@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00201111,
 author = {原, 正一郎 and 山田, 太造 and 石川, 正敏 and 白井, 圭佑 and 亀田, 尭宙 and 森, 信介 and Shoichiro, Hara and Taizo, Yamada and Masatoshi, Ishikawa and Keisuke, Shirai and Akihiro, Kameda and Shinsuke, Mori},
 book = {じんもんこん2019論文集},
 month = {Dec},
 note = {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．, 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.},
 pages = {315--320},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {WEBビッグデータからの地域研究情報抽出の試み（第二報）},
 volume = {2019},
 year = {2019}
}