コンテキスト・コンピューティングとその応用
DEIM2014（2014/3/5）発表内容

2014/10/3

先端IT活用推進コンソーシアム
コンテキスト・コンピューティング部会
AITCエバンジェリスト
牧野 友紀（日本ユニシス）

コンテキスト・コンピューティングとは？
人と情報の関係性（Context）の計算
情報の個人化、社会知能（Social Intelligence)の形成
人⇒コンテキスト付与

機械⇒コンテキスト分析

一般の情報
他人の情報

私の情報集約
アルゴリズムソーシャル・メディアの普及により受容者は提供者となり評価を加える
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神沼 靖子,内木 哲也,基礎
情報システム論、共立出
版,1999

Social Intelligenceのねらい• 情報にコンテキストを与えることで、コンピュータは人が望む的確な情報が探索でき、断片的な情報を集積し情報の価値を増幅する• 人だけでなく、コンピュータだけでもなく、コンピュータが苦手な部分を人が補い計算能力を引き出す、人とコンピュータが協働する情報空間を実現する

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ソーシャルな意思決定支援
人とコンテンツの関係を形式化
コンテンツを意味付け構造化
証拠理論で集約⇒ 情報の個人化⇒ 機械で計算する社会的な意識や行動の俯瞰⇒ 断片的な情報の統合、曖昧な情報の明瞭化

13:00現在●●小学校、避難所開設中

市街地でも△△川が氾濫するかも。

市街地でも△△川が氾濫するかも。

○○地区は氾濫。危
険な状態

山間部
避難中

○○地区は氾濫。危険な状態△△川。橋脚根元まで水位が上昇してる。

風は強いけど雨はそれほど降っていない。
△△川。橋脚根元まで水位が上昇してる。
一般的なタイムラインのコンテンツ

情報収集中

13:00現在●●小学校、避難所開設中
風は強いけど雨はそれほど降っていない。

少し意味付けて構造化したコンテンツ

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市街地プロトタイプシステム•••

意思決定を支援する情報共有環境を提供するプロトタイプシステム
System LA（Lead to Action）
利用者が問題を解決する複数の代替案を相互に評価
集約アルゴリズムに証拠理論（ Dempster‑Shafer theory of evidence）

現地現場で用いることを想定

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構造化コンテンツのRDFモデル• 参加者は自然な操作で、コンテンツを計算可能な構造化データとして投稿する– 人と機械（計算機）が協調して構造化コンテンツを構築する
1
関心事
1

*
1

関心事
属性

*

*

*

*

1
*

a. モデル作成

参加者
属性

b . チェックイン

*

参加者
1

*

コンテンツ

*
*

*
関心項目

c. コンテンツ投稿

*

*

1

*

0..1

テキスト

1
0..1

*
1

1

写真評価
*

0..1
ポジティブ

*
0..1
ネガティブCopyright © 2014 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

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情報の個人化と集約 – フィルタリング
フィルタリング全体
練馬区
la: 現住所

la: 現在地

参照者

la: profile
参加者cla: text

la: creator__la: profile

la: profile

参加者a

参加者b

la: creator

歩いても深夜にはならない

la: creatorla: text

コンテンツ1

la: text

コンテンツ2la: estimate

la: eValuela: 現住所

la: 現住所

渋滞酷い
バス動かないコンテンツ3_三鷹市

la: 現在地

la: 現在地

_

バス運行
してる！

類似集団

新宿区,四谷la: estimate「対立」関係la: citem

ポジティブ

_

la: estimate_

la: eValue
ネガティブ

la: estimate「賛同」関係_la: eValuela: Iitemla: eValue

ポジティブ

la: Iitem

集約
バス

歩く

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7関心事一覧画面
関心事
課題解決のテーマ

チェックイン
関心事のコミュニティに参加し、自身の属性をコミュニティに開示投稿が可能となる

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関心事画面
People like me
自分と同じコンテキスト（属性）をもつ集団で、情報をフィルタリング

鳥の目全体を見通す視点（コンテンツを集約した結果）

魚の目
潮目を読み、未来を見通す視点（コンテンツの集約結果の推移）
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コンテンツ一覧

虫の目
細部を見極める視点
青はネガティブのコンテンツで、橙はポジティブのコンテンツを示す

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10日本代表サッカー観戦
サッカー日本代表の試合を観戦し、活躍する選手を評価– 知識・経験の異なる利用者の意識の差が明らかになるか– 互いのどのような影響を受けるか– 時間経過に伴う全体の意識変化を捉えられるか

関心項目– 日本代表の選手

参加者属性– サッカー観戦歴• 「一年未満」、「五年」、「十年」、「二十年以上」

参加者
– 14名
– 参加者属性は、ほぼ均等に分かれる

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11日本代表サッカー観戦 – 結果1•「サッカー観戦歴」 十年 の集団は， 一年未満 や 五年 の集団とは異なる視点で評価を行っていることが分かった•

サッカー観戦歴という数値的な属性値によって抽出される集団による評価
は、 が玄人好みである というような、主観的・内容的な共通の観点に対応させる可能性を示唆していると考えられる•

特に，参加者属性の類似集団は，全体集団に対して、評価選手に関する選択と評価内容に関しての特徴が明確である

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12日本代表サッカー観戦 – 結果2•

関心項目変数の時間な推移を見ると，盛り上った場面に応じて，評価の高い選手のグラフが変化する様子が見られ，集団的な意識の変化を捉えることができた【潮目変化3】後半45分
本田がPKでゴールど真ん中を打ち抜き同点に追いつく

60

香川 真司
本田 圭佑

50

【潮目変化1】後半14分
香川のループシュートが惜しくもバーをたたく

40

遠藤 保仁
吉田 麻也
清武 弘嗣
乾 貴士
今野 泰幸

30

東 慶悟
栗原 勇蔵
川島 永嗣

20

長谷部 誠
岡崎 慎司

10

前田 遼一
内田 篤人
酒井 高徳
22:43

21:32

21:2421:20

21:16

21:13

21:10

21:05

20:57

20:53

20:50

20:44

20:41

20:29

20:21

20:12

20:08

20:02

19:55

19:51

19:45

19:37

19:27

18:41

10:18

7:40

0

酒井 宏樹

【潮目変化2】後半37分
オーストラリア先制点。川島の頭上を越しネットを揺らす
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13日本代表サッカー観戦 – 結果3•

試合後に参加者全体の評価と、サッカー専門誌の採点と比較すると、リアルタイムできめ細かな評価を得ることができる

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14おわりに• 単純なテキスト中心の情報共有の仕組みに、コンテンツの意味を同定するような識別子(関心項目)を付与することで、意味的・内容的な評価を機械的に計算することが可能となる• 個々人が提供する断片的な情報を統合した結果は、集合知として充分に価値のあるものを得ることができるようになる• 利用者全体（一般）の評価と自分と同じ知識・経験（類似準拠集団）の評価を見比べることで、自身の特徴を知ることができ、客観的に自分を見つめ、意を強くしたり、別の代替案の可能性を見直したり、時間経過により急速に意識が変わる変化点を捉える事ができる• 一定期間内の評価を積み重ねることによって、最終的な評価は、より現実に即したものとなる可能性があり、外面を気にするアンケートとは異なる結果を得る可能性がある

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