Publications
ワークショップ (国内) つぶやきから＜暑さ＞を当てる～2022夏～
飯田 静空 (NAIST), 若宮 翔子 (NAIST), 清水 伸幸, 藤田 澄男, 荒牧 英治 (NAIST)
WebDB夏のワークショップ2022 情報処理学会 第175回 データベースシステム研究会（SIG-DBS） 情報処理学会 第148回 情報基礎とアクセス技術研究会（SIG-IFAT） 電子情報通信学会 データ工学研究会（DE） 合同研究会 (WebDB Workshop 2022)
2022.9.2
人間の感覚は正確なセンサーではない．例えば，人々の周囲の環境（気温，湿度，風速など）によっ て体感的な＜暑さ＞は変化することが知られている．そのため，夏に体感する＜暑さ＞を正確に予測する ことは，熱中症予防への応用が期待される．体感的な＜暑さ＞の予測には，気象データから求められる客 観的な体感指標がよく使われるが，個人が実際に感じる主観的な＜暑さ＞とは一致しない可能性がある． 一方で，人は体感的に暑いと感じた際に「暑い」とつぶやく可能性が高いため，実際の＜暑さ＞は人々の 「暑い」つぶやきからも予測することができると考えられる．そこで我々は，＜暑さ＞という主観的な温度 を，クラウドソーシングから得られた回答とみなし，体感指標よりも「暑い」つぶやき数を考慮した方が ＜暑さ＞を予測できるかどうかを検証する．そのために，クラウドソーシングで収集した体感的な＜暑さ ＞のデータとTwitter から収集した「暑い」のクエリを含んだつぶやき及び気象データから作成した体感 指標との相関分析を行う．さらに，つぶやきの数と体感指標から＜暑さ＞を推定するモデルを，回帰分析 により構築する．分析の結果，「暑い」つぶやき数を体感指標と組み合わせることで，体感指標のみを使用 する場合よりも高い精度で体感的な＜暑さ＞を予測できることがわかった．本研究は，つぶやきの数から 体感的な＜暑さ＞を推定することに成功した初めての研究である．
Paper : つぶやきから＜暑さ＞を当てる～2022夏～ （外部サイト）