著者

久田 祥平 村山 太一 矢田 竣太郎 若宮 翔子 荒牧 英治

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第35回 (2021)

巻号頁・発行日

pp.1D2OS3a04, 2021 (Released:2021-06-14)

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ソーシャルメディアの時代、私たちはフィルターバブルによって意図せずとも偏った情報にさらされることが多い。 このような偏った情報は、意見の細分化や政治的な二極化を増幅させる。 この問題に対処するために、ニュースメディアのバイアスを分析し、人々がニュースを正しく理解できるようにする。 既存のバイアスに関する調査は、専門家による分析やクラウドソーシングによるメディアへの評価が行われている。 本研究では、ニュースに対するTwitterのコメントに対してトピックモデルを用いることで、階層的クラスタリングによるトピックの推定確率からニュースメディア間の距離を算出している。 基本的な考え方は、トピックの内容とニュースメディアの類似性を分析することでバイアスを測定することである。 この方法を「日本学術会議」問題に関するツイートに適用したところ、朝日新聞などの主流メディアの結果は、政治的バイアスに関する他の研究とほぼ一致していることがわかりました。これまで調査されていなかったメディアのバイアスを捉えることが可能であることがわかりました。

著者

北 雄介 荒牧 英治 若宮 翔子 宮部 真衣 河合 由起子 清田 陽司

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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建築・都市領域には、建物や樹木などの個別の要素を越え、雰囲気や佇まいを含む都市の全体的な在り方を指す「様相」という概念がある。100ninmap projectでは、ITで街の様相情報を収集する試みとして、街歩きイベント「100人でつくる京都地図」を皮切りに様々な取り組みを行っている。本発表では、クラウドソーシングによる街の雰囲気の可視化など、不動産検索体験を変えることを目指した取り組みに触れる。

著者

荒牧 英治 若宮 翔子 岩尾 友秀 川上 庶子 中江 睦美 松本 妙子 友廣 公子 栗山 猛

出版者

一般社団法人 日本医療情報学会

雑誌

医療情報学 (ISSN:02898055)

巻号頁・発行日

vol.38, no.6, pp.337-348, 2018 (Released:2020-02-28)

参考文献数

8

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急速な医療のIT化と共に,様々な医療情報や医薬品情報が電子化されつつある.しかし,医薬品の適正使用に欠かせない添付文書については表記が統一されているか等の質に関して,これまで体系的な調査は実施されていない.そこでわれわれは,小児領域に着目し,添付文書に小児に関する情報がどのような形で記載されているかを調査した.その結果,小児に対する用法・用量の情報が記載されている割合は添付文書全件の13.5%,小児頻用医薬品についても49.2%にとどまっていることが分かった.特に,詳細な小児区分である低出生体重児や新生児に関しての記述が少ないことが判明した.さらに,添付文書の記述方法についても,年齢区分や安全性,記載場所に曖昧性が存在し,小児医療の現場での医薬品適正使用の障壁となっている可能性が高い.本研究により,今後は添付文書の表現のゆれや曖昧性をなくす等の添付文書自体の質の向上も必要であると考えられる.

著者

李 龍 若宮 翔子 角谷 和俊

出版者

情報処理学会

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.5, no.2, pp.36-52, 2012-06-29

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都市を特徴付けることは,人々が日々の生活や様々な活動の中で行っている情報処理過程の一部であり,都市での意思決定を行う際に重要となる.従来は,物理的な構造形態に基づく都市の機能や都市に対する人々の意識といった都市の外観に基づく特徴付けが行われていたが,実際に都市で生活する人々の活動を支援するためには,人々のライフスタイルを中心とした特徴付けが重要となる.都市における人々の活動は多様であり容易に把握することは困難であるが,近年のソーシャル・ネットワーク(SNS)の発達とスマートフォンの普及により,多くのユーザが実空間における活動や感情を自らの居場所の位置情報とともに自発的に発信するようになり,実世界の物理的空間と密接に関連した位置ベースSNSを通して,都市における群衆のライフスタイルを把握することが可能になっている.本研究では,位置ベースSNSに蓄積されている大量のユーザの時空間ライフログを用いて都市空間における群衆行動をモニタリングし,都市の地域特徴を抽出する手法を提案する.具体的には,Twitterに投稿されているジオタグ付きTweetsを用いてモニタリングした群衆行動をベクトル化し,地域と群衆行動特徴によって構成した行列を分析することで,特徴的な行動パターンとそれに対応する都市を抽出する手法を提案する.実験では,Twitterから取得した大量のジオタグ付きTweetsを用いて群衆行動を分析し抽出した地域特徴の意味付けを行うために,Yahoo! ロコが提供している店舗や施設のジャンルを調査した結果について示す.Characterizing urban space is critical to understand the space and conduct decision-makings in our daily urban lives and activities. Conventional methods have attempted to characterize urban space using urban functionalities based on physical configuration and people's conscious mind to the space. However, in order to support residents' activities in urban space, it is essential to extract characteristics focusing on crowd's urban lifestyles. However, it is a non-trivial work to monitor crowd activities and lifestyles in large-scale regions. In order to solve this problem, we can exploit current crowd's power on behalf of the proliferation of smartphones as well as the recent development of location-based social networks, where massive users voluntarily share their lifelogs and thoughts together with their whereabouts. Therefore, we can easily monitor crowd behavior through such location-based social networks. In this work, we propose a method to characterize urban space in terms of crowd behavior by utilizing enormous number of users' spatio-temporal lifelogs archived over social networks. Specifically, we derive latent classes of urban characteristics in terms of crowd behavioral patterns and relevant urban areas which are extracted using geo-tagged Tweets over Twitter.

著者

李 龍 若宮 翔子 角谷 和俊

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.5, no.2, pp.36-52, 2012-06-29

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都市を特徴付けることは,人々が日々の生活や様々な活動の中で行っている情報処理過程の一部であり,都市での意思決定を行う際に重要となる.従来は,物理的な構造形態に基づく都市の機能や都市に対する人々の意識といった都市の外観に基づく特徴付けが行われていたが,実際に都市で生活する人々の活動を支援するためには,人々のライフスタイルを中心とした特徴付けが重要となる.都市における人々の活動は多様であり容易に把握することは困難であるが,近年のソーシャル・ネットワーク(SNS)の発達とスマートフォンの普及により,多くのユーザが実空間における活動や感情を自らの居場所の位置情報とともに自発的に発信するようになり,実世界の物理的空間と密接に関連した位置ベースSNSを通して,都市における群衆のライフスタイルを把握することが可能になっている.本研究では,位置ベースSNSに蓄積されている大量のユーザの時空間ライフログを用いて都市空間における群衆行動をモニタリングし,都市の地域特徴を抽出する手法を提案する.具体的には,Twitterに投稿されているジオタグ付きTweetsを用いてモニタリングした群衆行動をベクトル化し,地域と群衆行動特徴によって構成した行列を分析することで,特徴的な行動パターンとそれに対応する都市を抽出する手法を提案する.実験では,Twitterから取得した大量のジオタグ付きTweetsを用いて群衆行動を分析し抽出した地域特徴の意味付けを行うために,Yahoo! ロコが提供している店舗や施設のジャンルを調査した結果について示す.

著者

矢野 憲 伊藤 薫 若宮 翔子 荒牧 英治

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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医療テキストには,非文法的かつ断片化した表現が多く含まれるため利活用が進んで行われてこなかった.本研究では,文字ベースBi-LSTM-CRFにより,医療テキストから病名,症状名を抽出する事象認識器を提案し,その性能評価を行った.提案手法は事象認識(ER)と事実性判定(P/N分類)を同時に処理することで,医療テキストに記述される陽性,陰性の所見を独立した事象として抽出を行う.

著者

荒牧 英治 若宮 翔子 四方 朱子 木下 彩栄

出版者

一般社団法人 人工知能学会

巻号頁・発行日

pp.4D11, 2016 (Released:2018-07-30)

著者

原口 和貴 大塚 真吾 荒牧 英治 若宮 翔子 灘本 明代

雑誌

研究報告データベースシステム(DBS) (ISSN:2188871X)

巻号頁・発行日

vol.2019-DBS-169, no.6, pp.1-6, 2019-09-03

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これまで我々は一つのニュース記事から漫才台本を自動生成する手法を提案してきた.本論文ではヘッドラインニュースを構成する複数のニュース記事から漫才台本を自動生成する手法の提案をする.ニュース記事を漫才台本にする際,ネガティブなニュース記事を漫才にすることは不適切である.そこで本論文ではヘッドラインニュースの中からポジティブ/ニュートラルのニュース記事を抽出しこれら複数のニュース記事から一つの漫才台本を自動生成する手法の提案をする.

著者

山本美佳 中井寿一 河合由起子 川崎洋 赤木康宏 若宮翔子

雑誌

第76回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2014, no.1, pp.165-166, 2014-03-11

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四輪車より歩道側を走ることが多い二輪車は四輪車と比べ,歩行者との接触等の危険性が高い.そこで本研究では,twitterから歩行者が密集した場所を推測しルート上に提示する,二輪車の安全を考慮したナビゲーションを開発する.具体的には,まずGoogleカレンダーから経由地や目的地を抽出し,これまで我々が開発した通常のルート推薦を行う.次に,GPS情報をtwitterで収集・分析しルート上に提示する.そして,ルート上の交差点付近のツイート同士の畳込み積分値を算出し,交差点上に密集度を大小の円で示す.本提案システムにより,二輪車と歩行者との接触事故等を抑制できるナビゲーションが実現できる.

著者

若宮 翔子 李 龍 角谷 和俊

出版者

一般社団法人情報処理学会

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.6, no.3, pp.159-176, 2013-06-28

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今日の都市における交通ネットワークの複雑化や人々の活動領域の拡大などにより,都市空間での近接感は単に地理的な距離だけでなく移動時間や訪れる頻度によって歪んでおり,あらゆる場所間の近接関係を直感的に測ることが困難である.そのため,ユーザの目的ごとに距離や時間などの観点から都市空間での近接性の歪みを考慮して近接したところを容易に探せるようにする必要がある.本研究では,経験的・社会的な観点から生じる空間の歪みによる都市地域の複雑な近接関係を抽出するために,位置ベースSNSを通した群衆の移動経験に基づく地域間の近接性分析手法を提案する.具体的には,都市空間での膨大な群衆のライフログが簡単に得られるTwitterを用いて実空間における群衆の移動経験を観察し,市区町村を単位とした地域間の近接性を測定し,都市空間における地域クラスタ間の空間的な歪みを分析する.実験では,Twitterにおける群衆のライフログと社会調査の一環として地域間の移動量を集計したパーソントリップOD量データを用いて群衆の移動経験を抽出し,移動距離,移動時間,移動量の観点で測定した地域クラスタ間の近接性を比較する.また,日常生活における規則的な移動に関する調査結果であるパーソントリップOD量データと比べ,Twitterのデータを用いた群衆の移動経験では,より多様な目的の移動経験を中心とした地域クラスタ間の近接性を観察することが可能であることを示す.Due to the growing complexity of urban areas by sophisticated transportation network and dramatically expanding area of human activities, urban areas are conceptually distorted in terms of moving time and familiarity, consequently making it difficult to intuitively comprehend the overall distortion of urban areas. Hence, it is critical to support user's urban exploration considering the dynamic nature of the urban areas. In this work, in order to figure out and utilize the distortion of urban space, we propose a method to analyze urban proximity based on location-based social networks. In particular, we observe crowd movements through Twitter, which can provide lots of crowd's daily moving activity logs, for the purpose of deriving the distorted urban image as an index map. In the experiment, we examine the availability of Twitter as a source to observe crowd movements to analyze distortion of urban space, in comparison to person trip OD (Origin-Destination) data, which is a social survey to investigate people's movements between urban areas. Finally, we will show the significant benefit of Twitter utilization for crowd movement observation, particularly reflecting on a variety of human activities which cannot be easily acquired with the conventional social investigations.

著者

荒牧 英治 若宮 翔子 矢野 憲 永井 宥之 岡久 太郎 伊藤 薫

出版者

一般社団法人 言語処理学会

雑誌

自然言語処理 (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.25, no.1, pp.119-152, 2018-02-15 (Released:2018-05-15)

参考文献数

15

被引用文献数

3 9

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高度な人工知能研究のためには,その材料となるデータが必須となる.医療,特に臨床に関わる分野において,人工知能研究の材料となるデータは主に自然言語文を含む電子カルテである.このようなデータを最大限に利用するには,自然言語処理による情報抽出が必須であり,同時に,情報抽出技術を開発するためのコーパスが必要となる.本コーパスの特徴は,45,000 テキストという我々の知る限りもっとも大規模なデータを構築した点と,単に用語のアノテーションや用語の標準化を行っただけでなく,当該の疾患が実際に患者に生じたかどうかという事実性をアノテーションした点の 2 点である.本稿では病名や症状のアノテーションを対象に,この医療コーパス開発についてその詳細を述べる.人工知能研究のための医療コーパス開発について病名や症状のアノテーションを中心にその詳細を述べる.本稿の構成は以下の通りである.まず,アノテーションの基準について,例を交えながら,概念の定義について述べる.次に,実際にアノテーターが作業した際の一致率などの指標を算出し,アノテーションのフィージビリティについて述べる.最後に,構築したコーパスを用いた病名抽出システムについて報告する.本稿のアノテーション仕様は,様々な医療テキストや医療表現をアノテーションする際の参考となるであろう.

著者

若宮 翔子 ヤトフト アダム 河合 由起子 秋山 豊和 荒牧 英治

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.9, no.3, pp.14-24, 2016-09-30

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Twitterに代表されるソーシャルメディアはイベント検出で頻繁に活用されている.このようなシステムでは,ツイートを特定の時間や位置に割り当てるために,タイムスタンプ(日時)やロケーションスタンプ(緯度経度)などのメタデータが重要な役割を果たしている.一方で,コンテンツに書かれたテキスト文中の時間や位置に関する表現は曖昧な場合があり,メタデータよりも信頼性が落ちることから,十分な活用が困難であった.このため,我々はメタデータと時空間表現の差異分析を可能とする,大規模ソーシャルメディアデータの可視化システムを開発している.本稿では,特に空間に対する群衆の関心を分析するため,ツイートの発信位置(メタデータ)とコンテンツテキスト中の位置表現の差異を可視化するシステムを提案する.実験では,約3カ月分の米国で発信されたツイートを用いて3種類のデータビューを構築し,空間的な尺度に基づき群衆の空間的関心に関する分析結果の例を示して考察する.提案したフレームワークや考察は,ソーシャルメディアデータの地理的・社会的な側面に関心を持つユーザにとって有用であると考えられ,また,将来的に,テキストの位置情報を用いたメタデータの補完に有用であると期待される.

著者

若宮 翔子 河合 由起子 熊本 忠彦 張 建偉 白石 優旗

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.57, no.1, pp.366-378, 2016-01-15

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特定の話題に対する感情は情報発信者によって異なるため,その話題の検索結果には様々な感情で書かれたWebページが混在する.また,話題に対する情報発信者の感情は1つとは限らないため,複数の感情を持って書かれたWebページが存在する.Webページに含まれている情報発信者の感情は読み手が受ける印象に影響を与えるため,特定の感情で書かれたWebページばかりが提示されると話題に対する多様な感情を把握できず,読み手はその話題について偏った印象を持ってしまう.本論文では,検索ワードに対する情報発信者の感情の多様性を考慮したWebページ検索・提示システムを提案する.本システムでは,まず,検索ワードで検索されたWebページにおける情報発信者の感情を取得するために,既存の感情辞書を用いて3軸(軸1:「楽しい ⇔ 悲しい」,軸2:「うれしい ⇔ 怒り」,軸3:「のどか ⇔ 緊迫」)に基づく感情値を算出する.次に,話題に対する情報発信者の感情を網羅するようなWebページを検索するために,特定の感情を有するWebページから抽出した補間語を用いて再検索する.最後に,検索結果として3次元の感情マップとして感情の分布を可視化する.提案手法の有用性を検証するために,既存手法と提案手法による検索結果の感情分布の相対的な広がりを比較評価する.また,抽出した検索ワードの話題性および感情値の適合性,ならびに再検索結果から取捨選択し統合した検索結果の適合性を評価する.

著者

若宮 翔子 李 龍 角谷 和俊

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.6, no.3, pp.159-176, 2013-06-28

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今日の都市における交通ネットワークの複雑化や人々の活動領域の拡大などにより,都市空間での近接感は単に地理的な距離だけでなく移動時間や訪れる頻度によって歪んでおり,あらゆる場所間の近接関係を直感的に測ることが困難である.そのため,ユーザの目的ごとに距離や時間などの観点から都市空間での近接性の歪みを考慮して近接したところを容易に探せるようにする必要がある.本研究では,経験的・社会的な観点から生じる空間の歪みによる都市地域の複雑な近接関係を抽出するために,位置ベースSNSを通した群衆の移動経験に基づく地域間の近接性分析手法を提案する.具体的には,都市空間での膨大な群衆のライフログが簡単に得られるTwitterを用いて実空間における群衆の移動経験を観察し,市区町村を単位とした地域間の近接性を測定し,都市空間における地域クラスタ間の空間的な歪みを分析する.実験では,Twitterにおける群衆のライフログと社会調査の一環として地域間の移動量を集計したパーソントリップOD量データを用いて群衆の移動経験を抽出し,移動距離,移動時間,移動量の観点で測定した地域クラスタ間の近接性を比較する.また,日常生活における規則的な移動に関する調査結果であるパーソントリップOD量データと比べ,Twitterのデータを用いた群衆の移動経験では,より多様な目的の移動経験を中心とした地域クラスタ間の近接性を観察することが可能であることを示す.