IRにおける複雑化データの統計分析手法とそのツールの開発

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本研究では，IR分野を想定し，(1)尺度混在データに対する新たな分析方法，(2)視覚化，分析ツールの開発を目的としている。今年度は本研究の開始にあたり，IRデータ等の収集と整理を行い，その基本的な集計及び可視化を行った。集計，分析，視覚化という同様の処理を複数の部署ごとに適用する必要があるが，手作業で行う場合膨大な処理が必要となる。これらは（2）の課題に対応できるようにするため統一的に分析ができる環境が必要であり，それらを視野に入れ現状の整理を行った。(1)については，申請者が従来より研究している質的データに対する多変量解析について，手法の改良を行い，実データへの適用可能性について検討した。具体的には，非計量データに対する主成分分析の計算アルゴリズムについて，vector epsilon アルゴリズムとリスタートを加えることによりより高速な計算ができること，また，IRデータにおいては，分類等も重要な観点となるためそのための手法の一つであるFuzzy Clusteringに関してもvector epsilonアルゴリズムによる計算の加速化を確認できた。これらの結果をもとに，これら手法のIRデータの適用可能性について検討を開始した。また，尺度混在データに対する分析手法のサーベイを進め，その中の主成分分析については，アルゴリズム等の検討を行い，実データへの適用可能性，変数選択の適用可能性について検討を行った。(2)では，分析ツールの開発についての準備を進め，ツールの開発には統計解析ソフトウェアRとそのパッケージを利用し進めることとした。そのための最新の技術動向やソフトウェアを取り巻く環境について現状の整理を行い，対話的なインターフェースをRのパッケージであるShinyで試作することを含めまとめと課題の整理を行った。