インフォデミックによる食を巡る風評被害発生過程の解明及び抑制の為の深層学習の適用

应用深度学习阐明和压制信息疫情造成的食品相关谣言造成损害的过程

基本信息

项目摘要

研究計画の推進と達成に向けて、2023年度においては、主に下記の三点に取り組んだ。第一に、今般のCOVID-19の世界的流行に伴うインフォデミックに関する研究蓄積、および、2011年に発生した福島第一原発事故に伴って生じた食品への風評被害に関する研究蓄積について、学術文献を中心とした文献サーベイにより調査した。更に、文献サーベイにおいては、将来的なインフォデミックが生じた際の対策検討のための消費者実験の設計に向けて、インフォデミックを引き起こし得る要因についても調査を進めた。その結果、現在急速に普及している大規模言語モデル(Large Language Models)を用いたサービスについて、誤情報の拡散による新たなインフォデミックを発生させる可能性が指摘されていることが知見として得られた。第二に、COVID-19によるフードシステムや消費者の食意識への影響について、計量的な観点に基づいた上で研究動向を見通すため、発展的な文献サーベイとして、学術文献を対象とした科学計量分析の適用を図った。第三に、インフォデミック下における適切なリスクコミュニケーション手段の検討に向けたアンケート調査の設計を行い、調査結果に対する分析手法についても検討を進めた。分析手法については、アンケートの回答テキストを対象として、単語および回答文の極性を定量的に測ることの可能な手法の選定を進めた。次年度以降に実施するテキスト分析において、本年度検討した分析手法である、教師なし機械学習を用いた自然言語処理手法を採用する予定である。
The progress and achievement of the research plan are directed towards the project, the project for the year 2023 is completed, and the three-point project is planned under the main project. The first one, the current epidemic of COVID-19 in the world, the research accumulation of the current COVID-19 pandemic, the research accumulation of the current COVID-19, the 2011 Fukushima The first original accident occurred in 1998, the food industry was affected by the wind, the research was accumulated, and the academic literature center was investigated. Updates, documentation of the future, future news The reason for the design and design of the consumer is the reason for the investigation and investigation. As a result, it is now rapidly popularized as Large Language Models)いたサービスについて、Misinformationの拡sanによる新たなインフォデミックを発生させるpossibilityがpoint outされていることが知见としてgetられた. Second, the impact of COVID-19 on consumers’ food awareness and measurement points The above research trends are as follows: を见通すため, 発development's サーベイとして, and academic literature を対肖としたscientific measurement analysis as applicable を図った. The third one is the direction of the インフォデミック下における成なリスクコミュニケーションmeans and means.けたアンケートinvestigation design を行い, investigation results に対する analysis technique についても検 Discussion を Advance めた. Analytical techniques については、アンケートのanswer テキストを対肖として、嘘语およびAnswer textのpolarityをquantitativeにmeasureることのpossibleなtechniqueのselectをprogressめた. From the next year onwards, the analysis method will be improved, the analysis method of the current year will be improved, and the teacher's mechanical learning method will be used, and the natural language processing method will be adopted.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Semantic Analysis of Palm Oil Industry Patents Using A Neural Topic Model to Determine Technological Transition
使用神经主题模型进行棕榈油行业专利语义分析以确定技术转型
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    KATO Kosuke;KOBAYASHI Hiroaki
  • 通讯作者:
    KOBAYASHI Hiroaki
Understanding Research Trends in Organic Agriculture Using Text Mining on Academic Studies
使用学术研究文本挖掘了解有机农业的研究趋势
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kosuke KATO;Junko YAMAMOTO;Hiroaki KOBAYASHI
  • 通讯作者:
    Hiroaki KOBAYASHI
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

加藤 弘祐其他文献

加藤 弘祐的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似海外基金

ナラティブはどのようにして生じるのか?-自然言語処理技術を用いた検討-
叙事是如何出现的?
  • 批准号:
    24K16786
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
言語流暢性課題の定性的分析方法の構築:語彙特性と自然言語処理の応用
构建语言流畅性任务的定性分析方法:词汇特征和自然语言处理的应用
  • 批准号:
    24K10484
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
自然言語処理に最適な語彙と分割の仕方を自動で獲得する人工知能の創出
创建自动获取自然语言处理最佳词汇和切分方法的人工智能
  • 批准号:
    24K20852
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
能動学習を用いた、放射線科所見文重要度推定用自然言語処理システムの開発
开发自然语言处理系统,使用主动学习来评估放射学结果的重要性
  • 批准号:
    24K18797
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
自然言語処理技術を用いた食物アレルゲン性予測システム構築
利用自然语言处理技术构建食物过敏性预测系统
  • 批准号:
    24K01707
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
自然言語処理を用いた重粒子線治療の適応判定のための自動チャットシステムの開発
开发自动聊天系统,利用自然语言处理确定重离子放射治疗的适用性
  • 批准号:
    24K18821
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
自然言語処理を活用した皮質脳波解析による長文読解の神経ネットワーク基盤の解明
通过自然语言处理的皮层脑电图分析阐明长句阅读的神经网络基础
  • 批准号:
    24K18686
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
自然言語処理技術を用いた教授学習支援システムの開発
利用自然语言处理技术开发教学支持系统
  • 批准号:
    24K16768
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
自然言語処理を利用した1910-30年代の日本文芸批評の研究
利用自然语言处理研究 1910 年代至 1930 年代的日本文学批评
  • 批准号:
    24K15991
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
教師が客観的に授業を自己評価するための自然言語処理による新しい発話分析法の開発
使用自然语言处理开发一种新的语音分析方法,供教师客观地自我评估他们的课程
  • 批准号:
    23K12785
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了