衆議院選挙の政党公式アカウントのツイートの拡散力について分析を行った.まず,公式アカウントのフォロワーとそのソーシャルネットワーク,選挙期間中の公式アカウントのツイートの拡散状況を収集した. 本研究では6政党の公式アカウントを含む61,462,601ユーザの503,648,217ツイートを収集し,当該データを用いて分析を行った.まず,各政党のツイートがどの程度のユーザまで到達した可能性があるかを拡散カと定義し,各政党の拡散力を評価した.その結果,フォロワー数と拡散力は必ずしも一致せず,最もフォロワー数が多かった立憲民主党よりも自民党のアカウントの方が高い拡散力を持つことが明らかとなった.次に,フォロワー数と拡散力の強さが一致しなかった要因の分析を行った. その結果,フォロワー同士のソーシャルネットワークと,公式アカウントのツイート内容が拡散力に大きく影響を与えていることが明らかとなった.自民党の公式アカウントは,フォロワーのフォロワーに政党をフォローしていないユーザが多いこと,政治的なツイート以外をほとんど行っていないことの二点が高い拡散力を持っている要因であることが明らかとなった.一方,立憲民主党のアカウントではフォロワー同士のつながりが強く,また公式アカウントが多数の非政治的ツイートを行っており,ネット選挙における戦略の違いが拡散力の差につながっていることが明らかとなった.

著者

榊 剛史 笹原 和俊 高野 雅典 瀧川 裕貴 鳥海 不二夫 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 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.36, no.5, pp.594-598, 2021-09-01 (Released:2021-09-01)

著者

榊 剛史 吉田 光男 株式会社ホットリンク 豊橋技術科学大学大学院

雑誌

人工知能

巻号頁・発行日

vol.32, no.2, 2017-03-01

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

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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

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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

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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

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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

左野 寛之 吉田 光男

雑誌

2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

巻号頁・発行日

2023-04-06

著者

吉田 光男 松本 明日香

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.27, no.1, pp.43-50, 2012-01-01 (Released:2020-09-29)

著者

小林 和央 風間 一洋 吉田 光男 大向 一輝 佐藤 翔 桂井 麻里衣

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J105-D, no.5, pp.310-321, 2022-05-01

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本論文では,オルトメトリクスで用いられる論文評価指標の時系列ベクトル表現から検知したバーストの有無や期間・回数などのバースト特性から,多様なユーザによって生み出された論文の評価について多面的に分析する.実際に,2年間のソーシャルメディアの論文言及データから論文言及人数,CiNii Articlesの検索ログから論文閲覧人数を求め,それらの時系列変化から言及バーストと閲覧バーストを検知した.次に,論文とそのバースト特性の関係を,言及バーストと閲覧バーストの対応,閲覧人数の順位,論文の書誌情報,検索語,時系列変化を用いて分析した.その結果,閲覧人数では特定の専門分野の研究者や学生向けよりも,ソーシャルメディア上の情報拡散の影響を強く受けた一般的なユーザ向けの論文がより上位にくることと,ソーシャルメディアの情報拡散と学術イベントが引き起こすバースト特性は異なることがわかった.最後に,バースト特性を用いて,ユーザ属性に応じた学術情報検索を実現する可能性について検討する.

著者

小林 和央 風間 一洋 吉田 光男 大向 一輝 佐藤 翔

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.2020_007, (Released:2020-04-17)

参考文献数

31

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学術論文等の評価指標として,従来は論文の被引用数が用いられてきたが,近年ではオルトメトリクス(Altmetrics)などのソーシャルメディア上の反応を用いる方法も提案されている.本論文では,オルトメトリクスに用いられるような,インターネット上の論文に関するユーザの行動から求める論文検索サービス上の閲覧人数やソーシャルメディア上の言及人数などの論文の重要性を表す基本指標とは別に,論文がどの程度普遍的なものとして扱われているかを示す普遍度を用いて,論文の特性を分析する手法を提案する.実際に,2 年間のCiNii Articles の検索ログとソーシャルメディア上の論文の言及データを用いて,同一の論文集合に対する論文の閲覧と言及の違いや特性を分析すると同時に,提案指標の妥当性を検証する.

著者

吉田 光男 松本 明日香 Mitsuo Yoshida Asuka Matsumoto

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.27, no.1, pp.43-50, 2012-01-01

著者

吉田 光男

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2013

著者

吉田 光男

巻号頁・発行日

2014

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2013

著者

小林 和央 風間 一洋 吉田 光男 大向 一輝 佐藤 翔

雑誌

WebDB Forum 2019論文集

巻号頁・発行日

vol.2019, pp.29-32, 2019-09-01

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インターネットの普及と文献の電子化に伴い,CiNii Articles などの学術論文検索が日常的な学習や研究で重要な役割を果たすようになった.ただし,研究者以外の多彩なユーザに,文献がどのように利用されているかは明らかではない.本稿では,学術情報検索サービスのユーザの閲覧行動を,何人が閲覧したかで重要度を示す閲覧人数と,ある論文を閲覧したユーザが他にどのくらい論文を閲覧したかで内容の普遍性を示す閲覧普遍度の2つの指標と,学術および一般出版物の種別を用いて分析する.まず,CiNii Articles のサービスの利用履歴から,ユーザが閲覧した各文献の閲覧人数と閲覧普遍度を求める.次に,計算機科学分野のクエリの検索結果を閲覧人数と閲覧普遍度で順位付けした後に,該当分野における主要3学会が発行・開催する論文誌,研究会,大会・シンポジウム,そして一般的な出版社の雑誌などの異なる特性を表す種別を付与することで,各指標の順位に伴う文献種別の傾向や特性の変化を分析する.

著者

岩科 智彩 吉田 光男 伊藤 貴之

雑誌

研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI) (ISSN:21888698)

巻号頁・発行日

vol.2018-UBI-60, no.24, pp.1-7, 2018-11-27

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情報発信ツールとして利用されている SNS (Social Networking Service) は,現在でも団体や個人による情報拡散を目的とした利用例が増加している.SNS の中でも特に Twitter は気軽に拡散 (リツイート) できることで知られ,その日本国内での利用は著しい.本研究では,Twitter 上で影響力のあるユーザ (キーパーソン) のリツイートユーザ (リツイーター) に焦点を絞り,時間データを使用して情報拡散におけるリツイーターの行動パターンを可視化する.また,その可視化画像から観察されるキーパーソンごとの情報拡散の性質について,ツイート内容とリツイーターの側面から考察する.

著者

吉田 光男 荒瀬 由紀

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 = Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence : AI

巻号頁・発行日

vol.30, no.1, pp.161-171, 2015-01

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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

内山 慎太郎 吉田 光男 梅村 恭司

出版者

一般社団法人 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

pp.45092, (Released:2022-02-01)

参考文献数

26

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教師から学習者に対して動画にアノテーションをつける機能「ステアリング・マーク」を,反転授業の事前学習動画視聴システムに実装し,その有用性を評価した.ステアリング・マークは,教師による丹念な設計という観点から着想を得て,学習者の個性に合わせた指導・支援を目的とし,学習者の立場に応じて動画の提示方法を変更する手段を提供する.印象評価実験によって,ステアリング・マークは学習者にとって受け入れられるものであることが示された.また,ステアリング・マークが提供する学習の個性化を支援する方策が学習者らにとって望ましいものであるとわかった.さらに,視聴行動ログの分析による有用性の検証から,ステアリング・マークが学習者の動画視聴行動に対して,自身の理解が足りていない場所の反復視聴を補助していることが示された.

著者

高橋 裕史 梶 光一 吉田 光男 釣賀 一二三 車田 利夫 鈴木 正嗣 大沼 学

出版者

日本哺乳類学会

雑誌

哺乳類科学 (ISSN:0385437X)

巻号頁・発行日

vol.42, no.1, pp.45-51, 2002 (Released:2008-07-23)

参考文献数

13

被引用文献数

8

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洞爺湖中島において移動式シカ用囲いワナの一種であるアルパインキャプチャーシステム(Alpine Deer Group Ltd., Dunedin, New Zealand)を用いたエゾシカ Cervus nippon yesoensis の生体捕獲を行った.1992年3月から2000年2月までに,59日間,49回の捕獲試行において143頭を捕獲した.この間,アルパインキャプチャーの作動を,1ヶ所のトリガーに直接結びつけたワイヤーを操作者が引く方法から,電動式のトリガーを2ヶ所に増設して遠隔操作する方法に改造した.その結果,シカの警戒心の低減およびワナの作動時間の短縮によってシカの逃走を防止し,捕獲効率(捕獲数/試行数)を約1.1頭/回から3.5頭/回に向上させることができた.