人文ＤＸを指向する情報基盤の構築

Construction of an Information Infrastructure for theHumanities DX
原 正一郎*1、馬塲 弘樹*2、森 信介*1、村上 勇介*1、関野 樹*3、
山田 太造*4、後藤 真*5

Shoichiro Hara*1, Hiroki Baba*2, Shinsuke Mori*1, Yusuke Murakami*1, Tatsuki Sekino*3, Taizo Yamada*4, Makoto Goto*5
1.京都大学(Kyoto University) 2.一橋大学(Hitotsubashi University)
3.国際日本文化研究センター(International Research Center for Japanese Studies)4.東京大学(University of Tokyo) 5.国立歴史民俗博物館(National Museum of Japanese History)

AI等の活用を推進する研究データエコシステム構築事業シンポジウム
2023/09/29@学術総合センター

モチベーション:情報学で地域研究をWeb BigdataAACB

人力では処理不可能(Informatics)
Quantificationand Organization

BA
B CC

Spatial Distributions of Events

AIntegration?
Lack or inconsistency of data

A A
B B
C C

BC

Temporal Transitions of Events

Digitization andDatabases(IT support)
Field Works

Network ModelAnalysis

目的
DX：情報学をドメインとした計量的な地域研究の試みと、データ駆動型地域研究の基盤整備。そこで本研究では、大量のテキストデータの計量的処理をユースケースとして以下の研究を行う。
① ユースケース：Webニュースデータから地域変動を検出する計量的手法を開発する（mdxの利用）② ツール化と公開：データ分析を支援する使いやすい計算環境を、ツールボックスとして構築・公開する（mdxとGakuNin RDMの利用）③ データ保存と共有：大量・多様な研究データの⾧期保存・共有・利活をど

まずはローカルなデータシステム構築し、次に公のように実現するか？

的（？）な外部サーバとの連携を考える（GakuNin RDM の利用）④ 研究データ管理手法：これまでのデータ管理は自己流。研究データを適切に管理する知識・スキル・評価の標準的な手法の確立が必要（ Basic RubricとGakuNin RDM の利用）

研究の概要

ユースケース:Webニュースデータから地域変動を検出する計量的手法の開発
WebBigdata

AC
B

Data Extractionand Organization

AB

A
B CC

Spatial Distributions of Events

Aintegration
Lack or inconsistency of data

A A
B B
C C

B
C

Temporal Transitions of Events

Digitization andDatabases
Field Works

Network Model

Advanced Researches

ユースケース:データサンプル• 収集しているデータ- 毎日新聞: Web 収集および購入CD-ROM)- 朝日新聞: Web 収集- 読売新聞:Web 収集- AFP (English and Spanish news articles via AFP Forum)• この発表で利用したデータ- 毎日新聞CD-ROM版- 全国版と46地方版- 2010-01-01 ～ 2019-12-31

ユースケース: LDAトピックモデルの解析結果例 (2011/01/01 ～ 2012/03/31 :日本)
 トピックモデル: 教師なし学習手法
 𝑝 𝛽, 𝜃, 𝑧, 𝑤

= 𝑝 𝛽 𝑝 𝜃 𝑝 𝑧 𝜃 𝑝(𝑤|𝛽, 𝑧) から𝑝 𝛽, 𝜃, 𝑧|𝑤 =, , ,( )を求める問題

計算コスト（時間）が高い(mdxに期待)

ユースケース:トピックの時系列変化

ユースケース:
トピックの空間分布の変遷

March 2011: Miyagi① BiLSTM-CRF:固有表現抽出。学習デー
タから地名抽出法を学習する② 地名辞書を検索し、地名に対応する緯度・経度の候補集合を取得する③ 単純な戦略を用いて緯度・経度を一つに絞り込む⇒ このアノテーションデータを共有する（何処にどのように蓄積する？）

March 2011: Fukushima

ユースケース:
トピック変化点抽出の試み (宮城県)

Bayesian Online Change Point Detection•Topic 124: 震災, 被災, 地, 日本, 復興(earthquake, damage, place, Japan,reconstruction)•Topic 110: 原発, 電力, 発電, 原子, 放射(nuclear power, electric power, power
generation, atom, radiation)•Topic 80: 病院/医療/患者/看護/救急(hospital, medical, patients, emergency )•Topic 37: 災害, 避難, 防災, 地震, 被害(disaster, evacuation, disaster prevention,earthquake, damage)ユースケース:トピック内容の変遷
Topic 80: 病院/医療/患者/看護/救急 (hospital, medical, patients, emergency )Medical, Emergency, Cure
Medical Phase～ Mid March
Medical, Emergency, Cure
Health, Care, Life, Support
Medical → Health Phase
Topic 50:temporary house, toilet etc.
Mid March ～ late March

FamilyHealth, Care, Life, Support
Health Phase

Topic 50:temporary house, recovery etc.

April ～

ツールボックスの開発（mdx）

データ保存と共有:MyDatabase• 多くは書誌的データベース（例：画像データと検索用メタデータ）だが、メタデータは研究者・資料毎に異なるので図書館システムには馴染まない• 利用者のデータリテラシーはそれほど高くない• 簡単に作れて変更も容易なデータベースシステムが必要

データ保存と共有:MyDatabaseの例••••

データベースの作成には時間と手間がかかるので数が増えない
データ公開なら比較的容易であり、最近ではデータ公開が要求される論文との紐付けが無いので図書館のデータレポジトリには馴染まない
とりあえずMyDatabaseの機能拡張で対応する

データ保存と共有:国際共同研究
Research small Data Alliance in east andsoutheast asia (RsDA)

Member Institutes: Academia Sinica (Taiwan), Chiang
Mai University (Thailand), Chulalongkorn University(Thailand), International Research Center for JapaneseStudies (Japan), Khon Kaen University (Thailand),National Museum of Japanese History (Japan), National
Taiwan Normal University (Taiwan), National Universityof Singapore (Singapore), Royal University of Phnom
Penh (Cambodia), Suranaree University of Technology(Thailand),
Universitas
Indonesia(Indonesia),
Universitas Islam Riau (Indonesia), Universitas Lancang
Kuning (Indonesia),
Universiti Teknologi MARA(Malaysia), University of Colombo (Sri Lanka), Universityof the Philippines Diliman (Philippines), University ofTsukuba (Japan), Kyoto University (Japan)

1. ASEANの主要学術記憶機関における学術デジタル資産に関する現状の理解と共有
2. 研究データの共有と保存にどのように対処すべきか、利用可能な技術は何か、誰がこの問題に貢献すべきか等について、参加者が意見やアイデアを交換し共有する機会を提供。
3. コラボレーションのためのネットワークを構築するための実践的なアプローチについて議論

データ保存と共有:メタデータ開発（MyDatabaseの機能拡張⇒ GakuNin RDMへ）

研究データ管理
1. どこにデータを蓄積したら良いのか（システムの問題）• 小規模の人文学系研究所（センター等）では恒久的な人員や機材の維持が困難• MyDatabaseは十数年に渡ってデータサービスを継続してきたが既に耐用年数を超えている• MyDatabaseでは収容できない大規模データの構築が進みつつある• 大学の研究データ管理システムあるいはGakuNin RDMへの期待

2. そもそもデータ管理はどのように行うのか（運用の問題）• 実はよく分かっていない（自己流：どのデータをどのように残す？）• GakuNin RDM利用するとしても、前提となる知識やスキルが必要ではないか（データとメタデータだけでデータの再利用は可能なのか？）⇒ 必要なスキルや評価の標準化が必要（例えば、京都大学学際融合教育研究推進センターのアカデミックデータ・イノベーションユニッ
トが開発したBasic Rubric）• ユースケースを通じてRubricの利用と評価を試みる

研究データ管理:Rubricの役割と作成
Rubricの役割• 研究のための準備：Data Management Plans 提出等• 研究進捗状況のチェック（データ取得・保管状況、処理・解析、文書化等）• オープンサイエンス(データ)時代への対応

Rubricの役割• 目標: 研究のライフサイクルの各段階でRDMに関する知識およびスキルの学習ある
いは自己評価ができる仕組みの作成• 分野: 様々な分野向けのルーブリックを作成。それらを基に、できる限り一般化する⇒Basic rubric• 対象: 学生・若手研究者• 特徴: 進捗段階に対応した4つのルーブリックに分割
1.データに関する計画
2.データの処理と整理
3.データの解析
4.データの共有または公開
ルーブリックの各項目毎に4段階の達成度を設定

研究データ管理:Basic Rubricの例(Planning for Data)
達成度
PLANNING FOR
DATA

Data to Be
Obtained

Methodology for
Obtaining Data

評価項目

Materials,Equipment, andSoftware for Data
Acquisition

Team Members

Funding for Data
Acquisition

BeginningDeveloping

The data to be produced andthe materials required toproduce it have beendetermined.

The categories of data to beacquired and the relationshipof the categories to specificresearch purposes have beenidentified.

The resolution, quality, andThe researcher is confident ofminimum amount of data, as well
the categories, resolution,
as necessary subjects for acquiring quality, and minimum amount of
the data, have been identified.
data, and that needed subjects
can be reliably acquired.

The methodology required toobtain the data has beendetermined.

The instruments, data transfer
plan, and storage device
required to obtain and store
the data have been identified.

Preparation or implementation of
the instruments, data transfer
arrangements, and storage device
has begun.

Preparation or implementation of
the instruments, data transfer
arrangements, and storage
device is complete.

A plan for purchasing and/orcreating the materials,
equipment, and software hasbeen determined.

The location(s) for collecting
the data has been identified
and arrangements for work inthat location have been made.

Legal considerations associatedwith the materials, equipment,
and/or software locally andinternationally have been identified
and observed.

Procedures for obtaining thenecessary materials, equipment,
and software for data acquisition
have been documented andaccomplished.

Team members responsiblefor data acquisition anddissemination have been
identified.

Appropriate roles have been
assigned according to theskills and interests of individual
team members.

A suitable research environmenthas been prepared to encourage
information exchange,consultation, and cooperation
among team members.

Team members fully understandthe division of roles, as well as
their own personal role, and are
well prepared to conduct anddisseminate the research.

Funding required for dataacquisition has been
estimated and available
sources of funding identified.

Funding applications include
team member expenses,
purchase of equipment andmaterials, software for dataacquisition, and legal
expenses.
The availability of the data for
re-use by other researchers
has been determined.

Requests for funding have been
submitted to relevant funding
sources.

Sufficient funding for all
expenses related to dataacquisition has been acquired.

Decisions have been maderegarding the exclusive right ofteam members to have use of thedata during an institutionallydetermined embargo period.

Plans for potential re-use of thedata, including necessarychanges to its management, arecomplete and accepted by allteam members.

Academic journals forpotential publication havebeen identified and theirconditions for data disclosure
are understood. Sharing datain public repositories has
been considered.

Decisions have been made as The choice of licenses andto which data (and materials)
repositories for publishing andcan be published and sharedsharing the data, as well as
and which cannot. Relevant
potential users of the data (andinternational and local legalities materials), have been considered.
and proprietary issues havebeen considered.

The choices for publishing andsharing the data (and materials)
have been documented andagreed to by all team members.

The requirements of funding
agencies and research
institutes being considered to
manage the disclosure of thedata (and materials) are
understood.

Funding for disclosure of thedata (and materials) has been
estimated. It has been decided
if the researcher's institution
will be responsible for data
disclosure or if theresponsibility will beoutsourced.

A Research Data Management(RDM) plan for publishing andsharing the data (and materials)
has been created, documented,
and agreed upon by all teammembers and by the
researcher's institution.

Changes that may berequired in ways that the
research data is managed for
re-use have been considered.

Data Re-Use

Open Versus
Closed Data

Planning for
Publishing andSharing Data

EnhancingIf needed, suitable repositories foroutsourcing the publishing andsharing process have been
identified and responsibilities forongoing expenses have been
determined.

Completed

研究データ管理:ePortfolio

研究データ管理: ePortfolio

統合はこれから・・・