WEBビッグデータからの地域研究情報抽出の試み（第二報）

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2019-12-07
• タイトル: WEBビッグデータからの地域研究情報抽出の試み（第二報）
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Trial to Extract Area Study Information from Web Big Data (Second Report)
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 地域研究; ビッグデータ; Web scraping; LDA; KyTea; BiLSTM-CRF
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 京都大学
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属: 東京成徳大学
• 著者所属: 京都大学
• 著者所属: 国立歴史民俗博物館
• 著者所属: 京都大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyoto University, The University of Tokyo, Tokyo Seitoku University, Kyoto University, National Museum of Japanese History, Kyoto University
• 著者名: 原, 正一郎; 山田, 太造; 石川, 正敏; 白井, 圭佑; 亀田, 尭宙; 森, 信介
• 著者名(英): Shoichiro, Hara; Taizo, Yamada; Masatoshi, Ishikawa; Keisuke, Shirai; Akihiro, Kameda; Shinsuke, Mori
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年の地域研究はディシプリン重視の思潮が強く，特定地域の特定研究分野を個別的に捉えようとする傾向にあるが，本来は研究分野や個別地域の枠を超えて，地域の全体像を読み解くことを目的としている．地域情報学は，地域研究の本来の目的に対応する研究分野であり，断片的データを情報学的に組み合わせて地域の全体像を再構築するボトムアップアプローチを旨とする．しかし，データの欠落や，研究手法の相違によるデータの種類・質・粒度等の不整合により，データを組織化して地域の全体像を再構築することは出来なかった．そこで，本研究はトップダウン的な情報学手法の確立を目指す．具体的には，Web上のビッグデータから研究のヒントとなる情報を自動的に抽出・整理・可視化する情報システムの開発を試みる．本稿は，その第二報である．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recent area studies tend to focus on particular research domains, that is, try to understand a particular area from the perspective of a particular research domain. However, original area studies try thoroughly to grasp an area beyond boundaries of countries and research domains. Area informatics is a scientific field corresponding to this original area studies. It aims to reconstruct an overall picture of an area by a bottom-up approach to assemble fragmented data. However, due to lack of data and inconsistencies in data type, quality, and granularity depending on differences in research methods, it was not possible to organize the fragmented data and reconstruct an overview of an area. Therefore, this study is to establish a top-down approach for area studies, that is, tries to develop an information system that automatically extracts, organizes, and visualizes big data on the Web and to create hints for researches. This paper is its second report.
• 書誌情報: じんもんこん2019論文集; 巻 2019, p. 315-320, 発行日 2019-12-07
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会