Transcript 人間の社会的関係を考慮した情報支援

人間の社会的関係を考慮した情報支援
学会や講演会の会場では、人の関係が重要。
センサにより得られた絶対位置よりも、相対的に近くにい
る人との社会的関係がユーザの文脈として大きな意味を
持つ。
人同士の社会的関係を記述することは困難
Web上の情報から人間関係をマイニングする。
ここでの人間関係とは、研究者間の協働関係
将来的には、人間関係を考慮した出会い支援、位
置情報通知サービスなど。
Web上の情報からの人間関係の抽出
２００３年度 人工知能学会全国大会で運用
（期間中５１９アクセス）
抽出の方法
例)79件
検索エンジン（Google）を使って、共起関係の強さを測る。
共起が強ければ、エッジを張る。
 # ( X Y )
if # ( A)  k and# ( B)  k

rel( X , Y )   min(#( X ), # (Y ))

0
otherwise
#(X∩Y): “X and Y”での検索ヒット数
#(X): “X”での検索ヒット数
例) 79 / min(285,652)
関係の種類の判別
“X and Y”で検索された上位ページ
コンテンツの属性を抽出
(zero, yes, one, zero, no, no, yes, no, no, …)
機械学習で得られた判別ルール
共著
研究室
プロジェクト
発表
該当するクラスが得られる
技術の要点
人間関係（研究者の協働関係）がWeb上の情報だけから自
動的に抽出できる。
http://www.carc.aist.go.jp/~y.matsuo/humannet/
９割程度の精度（再現率は５割弱）
Ｗｅｂ上の情報は新しく、しかも豊富である。ゴミも多く含まれているが、
非常に多くの情報を抽出することができる。好むと好まざるとに関わ
らず情報が公開され、結果的に研究分野が俯瞰できる。
位置情報からの人間関係ネットワーク
http://www.miv.t.u-tokyo.ac.jp/~matsuo/carc/CoBIT/
会ったかどうかは９割程度の精度（再現率は２割程度）
センサが多く配置されているユビキタス環境において重要
Yahoo!掲示板からの投資家から見た企業関係ネットワーク
http://www.miv.t.u-tokyo.ac.jp/~matsuo/tmp/all_rel.html
人間関係ネットワークに関する他からの打診
政治家のネットワークを抽出（中島）
アメリカの政治家のネットワーク
人工知能学会の研究者検索システム（人工知能学会企画委員）
人間関係ネットワークを使って、どういう研究者がどういう研究をしているのかを
外（産業界）から見て分かりやすくし、産業界との連携を促進し、学会を活性化
する
ロボカップ研究者の関係図の提示（ロボカップ国際委員会事務局長）
ＮＰＯ型分散研究システム
多分野の研究者が集まってひとつの目標に向かって研究をする新しい研究の
あり方を、人間関係ネットワークをもとにして実施したい。
企業の掲示板からのネットワークをビジネスに展開（GBRC 社会ネットワー
ク研究所所長）
企業にとっては有用な情報。実際に必要とする企業は非常に多い。人間関係
ネットワークもビジネスに利用できる
人間関係ネットワークとパフォーマンスとの関連。
共同研究中
現状
「人間関係データの作成方法、人間関係データの作成プログラム及び人間関
係データの作成プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体」、松
尾 豊、橋田 浩一、特願2003-141093、平成１５年５月１９日
「共同研究者を検索する新技術」、日経新聞、２００３年８月３１日
インパクトもあり、多くの実用化システムへの打診があるが、開発体制が弱く、
十分に応えられていない。
潜在市場の試算？
すべての研究分野において学会活動（研究者の協働促進、外からの研究者検索）
の基礎技術として使われうる。諸外国の研究者ネットワークを抽出することもできる。
特に、市場規模が大きい研究分野（医療、遺伝子、材料、宇宙など）では、この技術
により研究を促進することができれば、経済効果は非常に大きい。
研究者以外に、会社等の関係を抽出し、Ｗｅｂ上の新しい情報に基づくネットワーク
を表示できれば、企業の戦略立案に有用
政治家のネットワーク（特に諸外国のネットワーク）は政治的に重要？