Faculty of International Social Sciences

久保山 哲二

クボヤマ テツジ  (Tetsuji Kuboyama)

基本情報

所属
学習院大学 計算機センター / 人文科学研究科アーカイブズ学専攻 教授
東京電機大学 総合研究所・知能創発研究所 客員教授
学位
博士(工学)(東京大学)

研究者番号
80302660
ORCID ID
 https://orcid.org/0000-0003-1590-0231
J-GLOBAL ID
200901047478411760
researchmap会員ID
5000102916

外部リンク

学歴

 1

論文

 122
  • Naoya Higuchi, Yasunobu Imamura, Vladimir Mic, Takeshi Shinohara, Kouichi Hirata, Tetsuji Kuboyama
    ICPRAM 499-510 2024年  
  • 草場彰, 寒川義裕, 久保山哲二, 新田州吾, 白石賢二, 押山淳
    日本結晶成長学会誌 50(1) 50-1-05 2023年4月28日  査読有り
  • 徳永 弘子, 久保山 哲二, 木村 敦, 武川 直樹
    電子電子情報通信学会論文誌A 基礎・境界 J106-A(3) 104-113 2023年3月1日  査読有り
    共食はコミュニケーションの場であり,人の心理的健康に良い効果をもたらすことが明らかになっている.本研究は,2種類の形式で食事を提供し,共食中の人の発話行動の特徴から心理的効果の根拠を示す.具体的には,6名からなる4グループに対し,同じメニューを銘々膳形式,共同膳形式で提供した.参与者らによる共食シーンを映像に記録し,食事開始後の各20分の発話を書き起こした.分析の結果,食事中の話し手は,一定の時間において発話を継続する状況が確保しやすいこと,参与者らは料理のトピックにより会話を活性化させていることが確認された.これにより共食会話には他者との相互理解を深めたり,初対面同志の会話機会を得たりする場として機能しており,こうした人と人のつながりが心理的健康に貢献していることが示唆された.
  • 宇野, 毅明, 武富, 有香, 小林, 亮太, 橋本, 隆子, 久保山, 哲二, 申, 吉浩
    じんもんこん2022論文集 2022 207-212 2022年12月2日  査読有り
    本稿では,ニュース記事に対するコメント,および,ニュース記事のあるカテゴリのニュース記事に対するコメントの多様性を測り,その結果を紹介する.記事やカテゴリに対して人々がどのような反応をしているかを読み解くための材料として,新たな方向性を提案する.異なる記事に対するコメントは,単一の記事に対するコメントよりも多様性が増すであろう,という仮説から,あるカテゴリの複数の記事に対するコメントの多様性を比較することで,カテゴリの多様性を評価する. We analyze the diversity of the comments posted to news articles, and news articles in some categories. We think this helps interpretation of the behavior of the persons in a society from a new view point. From a hypothesis that the diversity of comments to two different news articles is larger than that to one news article, we compare the diversity of several number of articles in the same category, to observe the diversity of the comments to the articles in the category.
  • 杉山, 佳奈美, 久保山, 哲二, 三輪, 洋文, 宇野, 毅明
    じんもんこん2022論文集 2022 289-294 2022年12月2日  査読有り
    選挙公報のテキストデータに対して文書クラスタリングを適用した. クラスタリング手法には、 文書間類似度により形成されるネットワーク構造から密な部分構造を抽出するマイクロクラスタリン グと、代表的なトピックモデルである LDAの2種類を利用した. クラスタリング結果を比較したとこ ろ, マイクロクラスタリングではトピックの解釈が容易な解像度が高いクラスタ, 特に政党に関して より類似度が高いクラスタが多数得られることが示された. さらにマイクロクラスタリングで抽出さ れた文書クラスタを元に回帰分析を行い, 個人票志向の候補者の傾向を解析した. その結果, LDA を 用いた先行研究にあった人手によるトピック解釈の過程を経ることなく, 選挙制度改革前後の変化や 政党ごとの特色について先行研究の主張を支持する結果が得られた. A text analysis was applied to the election manifestos. Two kinds of clustering methods were utilized and compared: microclustering that extracted dense substructures from the network constructed based on the similarity of the documents, and the LDA model, which is a kind of topic model. The microclustering gave many clusters that were easier to understand their topics, especially for the party of candidates. Furthermore, regression analysis was applied to the obtained clusters, and the tendency of candidates with personal-oriented was elucidated. The results correspond to previous studies, such as the change of the electoral rule and the characteristics of each political party, without any manual topic interpretation process as in the previous studies.

MISC

 131

教育業績(担当経験のある科目)

 15

共同研究・競争的資金等の研究課題

 33