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情報学方法論2021

059fb717431a8cd2b509ffebc57d905a?s=47 Y. Yamamoto
December 11, 2021

 情報学方法論2021

059fb717431a8cd2b509ffebc57d905a?s=128

Y. Yamamoto

December 11, 2021
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Other Decks in Research

Transcript

  1. 山本 祐輔 静岡大学 情報学部 行動情報学科 准教授 yusuke_yamamoto@acm.org 情報学方法論2021 2021年12月20日

  2. 山本祐輔主宰の研究室活動について 山本 祐輔 静岡大学 情報学部 行動情報学科 准教授 yusuke_yamamoto@acm.org 情報学方法論2021 2021年12月20日

  3. https://b.hontolab.org/3IyUM93 講義資料をダウンロードしてください

  4. 情報検索 データマイニング HCI 情報や知識を 検索・発見する技術 人間と人工物(e.g. 情報システム) がやりとりを行うための技術 情報の信憑性(心理学) 人はどうやって信憑性を判断するのか?

    気付きや行動変化を促す 情報メディア・インタラクションのデザインに関する研究 ⾃⼰紹介
  5. 研究室選びの時期が やってきた!!

  6. 研究室って特別 研究室選びは重要!!

  7. 研究室って特別 研究室は、専門知識を習得するだけでなく 知的スキル、社会人基礎力、価値観を作る ための場である

  8. 研究室は、充実した卒研生活を送りたいか or 楽に卒業したいかを決める上でも重要

  9. 研究室って特別 研究室選びは重要!!

  10. ࠓ೔ͷ࿩୊ 1. 何の研究をしているのか? 2. 研究室の文化 3. 研究室選びのチェックリスト

  11. 何をしている研究室なのか? 1 What are we doing?

  12. ݚڀࣨͷجຊతͳϛογϣϯ 人々に気づきを与え,じっくりと情報処理を 行う機会を提供する情報インタラクション 技術や方法論について研究を行う

  13. 人々に気づきを与え,じっくりと情報処理を 行う機会を提供する情報インタラクション 技術や方法論について研究を行う ݚڀࣨͷجຊతͳϛογϣϯ ICT技術やメディア表現を通じた 人間と情報との相互作用

  14. ݚڀࣨͷجຊతͳϛογϣϯ 人々に気づきを与え,じっくりと情報処理を 行う機会を提供する情報インタラクション 技術や方法論について研究を行う

  15. ͳͥ͜ͷϛογϣϯʹऔΓ૊Ήͷ͔ʁ 人と馴染みの取れた 情報技術が必要 Կނ͜ͷϛογϣϯʹऔΓ૊Ήͷ͔ʁ

  16. ΫΤενϣϯ 効率・便利化を進めるのは良いことなのか? テクノロジーは僕らを幸せにするのか? 効率・便利化の先で僕らは何するのか?

  17. ߦ͖ண͘ઌ͸ʁ

  18. ·͢·͢ศརʹͳΔ৘ใΞΫηε؀ڥ 18 大量のユーザログを解析し、 クリックされやすい情報を並べる 検索エンジン 個人アクティビティを解析し、 好まれそうな情報を表示するSNS 機械学習技術による情報配信の最適化、個人化

  19. ·͢·͢ศརʹͳΔ৘ใΞΫηε؀ڥ 19 !"#$%"&'()*+,-,./ 01-23456'789:;<=>?@ABB 機械学習技術による情報配信の最適化、個人化

  20. ·͢·͢ศརʹͳΔ৘ใΞΫηε؀ڥ 20 機械学習技術の発達による情報配信の最適化、個人化 本当に最高なのか?

  21. ϑΟϧλʔόϒϧ & ΤίʔνϟϯόʔޮՌ 情報提示が個人に最適化されることで知的孤立に陥る あなたが好む情報 = 偏った情報

  22. ݚڀࣨͷϛογϣϯ Slow Informatics 人々に気づきを与え,じっくりと情報処理を 行う機会を提供する情報インタラクション 技術や方法論について研究を行う

  23. ݚڀͷํ޲ੑ 23 Slow Informatics クリエイティブな作業・ 知識獲得活動を刺激する インタラクションデザイン 先入観に囚われない 注意深い情報探索 内省・集中するための

    情報インタラクション
  24. ݚڀͷํ޲ੑ 24 Slow Informatics クリエイティブな作業・ 知識獲得活動を刺激する インタラクションデザイン 先入観に囚われない 注意深い情報探索 内省・集中するための

    情報インタラクション
  25. ΄Μͱʁαʔν 「ドイツ」はビールが有名 判断材料 提示 Web テキストマイニング・機械学習 25 不確かな主張の真偽を判断するための情報を 大量のウェブテキストから集約・抽出するシステム (感情分析)

    ৴ጪੑ͕ෆ͔֬ͳϑΝΫτ υΠπ͸Ϗʔϧ͕༗໊ ո͍͠Օॴ υΠπ ΄Μͱ ݕࡧ݁Ռ < ೖྗ >υΠπ͸Ϗʔϧ͕༗໊ ൑அͷࡍʹ༗༻ͳ؍఺ ߬ૉ ۤΈ ৭ ຯ ϰΝΠεϏʔϧ ൺֱ͢΂͖ϑΝΫτ ϑΝΫτͷೝ஌౓ )POUP4FBSDI ϕϧΪʔ͸Ϗʔϧ͕༗໊ έϧϯ͸Ϗʔϧ͕༗໊ ϛϡϯϔϯ͸Ϗʔϧ͕༗໊ νΣί͸Ϗʔϧ͕༗໊ ΞΠϧϥϯυ͸Ϗʔϧ͕༗໊ ফඅྔ ৭ ৭ ৭ ৭ ৭ ۤΈ ফඅྔ ຯ ߬ૉ  ::BNBNPUPFUBM l4VQQPSUJOH+VEHNFOUPG'BDU5SVTUXPSUIJOFTTCZDPOTJEFSJOH5FNQPSBMBOE4FOUJNFOUBM "TQFDUTz 1SPDFFEJOHTPGUIF8*4& QQ 
  26. ৴ጪੑ͕ෆ͔֬ͳϑΝΫτ υΠπ͸Ϗʔϧ͕༗໊ ո͍͠Օॴ υΠπ ΄Μͱ ݕࡧ݁Ռ < ೖྗ >υΠπ͸Ϗʔϧ͕༗໊ ൑அͷࡍʹ༗༻ͳ؍఺

    ߬ૉ ۤΈ ৭ ຯ ϰΝΠεϏʔϧ ൺֱ͢΂͖ϑΝΫτ ϑΝΫτͷೝ஌౓ )POUP4FBSDI ϕϧΪʔ͸Ϗʔϧ͕༗໊ έϧϯ͸Ϗʔϧ͕༗໊ ϛϡϯϔϯ͸Ϗʔϧ͕༗໊ νΣί͸Ϗʔϧ͕༗໊ ΞΠϧϥϯυ͸Ϗʔϧ͕༗໊ ফඅྔ ৭ ৭ ৭ ৭ ৭ ۤΈ ফඅྔ ຯ ߬ૉ  ৴ጪੑ൑அΛߦ͏ͨΊʹఏڙ͢Δ৘ใʢ1/3ʣ 比較すべき主張、比較の観点、 ウェブで各主張が言及される頻度を抽出・評価 26 ドイツはビールが有名
  27. ৴ጪੑ൑அΛߦ͏ͨΊʹఏڙ͢Δ৘ใʢ2/3ʣ ウェブアーカイブにおける出現傾向分析による 不確かな主張の言及頻度の変遷の見える化 ৴ጪੑ͕ෆ͔֬ͳϑΝΫτ υΠπ͸Ϗʔϧ͕༗໊ ո͍͠Օॴ υΠπ ΄Μͱ ݕࡧ݁Ռ <

    ೖྗ >υΠπ͸Ϗʔϧ͕༗໊ ൑அͷࡍʹ༗༻ͳ؍఺ ߬ૉ ۤΈ ৭ ຯ ϰΝΠεϏʔϧ ൺֱ͢΂͖ϑΝΫτ ϑΝΫτͷೝ஌౓ )POUP4FBSDI ϕϧΪʔ͸Ϗʔϧ͕༗໊ έϧϯ͸Ϗʔϧ͕༗໊ ϛϡϯϔϯ͸Ϗʔϧ͕༗໊ νΣί͸Ϗʔϧ͕༗໊ ΞΠϧϥϯυ͸Ϗʔϧ͕༗໊ ফඅྔ ৭ ৭ ৭ ৭ ৭ ۤΈ ফඅྔ ຯ ߬ૉ  納豆はダイエットに効果的 「納豆はダイエットに効果的」の分析結果 ウェブでの言及度 時間 納豆は〜 有酸素運動は〜 2007 2009 2011 2005 27
  28. ৴ጪੑ൑அΛߦ͏ͨΊʹఏڙ͢Δ৘ใʢ3/3ʣ 分析対象の主張およびその比較対象の命題が ウェブで言及される際のセンチメントを機械学習で分析 ৴ጪੑ͕ෆ͔֬ͳϑΝΫτ υΠπ͸Ϗʔϧ͕༗໊ ո͍͠Օॴ υΠπ ΄Μͱ ݕࡧ݁Ռ <

    ೖྗ >υΠπ͸Ϗʔϧ͕༗໊ ൑அͷࡍʹ༗༻ͳ؍఺ ߬ૉ ۤΈ ৭ ຯ ϰΝΠεϏʔϧ ൺֱ͢΂͖ϑΝΫτ ϑΝΫτͷೝ஌౓ )POUP4FBSDI ϕϧΪʔ͸Ϗʔϧ͕༗໊ έϧϯ͸Ϗʔϧ͕༗໊ ϛϡϯϔϯ͸Ϗʔϧ͕༗໊ νΣί͸Ϗʔϧ͕༗໊ ΞΠϧϥϯυ͸Ϗʔϧ͕༗໊ ফඅྔ ৭ ৭ ৭ ৭ ৭ ۤΈ ফඅྔ ຯ ߬ૉ  納豆はダイエットに効果的 「納豆はダイエットに〜」 を言及する際のコンテキスト ポジティブ ネガティブ ネガティブ 全1000件 28 ポジティブ 42% 40%
  29. 信憑性判断に重要な指標の スコアを分析・提示 ユーザの信憑性基準に基づく 検索結果のランキング 1. 2. 3. 4. ᱥᱏᰬ᭑ᱯଢ଼ᬶٸശ௸ ΕᏜᱥᱏᰬ᭑ᱯଢ଼ٸശ

    сଢ଼ɬṞᱥᱏᰬ᭑ᱯଢ଼ वӂ૟Ṟṫ ᱥᱏᰬ᭑ᱯଢ଼ ᱥᱏᰬᱯଢ଼ԃЩڑ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ ೸ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ 1. 2. 3. 4. ᱥᱏᰬ᭑ᱯଢ଼ᬶٸശ௸ ΕᏜᱥᱏᰬ᭑ᱯଢ଼ٸശ сଢ଼ɬṞᱥᱏᰬ᭑ᱯଢ଼ वӂ૟Ṟṫ ᱥᱏᰬ᭑ᱯଢ଼ ᱥᱏᰬᱯଢ଼ԃЩڑ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ ೸ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ Ϣʔβͷ৴ጪੑϞσϧ Λ༻͍ͯ࠶ϥϯΩϯά 2. 1. 4. 3. ᱥᱏᰬ᭑ᱯଢ଼ᬶٸശ௸ ΕᏜᱥᱏᰬ᭑ᱯଢ଼ٸശ сଢ଼ɬṞᱥᱏᰬ᭑ᱯଢ଼ वӂ૟Ṟṫ ᱥᱏᰬ᭑ᱯଢ଼ ᱥᱏᰬᱯଢ଼ԃЩڑ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ ೸ ࠶ϥϯΩϯάલ ࠶ϥϯΩϯάޙ  Ґˠ Ґ  Ґˠ Ґ  Ґˠ Ґ  Ґˠ Ґ ユーザ基準で信憑性が高いウェブページを 効率よく検索することを支援するウェブ検索エンジン 29 ৴ጪੑࢦ޲ͷ΢ΣϒݕࡧΤϯδϯCowSearch ᱥᱏᰬ᭑ᱯଢ଼ᬶٸശ௸ ΕᏜᱥᱏᰬ᭑ᱯଢ଼ٸശ сଢ଼ɬṞᱥᱏᰬ᭑ᱯଢ଼ वӂ૟Ṟṫ ᱥᱏᰬ᭑ᱯଢ଼ ᱥᱏᰬᱯଢ଼ԃЩڑ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ ೸ ࠂ᯦͕ ӿȿ ಋ೸ߺ ࡚ৼ Еζߺ 参照重要度 評判 典型度 専門性
  30. 30 Y. Yamamoto and K. Tanaka, “Enhancing Credibility Judgment on

    Web Search Results”, Proceedings of the ACM CHI 2011, pp.1235-1244, 2011
  31. ৴ጪੑ΁ͷ஫ҙשىγεςϜͷઃܭ 疑わしいトピックをウェブマイニングし、検索・閲覧時に提示 :VTVLF:BNBNPUP l%JTQVUFETFOUFODFTVHHFTUJPOUPXBSETDSFEJCJMJUZPSJFOUFE 8FCTFBSDIz 1SPDFFEJOHTPG"18FC  QQ 

  32. ৴ጪੑ΁ͷ஫ҙשىγεςϜͷઃܭ 検索リスト、閲覧ページに含まれる疑わしいトピックを示唆 D 'LVSXWHG WRSLF VXJJHVWLRQ LQ VFDQQLQJ D OLVW

    RI :HE VHDUFK UHVXOWV E 'LVSXWHG WRSLF VXJJHVWLRQ LQ EURZVLQJ :HE SDJHV 検索ページでの示唆 ページ閲覧中の示唆 32
  33. ͍ͨͪදݱϑΝΠϯμʔ Fumiaki Saito, Yoshiyuki Shoji and Yusuke Yamamoto: Highlighting Weasel

    Sentences for Promoting Critical Information Seeking on the Web, Proceedings of the 20th International Conference on Web Information Systems Engineering (WISE 2019), pp.424-440, Hong Kong, China, November 2019 情報ソースが曖昧な文章表現に警告を促す ウェブページを見ているときに, 機械学習技術を駆使して言葉を 濁した表現をハイライトすること で,信憑性を意識したウェブペー ジ閲覧を促す.
  34. ஁௣ಿࢼࣨ ஁௣ಿࢼࣨಅҼ ஁௣ಿࢼࣨஂظ ஁௣ಿࢼࣨഇॾ ஁௣ಿࢼࣨ૛ܵ ஁௣ಿࢼࣨ٥֋ ஁௣ಿࢼࣨ٠࣍ ஁௣ಿࢼࣨܧ֗ ஁௣ಿࢼࣨ߹࣍ ஁௣ಿࢼࣨ␃⍬⏻

    ஁௣ಿࢼࣨٵ๲ ஁௣ಿࢼ ஁௣ಿࢼ ஁௣ಿࢼ ஁௣ಿࢼ ஁௣ಿࢼ ஁௣ಿࢼ ஁௣ಿࢼ ஁௣ಿࢼ ஁௣ಿࢼ ஁௣ಿࢼ ஁௣ಿࢼ ൷൑త৘ใݕࡧΛଅ͢৺ཧతͳ࢓ֻ͚(1/2) 情報精査の促進効果が 期待される語(クエリプライム) プライミング効果に着目し、情報精査をする気にさせる 単語をクエリ補完・推薦に溶け込ませる
  35. ൷൑త৘ใݕࡧΛଅ͢৺ཧతͳ࢓ֻ͚(2/2) ஁௣ಿࢼࣨ ஁௣ಿࢼࣨಅҼ ஁௣ಿࢼࣨஂظ ஁௣ಿࢼࣨഇॾ ஁௣ಿࢼࣨ૛ܵ ஁௣ಿࢼࣨ٥֋ ஁௣ಿࢼࣨ٠࣍ ஁௣ಿࢼࣨܧ֗ ஁௣ಿࢼࣨ߹࣍

    ஁௣ಿࢼࣨ␃⍬⏻ ஁௣ಿࢼࣨٵ๲ ஁௣ಿ ஁௣ಿ ஁௣ಿ ஁௣ಿ ஁௣ಿ ஁௣ಿ ஁௣ಿ ஁௣ಿ ஁௣ಿ ஁௣ಿ ஁௣ಿ B ΫΤϦϓϥΠϛϯάPOΫΤϦิ׬ 検索者の 行動変化を誘発 批判的思考 態度 喚起 批判的な情報精査 * 山本祐輔、山本岳洋:「批判的情報検索を促進するクエリプライミング」、ARG WI2研究会 Vol.10、萌芽研究賞(2017) 刺激(プライム語) * Y.Yamamoto, T.Yamamoto:Query Priming for Promoting Critical Thinking in Web Search, ACM CHIIRpp.12-21(2018)
  36. ৘ใਫ਼ࠪೳྗͷࣗݾධՁࢧԉπʔϧ 36 Yusuke Yamamoto, Takehiro Yamamoto, Hiroaki Ohshima, and Kawakami

    Hiroshi, Web Access Literacy Scale to Evaluate How Critically Users Can Browse and Search for Web Information, ACM WebSci 2018
  37. None
  38. None
  39. None
  40. ݚڀͷํ޲ੑ 40 Slow Informatics クリエイティブな作業・ 知識獲得活動を刺激する インタラクションデザイン 先入観に囚われない 注意深い情報探索 内省・集中するための

    情報インタラクション
  41. ඳࣸͷ͏·͞ΛϑΟʔυόοΫ͢Δจॻ࡞੒γεςϜ 読書の想像をかき立てる文書の作成を支援 執筆中の文章から情景や 登場人物の心理,行動がど の程度想像しやすいかを分 析し,その程度をリアルタイ ムにフィードバックし,文章 作成者に推敲を促す 伊藤 大貴:

    物語文の具象性をフィードバックする文書作成インタフェース, 静岡大学 卒業論文 (2020).
  42. ϢʔϞΞηϯεΛ޲্ͤ͞Δจষ࡞੒ࢧԉΠϯλʔϑΣʔε 文章のオチを考えるための情報システム ディープラーニングを用いて文章の意味内容を解析し, オチを想起をしやすくする画像を検索・提示 梅田浩郎: 修士論文研究 (2020年度). 27 久しぶりに友⼈とお寿司を ⾷べに⾏った。

    サーモンが絶品で、ずっと ⾷べていた。 久しぶりに友⼈とお寿司を ⾷べに⾏った。 サーモンが絶品で、ずっと ⾷べていた。 サーモンは避けられなかった。 ⼤好物 ⼤好物
  43. ݚڀͷํ޲ੑ 43 Slow Informatics クリエイティブな作業・ 知識獲得活動を刺激する インタラクションデザイン 先入観に囚われない 注意深い情報探索 内省・集中するための

    情報インタラクション
  44. ྫɿਓछࠩผΛߟ͑ͤ͞Δ৘ใΠϯλϥΫγϣϯ 長谷川愛:Alt Bias Gun (2018) 「撃たれやすい」人は誰か? AIに潜む人間のバイアスを浮き彫りに

  45. 長谷川愛:Alt Bias Gun (2018)

  46. ྫɿSoundLamps Hallnäs, Lars, and Johan Redström. 2001. “Slow Technology –

    Designing for Reflection.” Personal and Ubiquitous Computing 5 (3): 201–12. 画像は「ランぺグラス NO.205 Bernard Albin Gras」より 作業に集中するための照明 ・集中して「無音」なら照明ON ・余計な雑音があると照明OFF
  47. ݚڀͷํ޲ੑ 47 Slow Informatics クリエイティブな作業・ 知識獲得活動を刺激する インタラクションデザイン 先入観に囚われない 注意深い情報探索 内省・集中するための

    情報インタラクション 情報科学系の切り⼝ 情報検索 HCI データマイニング 情報デザイン 説得工学 心理学 行動経済学 その他の切り⼝ ウェブサイエンス 動機づけ理論
  48. ݚڀ࣮੷ WWW, CHI, CIKM, JCDLなど,ウェブや情報検索, ヒューマン・コンピュータ・インタラクション分野の権威 のある(難関)国際会議で研究成果を発表. § Yusuke Yamamoto

    and Takehiro Yamamoto, “Personalization Finder: A Search Interface for Identifying and Self-controlling Web Search Personalization”, Proceedings of the ACM/IEEE on Joint Conference on Digital Libraries (JCDL 2020), pp.37-46, 2020. § Suppanut Pothirattanachaikul, Takehiro Yamamoto, Yusuke Yamamoto and Masatoshi Yoshikawa, “Analyzing the Effects of Document's Opinion and Credibility on Search Behaviors and Belief Dynamics”, Proceedings of the ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2019), pp.1653-1662, 2019. § Fumiaki Saito, Yoshiyuki Shoji and Yusuke Yamamoto, “Highlighting Weasel Sentences for Promoting Critical Information Seeking on the Web”, Proceedings of the International Conference on Web Information Systems Engineering (WISE 2019), pp.424-440, 2019. § Takehiro Yamamoto, Yusuke Yamamoto and Sumio Fujita, “Exploring People's Attitudes and Behaviors toward Careful Information Seeking in Web Search”, Proceedings of the ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2018), pp.963-972, 2018. § Yusuke Yamamoto and Takehiro Yamamoto, “Query Priming for Promoting Critical Thinking in Web Search”, Proceedings of the ACM SIGIR Conference on Human Information Interaction and Retrieval (CHIIR 2018), pp.12-21, 2018. 過去3年の論文(一部)(下線は学生) ※1 完全な実績リストは https://hontolab.org/publication/ から確認可能 ※2 情報学分野の国際会議の難易度(重要度)は http://portal.core.edu.au/conf-ranks/ で調べられる
  49. ͜Ε·ͰͷֶੜͷݚڀςʔϚ l 笑えるウェブ情報検索のためのクエリ推薦 l 文章表現の曖昧さ指摘による情報精査の態度・行動促進 l 情報の食わず嫌いを抑制する情報提示方法 l 脚本の内容と構成要素に基づく映画印象推定 l

    珍スポット検索のためのランキング手法 l 飲食店レビュー情報の集合知分析と意思決定支援 l 味わい深い文書を書くスキルを鍛えるための文書エディタ l 動画コメント解析に基づくダイジェスト動画の自動生成 l 誇大広告に対する批判的情報閲覧を促進するインタラクション l リスクのあるSNS投稿を自然と防止するためのナッジインタラクション l 学習者のレベルに応じた学習コンテンツの推薦技術 l Smile Glasses:笑顔促進のための周囲が笑顔に見えるメガネ 2018年度生 2017年度生
  50. ͜Ε·ͰͷֶੜͷݚڀςʔϚ l どこでもブレスト:実世界情報をトリガとするアイデア発想支援 l 評価値に翻弄されないレビュー情報探索を促す検索結果 スニペット生成 l 社会的不利益と後悔の回避のためのソーシャルメディア データの忘却ニーズに関する調査 l

    ウェブ検索における便益とプライバシーリスクを考えさせる 情報提示手法 l 分野横断の架け橋になる情報推薦 2019年度生 l オンライン講義参加時の集中力維持を支援する手法 l MoreSteps:実現可能で意義のある運動目標を設定するための機械教示 l Filter Bubble Cam:フィルターバブルを体感するためのカメラフィルター l Distributed Ears:ダイバーシティ理解促進のための聴覚拡縮された サバイバルゲームの設計 2020年度生
  51. স͑Δ৘ใΛݕࡧ͢ΔͨΊͷΩʔϫʔυਪન ウェブ検索時に笑ってしまう情報を探せるよう支援 → ストレス社会における「こころの健康」サポート Hiroo Umeda and Yusuke Yamamoto: Query

    Recommendation to Draw a Laugh from Web Searchers, Proceedings of the 21st International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2019) , pp.556- 562, Germany, Munich, December 2019.
  52. Smile Glasses 画像変換 周囲の人間が笑顔に見えるARメガネの開発 → 隣人が幸せであれば自分も幸せに感じるという社会学の知見 を最先端のICT技術を用いて実装 画像出典: https://amanaimages.com Momoha

    Murata, Hiroaki Ohshima and Yusuke Yamamoto: "SmileGlass: AR Glasses that make people appear to be smiling toward the enhancement of well-being", Proceedings of the 10th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI 2021)
  53. 研究室の文化 2 What is my laboratory’s culture like?

  54. جຊ৘ใ 教員 山本祐輔 1名 学生 修士2年 4名 学部4年 4名 学部3年

    4名 その他 ・2017年度生は3名は進学,3名就職 ・2018年生は3名進学,3名就職 修士1年 4名 ・2019年生は4名進学,1名就職 ・2020年生は4名進学,1名就職
  55. ָ or ॆ࣮ʁ 当研究室は研究を真面目にやります ガチ研究室です ※1 といっても,ひたすら課題が与えられるとか,休む時間がないとかそういうタイプの ガチ研究室ではないです ※2 必須ではありませんし,強制もしませんが,大学院(修士課程)進学は推奨します

    (2017年度生は6名中3名,2018年度生は6名中3名,2019年度は5名中4名が進学)
  56. ఆྫΠϕϯτʢ2021೥౓ྫʣ 月 火 水 木 金 • 定例研究会(月1回・ 2時間) •

    学生ミーティング(30分・2週間に1回) • グループミーティング(2時間半)
  57. ఆྫΠϕϯτʢ2021೥౓ྫʣ 月 火 水 木 金 • 朝の論文読み(9:00-10:00) • 朝の論文読み(9:00-10:00)

    • 朝の論文読み(9:00-10:00) • 朝の論文読み(9:00-10:00) • 朝の論文読み(9:00-10:00)
  58. ೥ؒεέδϡʔϧʢྫʣ

  59. ೥ؒεέδϡʔϧʢྫʣ

  60. ίΞλΠϜ 月〜金曜日の9時〜10時 に朝活(みんなで論文読み会)には 全員参加 「研究室に何時から何時までいなさい」 というルールはない. But

  61. ٻΊΔֶੜ もちろん情報学は強力な道具だけれども, サイエンスやテクノロジは未来を創る手段に 過ぎないのだから... サイエンス,テクノロジ,情報学にこだわらず まず先に「どんな未来が来てほしいか」を 学生と一緒に考えたい. 世界の複雑化,価値観の多様化により, 「どんな未来が来るか」はわからなくなっている.

  62. དྷͯཉ͍͠ɾདྷͯ૬ੑ͕ྑ͍ͱࢥΘΕΔਓ 以下の行動規範を意識して活動したいと思う学生

  63. ๻ͷߟ͑ํΛ஌Γ͍ͨํ͸ͪ͜Β΁ https://hontolab.org/lab-life/20200611-1666/

  64. ඞಡॻ େ ֶ Ͱ ͷ ஌ త τ Ϩ ồ

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  65. 研究室選びのチェックリスト 3 Checklist for selecting your laboratory

  66. ݚڀࣨબͼͷϙΠϯτ 1. 楽々 or 充実卒研ライフをとるか? 2. 研究テーマへの関心 3. コアタイム(拘束時間)の有無 4.

    研究室メンバーの雰囲気 5. 面倒見(サポート体制)
  67. དྷͳ͍ํ͕Α͍ਓνΣοΫϦετ 以上の質問への回答に3つ以上「はい」がつく人は 当研究室を志望しない方がよいと思います • できるだけ研究室に来ずに済むようにしたい • できるだけ研究活動に時間を割きたくない • できるだけ頭を使いたくない •

    できるだけ簡単な研究テーマに取り組みたい • ⼿取り⾜取り答えを教えてほしい • ⽬標を⽴てて努⼒をするということをしたくない • 研究を進めるための勉強はできるだけ避けたい • 英語論⽂を読むのはできるだけ避けたい • プログラミングはできるだけ避けたい
  68. 2. 色んな研究室を調べて比較しよう 可能なら研究室の学生の話を聞こう 3. どうせ汗をかくなら実りあるところに 1. どんな人も一度は卒業研究で苦しむ… 比較をして自分が大事にしたい要素が見えてくる 研究室生活を一番よく知っているのは教員ではなく学生 ࠷ޙͷϝοηʔδ

  69. 自分の希望を整理して、 ハッピーになれる研究室を 選んでください!