自然言語処理学研究室の郷原 聖士さん(博士前期課程1年)が、第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2024) において学生プレゼンテーション賞を受賞しました。(2024/3/5)
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データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM) は、日本データベース学会、電子情報通信学会 データ工学研究専門委員会、情報処理学会 データベースシステム研究会の主催により、データ工学と情報マネジメントに関する様々な研究テーマの討論・意見交換を目的として年に1回開催されているイベントです。
第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（第22回日本データベース学会年次大会）(DEIM2024) は、 2月28日(水)〜3月1日(金)がオンライン、3月4日(月)〜5日(火)がオンサイトの直列ハイブリッド形式で開催されました。 学生プレゼンテーション賞は、口頭発表にて優秀な発表を行った学生へ贈られる賞です。 |
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- 受賞者 Awardees:
郷原 聖士(博士前期課程1年)
- 受賞テーマ Research theme:
"健康行動を促す介入メッセージのパーソナライゼーションに向けた文の特徴量分析"
健康行動の機会不足は現代の社会的課題であり、解決手段としてメッセージによる介入に着目した研究が行われている。従来の研究では、メッセージの内容や提示方法の工夫による介入手法が提案されており、特定のユーザ属性（例：時間選好）において、行動変容に効果的な文の特徴量が異なることが確認されている。本研究では、ユーザの目標を達成するための健康行動（行動目標）の達成をサポートするため、性別や行動変容ステージを含む幅広いユーザ属性に対して効果的な文の特徴量を分析することで、より効果的なメッセージによる介入を目指している。具体的には、SNS での行動変容を促す投稿を用いて、健康行動に対する前向きな反応と文の特徴量との関連性を、相関係数と回帰モデルを通じて調査した。分析の結果、絵文字の使用頻度や文長がユーザ属性に依らず行動変容に有効であることが示された. また、ユーザに推奨する健康行動（行動目標）に応じて絵文字の使用の有無が行動変容の効果に差を生じさせることも確認され、異なる行動目標に対して有効な特徴量には差異が存在することが示唆された。本研究は、介入メッセージのパーソナライゼーションを目指し、各ユーザに対して最適化されたメッセージの作成に寄与することが期待される。
- 著者 Authors:
郷原 聖士*1、瀧本 祥章*2、金 秀明*2、小林 のぞみ*2、倉島 健*2、渡辺 太郎 *1
(*1:奈良先端科学技術大学院大学、*2:NTT人間情報研究所)
- 受賞者のコメント Awardee's voice
この度の評価を大変光栄に存じます。 これを励みに真摯に研鑽を積みたいと考えております。
- 外部リンク Links to：
DEIM2024 HP: https://confit.atlas.jp/guide/event/deim2024/top?lang=ja