森 純一郎 特任講師

当研究室は、様々なビックデータを対象として、それらを構造化しつつ、課題解決等に役立つ有用な知見を引き出すための方法論（情報・ウエブ工学が中心）の研究を行っています。具体的な研究のテーマとしては、次の３点です。
（１）学術論文や特許の情報を用いた技術経営や政策形成に関する意思決定支援
（２）ウエブ上の情報を用いた解決すべき課題やチャンスの発見
（３）企業の属性や取引情報を用いた地域の産業構造やネットワークの形成要因の特定、レジリエントなサプライチェーンの設計
当研究室では、多国籍の環境の下で、市場・社会・ニーズに通じた企業や官庁とも共同しつつ以上のような研究を行うことを通して、技術経営をリードする人材の育成を目指しています。

• 情報ウエブ工学と経済学等との融合を重視しています。
• 坂田一郎教授と共同研究室であり、密な研究交流を行っています。
• 技術経営、政策形成の現場との連携を重視し、企業や官庁と共同研究を実施しています。
• 取引ネットワークの研究は、東日本大震災からの復旧に活用されるとともに、ＮＨＫスペシャルで放送されました。

• テーマ(1)：ソーシャルメディア分析に基づくコミュニティ抽出と影響伝搬に関する研究
• テーマ(2)：ソーシャルメディア分析に基づく新たなオルトメトリクスの設計と予測に関する研究
• テーマ(3)：企業間取引予測手法の構築と取引推薦システムの開発に関する研究

各テーマ共通で、データサイエンス（数学、ネットワーク分析、予測、最適化等）の手法について、実践を通じて理解を深めるとともに、企業・官庁との交流を通じて、研究により解決すべき課題の把握の仕方を学ぶことを目的とする。また、与えられた枠組みの範囲内ではあるが、自らの関心に基づき関係者との交流や試行錯誤をすることを通じて、将来自身でプロジェクトを企画する基礎力を養う。 更に、各テーマごとに、対象とする事象（(1)・(2)はウェブとソーシャルメディア、(3)は地域創生とサプライチェーン）や主として利用する技法（ネットワーク分析、自然言語処理、、機械学習等）へのより高いレベルでの理解を得る。

• テーマ1:ブログやtwitter等のソーシャルメディアにおいて、社会課題とその様々な世論を形成しているコミュニティの抽出を行い、コミュニティ間の影響の伝搬について分析を行う。特に、テキスト分析やネットワーク分析を手法を利用した新たな手法の提案を行い、実験・評価を行う。また、潜在的な社会課題を俯瞰し、それを政策や企業戦略の立案へどのように活用するか考察を行う。
• テーマ2:ソーシャルメディアを含むウェブ上での言及、ダウンロード数、引用数など従来のオルトメトリクスの要素をレビューし論文が社会へ及ぼす影響の観点を考察した上で、研究室が保有する大規模な論文データとツイートデータを用いて、新たなオルトメトリクスの設計を行う。また、設計した指標を実データに適用した上で、その指標を予測するためのモデルの開発を行う。構築したモデルに対して独自に改良を行い予測精度の評価ならびに専門家へのヒアリング調査も実施する。
• テーマ3:研究室が保有する企業属性及び企業間取引の実ビックデータ（１２地域、数万件規模）、ならびに独自に収集をおこなった企業のホームページ情報やソーシャルメディア情報を用いて、基本属性情報、ネットワーク情報、テキスト情報を特徴量として抽出する。それらの特徴量を用いて取引を予測する基本モデルを構築する。構築したモデルに対して独自に改良を行い予測精度の評価ならびに企業取引に詳しい地域の支援機関や先端技術企業等へのヒアリング調査も実施する。

研究室では幅広い種類データの情報技術を扱っていることから、学習の進捗度や学生の関心によりテーマの調整は可能です。