データの可能性を信じる、すべての挑戦者へデータサイエンス・アドベンチャー杯賞金

受賞作品発表!

2015年3月7日 データサイエンティストの育成を目指した統計・分析コンテスト、栄えある第2回目の受賞者が決定!

第1回データサイエンス・アドベンチャー杯銀賞受賞チーム
「技術動向観測隊」の事後研究論文がCiNiiにて無料公開中!

第1回データサイエンス・アドベンチャー杯にて銀賞を受賞した「技術動向観測隊」メンバーの事後研究論文がCiNii上で無料公開されました。 本大会を事例とした事後分析に基づく内容ですので、ぜひご一読ください。

『ビッグデータ時代のイシュー導出マネジメント ―データサイエンス・アドベンチャー杯の事例研究―』
 加藤 亮 坂口 誠一郎 林 浩平 五十嵐 康伸
(第1回データサイエンス・アドベンチャー杯 銀賞受賞「技術動向観測隊」メンバー)

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受賞作品発表!

2015年3月7日(土)に開催された「All Analytics Championship ~データサイエンス・アドベンチャー杯~」では、見事予選審査通過を果たした9チームが最終プレゼンテーション選考を行い、栄えある第2回の受賞者が決定しました。

【主催からの本選結果 プレスリリース】
<独立行政法人科学技術振興機構>
http://www.jst.go.jp/pr/info/info1088/index.html

一般部門

最優秀賞

雑誌・新聞・JSTデータから見る
「よりよい企業選択へのヒント」

アズマー(東北大学)

  

作品紹介

文献データから企業の強みを知ることができる。雑誌データによる業界(全体)トレンドの把握、新聞データによる企業業界のグルーピングと合わせ、活用事例として「学生のよりよい企業選択へのヒント」を提案する。

審査委員コメント

ご自身の興味・関心を出発点として、ステップごとに適切なデータの選択と分析を行い、価値のある情報を引き出した点を高く評価しました。より多くの企業を対象とすることで、隠れた優良企業を発見するなど今後の発展に期待します。

優秀賞

専門家を探せ!ー社内に眠る人材を活用しようー

都産技研チーム(東京都立産業技術研究センター開発本部)

  

作品紹介

企業内や研究グループ内等の問題解決においては,特定の知識に精通した専門家を探すことが重要である。
本発表では,上記のような問題点を解決するための専門家検索エンジンの作成を行い、JST科学技術用語シソーラスを用いることで検索精度の向上を図っている。

審査委員コメント

社会的にも重要な課題である専門家のマッチングを、科学技術用語データの活用というアプローチで取り組んでいる点を評価しました。実際に中小企業への支援にも用いられており、有用性の非常に高いシステムとなっています。

言語部門

最優秀賞

大学や研究所の研究活動がひと目で分る研究活動マップ生成~だれが,どこで,どんな活動をしてるの?~

キュープラス(九州大学附属図書館など)

  

作品紹介

一次情報としての論文概要から、「だれが,どこで,どんな活動をしているの」かを表す研究活動マップを生成するシステムを発表します。
例えば、「野菜」の研究ってどうなっているのでしょう?

審査委員コメント

専門家でない人向けに、誰が、どこで、どんな研究をしているのか、が一目瞭然となる「研究活動マップ」を生成する、という課題に取り組んでいます。ウェブブラウザから検索の手がかりとなる単語を入れるだけで、論文や著者、研究組織、学会・論文誌などの関係をグラフィカルに表現してくれるシステムを構築し、JST配布のデータによって有用性を実証しました。言語処理や可視化に関するところは既存のツールを用い、データの前処理や関連語抽出のアルゴリズム、インタフェースに関するところは独自開発するといったシステムデザインの割り切りに苦心のあとが見えます。
 九州大学附属図書館の検索システムとして公開予定であることを高く評価しました。実運用で見つかった新たな課題がシステムにフィードバックされていくことを期待しています。

優秀賞

TermLink:言語横断論文推薦のための専門用語処理

T-linkage(国立情報学研究所)

  

作品紹介

言語を横断して関連論文を推薦するための用語翻訳・用語リンキング機能の実現を目的として、どのような手法や言語リソースや手法が性能改善に有効であるかの分析に取組んだ。

審査委員コメント

本研究は、日本語の文献からそれと関係する英語論文を検索提示する推奨システムを提案しています。日英専門用語のリンク付けを行うために独自の形態素解析をはじめ、用語認識のための曖昧さ解消手法や用語のリンク付け手法など、他作品と比べかなり難解、かつ深い言語処理を行っている点が評価できます。
 またJSTで公開されている対訳用語が、用語翻訳/用語リンキングにどの程度貢献できるかについても調査・報告されており、今後の自然言語処理分野における対訳辞書構築にも有益な示唆を与えているという点で、高く評価できます。論文推奨システムは産業化にもつながると考えられるため、実用化に向けて、今後のさらなる発展に期待します。

部門問わず

SAS Institute
Japan賞

医学論文数から見る、政策誘導と研究動向~「褥瘡」から見える動き~

TEAM KK(慶應義塾大学 大学院健康マネジメント研究科など)

  

作品紹介

皮膚科学分野における「褥瘡」に関する論文を例に、研究内容と政策の動き、さらには政策を研究、社会へ反映していく研究者像を明らかにした。

審査委員コメント

「褥瘡(じょくそう)」という社会的関心の高いテーマを扱った論文を対象とし、研究内容と著者タイプから論文数、研究の動機、政策誘導との関係を探っている。
 著者のタイプを5つに分類し、論文数が少ない著者が政策に呼応した論文を執筆するという結論を導いている。結論に至った理由、根拠がやや曖昧であるものの、政策提言を行うという姿勢は評価できる。他分野への応用可能性などの検討が望まれる。

株式会社
ジー・サーチ賞

研究を主導する
次世代のリーダーを探る

teranoLab(東京工業大学)

  

作品紹介

本分析では、複雑ネットワークの方法論を適用し、研究分野の変遷と研究者の研究動向の分析を行った。その結果、多くの研究費を獲得している研究者の特徴と成長過程が明らかとなった。

審査委員コメント

研究と競争的資金の関係性に着目し次世代研究リーダー予測へ取り組んだことは、各々の研究分野に加え日本の研究成長への貢献可能性も認識出来る、有意義なものであった。
相関/クラスタリングに検証を実施しており、分析プロセスにも工夫が見られる。また、次世代リーダー特徴は、将来のリーダー発掘における一因子として興味深い解である。
他属性や記事データなどを加え、さらに明確な特徴を捉え、提言の推進を実施することは、研究者/将来の研究者候補/資金提供先への価値創出が可能となる。実用化/産業化に繋がる着眼点とデータサイエンティスト力を向上させ、さらなる活躍をされること期待する。

日経
ビッグデータ賞

節電に対する人々の意識
~東日本大震災が与えた影響~

柏陽小町(神奈川県立柏陽高校)

  

作品紹介

東日本大震災の後「節電」についてしきりに騒がれました。震災前後で、私たちの節電に対する意識はどのように変化したのでしょうか。
また、節電とともに注目されたものは何だったのか、調べてみました。

審査委員コメント

東日本大震災という身近な出来事から出発し、現代の日本の課題の1つであるエネルギー問題について探索的な分析を行い、いくつかの仮説を立てて統計データから検証しています。記事数の変化だけを見るのではなく、実際の記事本文を読んで比較検討しており、数字だけに踊らされることのない地に足のついたデータ分析をしていて、とても好感が持てます。数字の裏側に隠された人々の思いや行動を考察するという、データサイエンスのあるべき姿を示しており、今後どのような分野でキラリと光る分析を見せてもらえるのか、発展が楽しみです。

U-18賞

今年の流行語を先取り!!!~論文数から見る流行研究の推測~

埼玉県立熊谷女子高等学校

  

作品紹介

論文のテーマが時代と共に変化していると考え、時代を表す一つの象徴である「流行語大賞」に着目し、論文の標題との関連性を調べた。その結果流行語には特徴的な傾向があり、これを利用し2015年の流行語を推測した。

審査委員コメント

過去の論文データから今年の流行語大賞を予測するという大胆、かつ意欲的なテーマです。時代の流れの象徴が流行語であり、流行語と今後注目を浴びると予想される研究分野とを論文数を媒介することにより求めるというアイデアは高く評価できます。また各プロセスにおいてシンプルながら高校生なりの工夫が盛り込まれていること、各プロセスから得られる結果を正確に分析し次のプロセスへとつなげている点は、他と比べ一際優れており結果に対する説得力を持たせると同時に、予測の的中も期待できます。今後、科学文献以外のデータ、例えばTwitterなどのデータも組み合わせることにより、さらなる予測精度の向上を目指すことを期待しています。

入賞

JST科学技術文献データのネットワーク分析-シソーラス、組織、分野の分析を通じて

若鶏の醤油揚げ(京都大学 工学部情報学科数理コース)

  

作品紹介

JSTの論文データを関係性のネットワーク構造として捉え、このネットワーク構造からどのような組織においてどのような学問分野がネットワークとして構造を持ち、どのように変化しているかについて知見を得た

審査委員コメント

JSTデータをネットワークと捉え、その構造から組織における研究分野同士の関連や推移について分析している。科学技術文献データと分野分類データから分野ネットワークの構造、機関名データから組織ネットワークの構造、科学技術用語シソーラスから意味ネットワークの構造を見出している。大規模データを対象とした実装など努力がうかがえるが、計算量の観点からの検討や実用可能性の観点からの検討が必要である。

コンテスト概要

All Analytics Championship ~データサイエンス・アドベンチャー杯~の開催概要および応募要項はこちらをご覧ください。

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