情報利活用基盤研究室

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Stream Concordance はマイクロブログのようにリアルタイムで流れるストリームメッセージを、さまざまなキーワードで揃えて順次表示していく情報視覚化サービスです。キーワードで揃えて表示することで、そのキーワードの前後でどのようなことが発言されているかが把握しやすいようにストリームメッセージを整理することができ、世の中の状況をリアルタイムに分析することに役立ちます。

本研究室の知識・言語グリッドを用いて、この視覚化サービスをTwitterアーカイブサービスと接続させることでTwitterを流れるツイートをあるキーワードで整理することができます。また、知識・言語グリッドでTwitterアーカイブサービスとStream Concordanceサービスの間にいろいろな情報分析サービスを動的に挿入することができ、多様な観点での分析が可能です。たとえば、情報分析研究室が開発するWISDOMの情報分析サービスを挿入することで、メッセージを肯定的・否定的なものへ分類が可能になり、固有名詞抽出サービスを挿入することでサブキーワードの特定が可能になります。

Sticker は種類や分野が異なるさまざまなデータセットを、直行する時間軸、経度軸、緯度軸を備えた三次元空間にプロットし、あるいは抽象化して表示するビジュアルデータマイニングサービスです。異種、異分野のデータセットから抽出したイベントを同じ空間に表示することで、イベントの時空間上の構造だけでなく、イベント間の関連性のパターン、傾向、異常などの特徴を、視覚的に探索することを可能にし、これらの発見にもとづいたユーザによる新たな仮説の生成を支援します。また、妥当性が検証された仮説を持つユーザがSticker 上でリアルタイムに更新されるイベントを確認することで、イベントの関連性のリアルタイムでの予測に役立てることができます。

本研究室のサイバーフィジカルデータクラウド上の情報サービスと、このヴィジュアルデータマイニングサービスを接続することで、気象や自然災害など様々なセンサーから集めた実空間情報と、ソーシャルメディアやWebなどのサイバー空間情報に対しても、関連性の分野横断的、視覚的な探索が実現できます。これにより、これまでに組み合わせられてこなかったさまざまな現象の関連性から新たな仮説を発見することを支援し、リアルタイムでの現象の予測に役立てることができます。

• Stickerデモ動画: PM2.5, Twitter "渋滞" (81.6MB)
• Stickerデモ動画: PM2.5, Twitter "花火" (83.6MB)