第3回WI2研究会開催報告

2013年12月12日(金)・13日(土)に，さくらWORKS＜関内＞（神奈川県横浜市）にて第3回WI2研究会を開催致しました．一般発表は，ロング発表・ショート発表合わせて19件の発表がありました．

内容は，情報推薦・情報検索，SNS，コンテキスト解析，オープンデータ，マルチメディアなどでした．また，招待講演では，「Webとジャーナリズム」をテーマに取り上げ，赤倉優蔵氏（JCEJ:日本ジャーナリスト教育センター）と立薗理彦氏（有限会社ネオローグ）にご講演いただきました．参加者数は80人でした．懇親会は，中華街に繰り出し，景徳鎮(本店)にて本格的な中華料理と名物料理の麻婆豆腐をいただきました．

→プログラム　→特別講演　→表彰　→副座長報告　→学生参加報告　→運営委員会

日時・会場

アルバム

プログラム

特別企画（招待講演）：「Webとジャーナリズム」

表彰

WI2研究会では，出席したWI2委員全員により，全ての発表の聴講と評価を行っております．今回，各賞を受賞された研究は以下のようになります．

優秀研究賞
潜在トピックを網羅し差分進化アルゴリズムを用いた複数文書要約
　重松遥，小林一郎（お茶の水女子大学）

萌芽研究賞
Wikipediaの表記特徴を利用した別称コーパス生成ツールの開発
　山西良典，福本淳一（立命館大学）

学生奨励賞
RDFリソースのリンク構造を考慮したSPARQLクエリ検索結果のランキング手法
　一瀬詩織，小林一郎（お茶の水女子大学），岩爪道昭，田中康司(独立行政法人情報通信機構)

副座長報告

セッション1：マイクロブログ・SNS
　副座長：高間 康史（首都大学東京）
セッション（発表件数：3）では、マイクロブログやSNSといったソーシャルメディアを対象とした研究発表がなされた．1件目の発表（ロング発表）は同じ印象を持つ同意語をツイートから発見する手法についての提案であり，印象がダイナミックに変化するのに伴い同意語も変化するという性質に着目していた．2件目の発表（ロング発表）は，Twitter投稿者を投稿活動の観点からグループ化し，投稿数の変動や使用機能の変化などについて考察を行っていた．3件目（ショート発表）はデータ圧縮手法を利用したツイートの話題分類手法について，データ圧縮手法の違いが性能に与える影響について比較実験を行った結果が報告された．データ圧縮を使わない手法との違いなどについて質問があり，他の2件と同じく活発な議論が行われた．

セッション2：ユーザ分析・パーソナライゼーション
　副座長：奥 健太（立命館大学）
セッション2（発表件数：3）では、1件のロング発表と2件のショート発表があった。1件目は、ユーザクリックグラフにおけるクエリログに基づくクエリ提案手法に関する発表であった。会場からは、リンク情報のみを活用しているが、セマンティクスやWikipediaからの知識を活用する方法との比較を行うと良いというコメントがあった。2件目は、中心性の変化に着目した動的ネットワークの分析に関する発表であった。発表では、次数中心性、媒介中心性、近接中心性の説明が行われたうえで、提案手法の説明があった。3件目は、総務省統計オープンデータを利用したパーソナライゼーションサービスへの適用可能性について発表があった。本データは2013年6月に公開され、国勢調査で得られた性別や年齢などのデモグラフィック情報や趣味や嗜好などの情報が取得できる。本発表では、属性間の相関を分析することで、今後のパーソナライゼーションサービスへの適用可能性について考察された。行政データのオープン化に関しては、欧米では積極的に進められているものの、日本ではまだ少ないとのことであった。課題は多いものの、今後、総務省統計オープンデータを活用した研究が盛んに行われ始めることが期待できるような発表であった。

セッション3：情報推薦と情報検索
　副座長：大塚 真吾（神奈川工科大学）
セッション3（発表件数：3）では，情報推薦と情報検索として，主に情報推薦に関するショート発表が行われた．ベイジアンネットワークによる映画推薦に関する発表に対して，会場からは，ベイジアンネットワーク利用する意味やSVMを利用しない理由などについての質問や，他の協調フィルタリングとの比較についての質問があり，活発な議論が行われた．協調フィルタリングに関する研究では，アソシエーションルールを導入することで，意外性のあるアイテムを高精度で推薦できるという結果が示された．会場からは，通常は推薦アイテムの意外性が向上すると精度は下がる傾向があるが，提案手法において精度が下がらない理由についての質問があり，発表者からは，今回はたまたま上手くいった可能性があるため，今後は他のデータなどでも実験を行うという回答があった．書籍推薦に関する研究では，シラバスを用いた書籍推薦に関する提案がされ，会場からは，学生へやさしい本や難しい本を推薦可能かどうかや，他大学の情報を利用したらどうかなどの質問があり，発表者からはその部分については検討を行っているとの回答があった．また，会場から大学の偏差値やISBNを利用したらどうかなどのコメントがあった．

セッション4：コンテキスト・トピック分析
　副座長：山田和明（東洋大学）
セッション4（発表件数：4）では，コンテキスト・トピック分析として，ユーザコンテキストを用いた情報推薦に関する研究2件，複数文章要約に関する研究1件，匿名化技術に関する研究1件の発表があった．ユーザコンテキストを用いた情報推薦に関する研究では，ユーザの購買履歴から抽出したユーザの嗜好やユーザのおかれた状況（日時・天気など）などを利用して情報推薦する手法が提案された．会場からは，利用するコンテキストを増やすと推薦精度は向上するのか，類似度の計算方法や利用したコンテキストの選択理由などについて質問があり，活発な議論が行われた．複数文章要約に関する研究では，良い文章要約を「重要な情報を網羅し，冗長性の少ない要約」と定義して評価関数を設計し，最適な文章の組合せを差分進化アルゴリズムにより探索する手法が提案された．会場から評価関数の設計方法について質問があり，今後，良い文章要約を評価する評価関数の設計方法についての検討が必要になると思われた．ユーザ情報の匿名化に関する研究では，従来のようにユーザ属性（性別や年齢など）でクラスタリングを行って50代男性などと分類するのではなく，ユーザとユーザが訪問した店舗との関係を基にクラスタリングすることで，従来手法より情報損失が少なく個人が特定されるリスクを低減した匿名化が可能であることが報告された．近年，サービス工学などが注目されており，今後このような匿名化技術により顧客情報の活用が進むことに期待したい．

セッション5：オープンデータ
　副座長：山本 岳洋（京都大学）
オープンデータのセッションでは、3件（ロング発表2件、ショート発表1件）の発表があった。1件目の発表では、RDFデータに対するSPARQL問い合わせに結果のランキング手法に関する提案がなされ、質疑ではランキング結果の評価データの作成方法や評価尺度について活発な議論が行われた。本発表は、今回、学生奨励賞を受賞しており、一瀬詩織さんによるプレゼンテーションは、ランキングのアイデアを分かりやすく伝えるものであった。2件目の発表では、「ももいろクローバーZ」と「ももクロ」のような、別称コーパスをWikipediaから自動抽出するためのツールに関する発表が行われた。本発表は、会場だけでなく、Twitter上でも多くの議論がなされるなど、研究に対する強いニーズを感じた研究であり、今回萌芽研究賞を受賞している。今後、ツールを実際に一般公開するということで、多くの研究者にとって非常に有用なツールとなると考えられる。3件目の発表では、Bitcoinという、仮想通貨システムにおける取引の可視化システムに関する発表が行われ、匿名性故の分析における課題などが議論された。今回のWI2では、本セッションだけでなく、オープンデータに関連した発表が多く見受けられ、オープンデータ化への流れやその活用方法に対する強い関心をうかがうことができた。

セッション6：マルチメディア
　副座長：河合由起子（京都産業大学）
セッション6（発表件数：3）では、マルチメディアコンテンツ分析に関する3件の発表があった。映像中の人の動作を分析し、機械学習でラベル付けすることで説明文を生成する研究発表であった。バイグラムモデルにおいて仮想単語を挿入することで文長による影響を軽減し、評価実験で未学習データにおいて90%の精度を達成していた。中間言語生成に関する質問や応用技術に関するコメントが多くあった。他に、音楽動画に対して印象データ作成に関する発表では、先行研究の精度向上を目指しユーザ評価実験を実施しており、評価実験での音声特徴量との関係性に関して質疑があった。ゲームプレイ動画配信に関する研究では、意思決定支援、創造活動支援に関して、対戦型格闘ゲームという視点で発表があり、プレイログやルールの複雑さや関係性に関して質疑があった。

運営委員会

実行統括担当：高間 康史（首都大学東京: 現東京都立大学））
プログラム担当：中山浩太郎 （東京大学）
受付担当：鍜治 伸裕 （東京大学）
ローカル担当：大塚 真吾 （神奈川工科大学）
特別企画担当：岡本 真（ARG），大向 一輝（国立情報学研究所）
映像配信担当：北山 大輔（工学院大学），濱崎 雅弘（産業技術総合研究所）
会計担当：井口 誠 （KII）