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本学学生らが株式会社NTTデータ数理システム主催の2020年度TextMining Studio学生研究奨励賞において受賞しました。

＜佳作＞

受賞者

経営学部　経営学科　4年　菊池 百々帆

指導教員

経営学部　経営学科　准教授　大江 秋津

受賞題目

状況別各大学の"攻め"ポイント

内容

日本の大学が抱える問題を、文部科学省が実施している「科学技術の状況に係る総合的意識調査」のアンケート結果をもとに、NTTデータ開発のTextMining Studioを用いて分析した。係り受け頻度解析や言葉のネットワークによる分析結果から、大学の資金と人材の不足に関する具体的内容が明らかとなった。さらに、評判抽出や注目語情報から大学の資金不足が人材不足を招いていることも示された。これらの現状を踏まえて、研究者の研究資金獲得能力・政府からの助成金という二軸により大学を4分類し、各分類別に国からの支援、産学連携等の重点的に実施すべき戦略を提言した。

受賞日

2021年02月05日

受賞者

経営学部　経営学科　3年　佐仲 杏美

指導教員

経営学部　経営学科　教授　朝日 弓未

受賞題目

ダイエットから見る"健康"変化と今後の促進について

内容

近年「ダイエット」という言葉を耳にするが、本来の心身の健康という意味からは活用場面が変化しているのではないかと考えた。そこでダイエットという言葉に注目し「Yahoo！知恵袋」の質問と回答データを基に分析を行った。分析にはNTTデータ数理システムのTextMining StudioとVisualMining Studioを用いた。その結果「ダイエット」という言葉は身体の痩身目的という意味に変化していることに加え、現社会では心の健康が薄れている可能性があると考察した。

受賞日

同上

＜敢闘賞＞

受賞者

経営学部　経営学科　3年　櫻庭 里那

指導教員

経営学部　経営学科　教授　朝日 弓未

受賞題目

K-pop歌詞から見るk-popの構造

内容

現在、日本ではK-POPが流行っているがこれは第3次ブームと言われている。そこで、第1次、2次ブームの歴史を調べた後日本で販売されたK-POPアイドルのアルバムの歌詞を「単語頻度分析」「ことばネットワーク」を用いて分析し、日本においてK-POPの構造がどのように変化したかを調べた。その結果、どのブームも一貫して英単語や決まった単語の繰り返しが多かったことからキャッチーな歌にしていると考えられた。また恋愛系、ポジティブな単語が多い事からは感情に訴えかけることで、多くの人に聴いてもらおうとする意図があるのではないかと考察した。

受賞日

同上

受賞者

経営学部　経営学科　3年　駒村 綾乃

指導教員

経営学部　経営学科　教授　朝日 弓未

受賞題目

アメリカ大統領選挙を紐解く

内容

昨年世界中で注目されたアメリカ大統領選挙について、過去数回の大統領候補の諸演説をもとに、NTTデータ数理システムのTextMining Stidioを用いて分析した。単語頻度分析、特徴語分析、評判抽出、特徴表現抽出を行った結果、特に指名受諾演説において、各候補、各党の特徴や相違点が明らかとなり、そこからさらに考察を深めた。また、演説の種類によって発信する内容や役割の違いがあることも示された。

受賞日

同上

■株式会社NTTデータ数理システム
https://www.msi.co.jp/index.html
■2020年度TextMining Studio学生研究奨励賞
https://www.msi.co.jp/tmstudio/stu20result.html

■大江研究室
研究室のページ：https://www.rs.tus.ac.jp/yashima
大江准教授のページ：https://www.tus.ac.jp/fac_grad/p/index.php?7194

■朝日教授のページ
大学公式ページ：https://www.tus.ac.jp/fac_grad/p/index.php?3bfe