Web ビッグデータからの地域研究情報抽出の試み

• 原, 正一郎

• 山田, 太造

• 石川, 正敏

• 白井, 圭佑

• 亀田, 尭宙

• 森, 信介

書誌事項

タイトル別名

• A Trial to Extract Area Study Information from Web Big Data

抄録

インターネットの普及に伴い，地域研究に関わる大量の情報がWeb 上で流通するようになった．文字メディアに限定してもWeb 上のデータ量は膨大である．研究に必要な情報を網羅的に抽出することは困難となりつつあり，抽出した全データをヒトが読んだり分析したりすることはもはや不可能である．本稿では，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して可視化する情報システムの開発を通じ，インターネット時代に適応した情報学による地域研究の方向性を模索する．

With the spread of Internet, a great deal of information related to area studies has been distributed on the Web. Even if the information is limited to text media, the amount of data on the Web is still enormous. It is becoming more difficult to extract the information necessary for research, and is unattainable to read and analyze all the extracted data as before. This paper will explore the potential of new research directions for area studies by information science which is adapted to the Internet age. This will be done through the development of an information system that automatically extracts and analyzes big data on the Web. This system will also deliver visual products from the analyses that can serve as hints for the future development of research in area studies.

収録刊行物

• じんもんこん2018論文集

  じんもんこん2018論文集 2018 365-372, 2018-11-24

キーワード

• ビッグデータ\n
• 地域研究\n
• Web Scraping\n
• BiLSTM-CRF\n
• トピックモデル

詳細情報

• CRID: 1050011097169806080
• NII論文ID: 170000178761
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00192400/
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: conference paper
• データソース種別:
  • IRDB
  • CiNii Articles
  • KAKEN