言語処理学会 第21回年次大会 発表論文集 (2015年3月)

高専関連報道記事を活用した活動情報の獲得と分析
小西 慶和 †

藤田 直哉 ‡中島 陽子 ‡本間 宏利 ‡

山本 和英 ∗

† 釧路高専 電子情報システム工学専攻‡ 釧路高専 情報工学科∗ 長岡技術科学大学 電気系
yoko, honma@info.kushiro-ct.ac.jp

1

はじめに

表 1: 年度別高専関連報道記事数

2014 年度現在，国立高等専門学校機構本部（以降，機構本部）のもと，日本全国に 51 の国立高専が存在する．各高専は，日々の教育や研究で得られた成果，地域貢献活動，学生の課外活動，学校行事などを地元の新聞，テレビなどのメディアや各種広報紙を利用して世の中に積極的に公表している．2004 年頃からこれら各高専の公表記事を高専関連報道記事（以降，報道記事）として，機構本部が高専総合データベース

KOALA(Kosen Access to Libraries and Archives) に

年度

報道記事数

20042005200620072008
2009
2010
2011
2012
2013

143473
704
900
1,019
2,537
3,036
3,498
3,644
4,283て集約化サービスを開始した1 ．このサービスは発信者である高専の担当事務職員が，報道記事を適宜要約してとらえることを可能とした．全国の高専の平均値して機構本部に投稿し，機構本部がそれらをとりまとや，特定の高専との数値を，本校のそれらと比較するめる形式で遂行されてきた．サービス開始当初は，しことで，今後の学校活動指針へフィードバックされる

ばらくは投稿数も少なく，有効的に活用されていたとような，新たな課題が発見されることを期待して本研はいえない状況であった．2009 年頃から，各高専の啓究を行なった．

発や意識の向上を促すことを目的に，これらの報道記事は定期的に（ほぼ毎週）メーリングリスト形式で全高専全教員に転送されるようになった．これ以降，登録データ数が右肩上がりで増加していることが表 1 か2

研究手順

2.1

メール記事の自動分類

らも読み取れる．なお，メーリングリストにて転送される方式は 2014 年度から停止されて，現在は，各高

本研究では，最初に報道記事の「学生活動」，「地域専の更新情報のウエブページにリンクが張られた形式

貢献活動」，「教育研究活動」，「国際交流活動」，「そのに変更された．

他」の 5 つのカテゴリへの自動分類を行った．学習器

本研究では，2009–2013 年までに配信された報道記にランダムフォレスト [1] を使用した．分類に必要な事を対象として，それらを「学生活動」，「地域貢献活

教師データとして，各カテゴリごとに手動分類した 50動」，「教育研究活動」，「国際交流活動」，「その他」の件ずつの記事を与えた．

5 つのカテゴリへの自動分類を行なう．また，分類後自動分類結果の精度を 2013 年度の半年分のデータの報道記事を解析処理することで，全国の高専の研究をサンプルとして導出した．その結果を表 2 に与える．

や教育に関するトピックスの取得や，他校の学生活動の最新動向の把握，遠方の地域の高専の地域活動の実

2.2状，高専生のグローバルな貢献度など客観的に数値化

活動傾向の分析

つづいて，上記処理にて分類した各記事カテゴリご
1 高専総合データベース KOALA, http://www.kosen-k.go.jp.とに，それらに含まれる記事を利用して，活動傾向の― 617 ―Copyright(C) 2015 The Association for Natural Language Processing.
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2.2.2

高専の短・中期的な研究活動

表 2: 自動分類結果の精度
記事カテゴリ

再現率

適合率

F値

学生活動
地域貢献活動
教育研究活動
国際交流活動
その他

0.792
0.600
0.607
0.607
0.592

0.645
0.522
0.791
0.436
0.774

0.711
0.558
0.687
0.507
0.671

表 4 は，年度ごとで，それらを含む報道記事の投稿数に，大きな差異が見られた語句の一覧である．
表 4: 使用記事数の差が顕著な語句分析を行う．ある記事カテゴリ内の記事を各年度ごとに，形態素解析器 MeCab2 を利用して，名詞，固有名詞，サ変名詞を抽出し，それらの語句を含んだ記事数の多いものから順に，その語句を列挙する．
年度に関係なく，多くの記事に出現する語句は，高専の特徴を表すものが並ぶと予想される．また，年度ごとにその語句が使われている記事数に大きな変動の見られる語句は，何らかの時代背景的，地域的な特徴

ワード

2009

2010

2011

2012

2013

対策研究被災独立行政法人国立高専機構
大震災
エネルギー
防災連携
実用経済産業講演
津波

0230061158
6113311241106103
1110
168171118
19323029127
722127025523
13176516025
120325781461
103204を表すものであったり，精力的に取り組まれた活動であったと考えられる．よって，これらのような記事分

表 4 は，ここ 5 年間で，各高専が精力的に研究が析結果を活用して，全国高専の活動傾向を把握でき，行ってきた研究分野やその背景を表している．
「被災」，今後の活動指針の参考にもなると期待する．

「大震災」，「津波」などのワードは，2011 年の東日本以降，紙面の関係上，分析対象を「教育研究活動カ大震災による背景を示している．また，その直後から「対策研究」，「エネルギー」，「防災」などの語句が増加

テゴリ」に限定して，論議をすすめる．

していることは，震災対策，エネルギー対策に関する2.2.1

研究が，各高専でなされてきていることを意味してい高専の基盤的研究る．また，「独立行政法人」，「国立高専機構」，「連携」，

表 3 に，2011 年度と 2012 年度の教育研究活動カテ「経済産業」などの語句も，ここ数年の高専の研究活

ゴリの報道記事を対象に，それが含まれる記事数の多性化を推進する活動が活発になってきている背景を顕い順に語句を提示する．

著に表している．
表 4 形式のデータを分析することで，世の中の要望，期待に即座に対応する重要性が再認識でき，今後

表 3: 2011-2012 年度の高使用頻度語句
2011 年
本校
研究高専
学生
技術
工業
講演
高専機構
独立行政法人
対策研究
実践教育
産学

2012 年
474542322322211918171616

本校
研究高専
学生
講演
技術専攻
実用
工業
科学技術振興専門
産学の短・中期研究計画の参考となる．
4742363325171716151512122.2.3

高専の萌芽的・挑戦的な研究活動

表 5 は，記事数は多くないものの，年度ごとに，着実にそれらを含む報道記事数が増加している語句の一覧である．
この結果では，「若手」，「子ども」，「リケジョ（女性）」の語句を含む，人的ターゲットを限定した報道記事と，「人材育成プログラム」，「イノベーション」，「グローバル」，「養殖」などの革新的な語句を含む記表 3 に現れている語句は，現在の高専教育研究の基事の投稿が着実に増加していることがわかる．投稿数

幹・基盤活動に深く関係する語句と考えられる．しかはそれほど多くないものの，これらをテーマとした研し，表 3 は，高専の教育研究活動の大枠を表している

究増加の風潮は，我々自身も肌で感じている．
よって，表 5 形式のデータを分析することで，今後ものの，この結果だけでは，研究活動傾向や，地域ごとの特色，萌芽的・独創的な流行が見えにくい．の大きな社会の要求，技術者教育の変遷，最先端研究

2 http://mecab.sourceforge.net/.

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表 6: 地域別の記事投稿数
語句

北海道

東北

関東

東海

近畿

中国

四国

九州

エンジニア
人材育成プログラム
若手研究
子ども養殖イノベーション
グローバル
カキ
リケジョ

9332812290001000000122003001010182190600004006000001000200100102000001001000001000

計

50

12%

816%

23
46%

1020%

12%

48%

24%

12%

3

表 5: 使用記事数が増加している語句

おわりに語句

2009

2010

2011

2012

2013

本研究では，メール転送される高専関連報道記事を

エンジニア
人材育成プログラム
若手研究
子ども
養殖
イノベーション
グローバル
カキ
リケジョ

401003000601117200611261224071228122619332812492

利用した，全国の高専の活動情報の獲得と分析を行った．入手した報道記事は，ランダムフォレスト学習器を使って，5 つの記事カテゴリに自動分類させた．また，分類後のカテゴリ別の記事データを利用して，年度時系列での活動傾向分析を行った．これにより，全国高専の「学生活動」，「地域貢献活動」，「教育研究活動」，「国際交流活動」のそれぞれにおける活動傾向を把握できることの可能性を示した．
本紙では，紙面の関係上，教育研究活動に限定しての流れを取り入れた，中・長期的な研究計画指針を決活動傾向分析結果の一例を示したが，発表時には別紙定する材料になりえると思われる．

にて，より詳細な他カテゴリ記事の活動傾向分析結果2.2.4の公表を予定している．

教育研究活動の地域特色表 5 の示した記事数は多くないものの，年度ごとに使用記事数が増加している語句の一覧であった．こ

謝辞

こでは，その中の 2013 年度の投稿記事を対象として，それらの報道記事を投稿した高専を地域別に分類して本研究は高専–長岡技科大共同研究の助成 (2014) を受けて行なわれました．

集計した．その結果を表 6 に示す．
表 6 より，これらの革新的・挑戦的な研究は，関東地区の高専が全体研究の約半数の先駆者的な役割を担っ参考文献ていることがわかる．これに東海地区の高専が全体の20%の研究に携わっている．反対に，これらの地域から遠方の地域に位置する高専になるほど，これらの報道記事数，すなわち，活動は極端に少なくなっている．

[1] L. Breiman. Random forests. Machine Learning,Vol. 45, No. 1, pp. 5–32, 2001.

残念なことに，釧路高専の北海道地区はほとんど貢献していない．これらは，大きな工業都市に隣接し，大学，大企業との関係が近い高専ほど，世間の要求や最先端技術への挑戦に携わりやすい環境にあるということを示しているかもしれない．

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