“未来からの文化発掘”を基本コンセプトに、20世紀末の日本文化の有様を客観的なデータとして後世に残したい。これまでの文化事象の代表性は、マジョリティからの支持、あるいは専門家の権威付けによって成り立っていたが、将来的な多様化を前提とするとき、既存セオリーは変革を迫られるに違いない。その未来像を見据え、インターネット社会調査で得たデータと、ニューラルネットワークを応用した解析技法によって現代文化の構造を可視化する。熊坂研究室が社会調査サイトの実データを基に開発してきた分析モデルを用い、18の個別ジャンルと相互の関連性を分析し、それらを踏まえて分析モデルの精緻化をも達成するのが、本年度の研究目標である。

■方法と過程

本研究のメソッドの詳細およびプロセスは、以下のページを参照されたい。
http://www.mag.keio.ac.jp/~ond/som/

■成果一覧

9つのジャンルで解析を達成し、2つの論文を提出した。

■本年度の新規性

特筆すべき本年度の新しい成果として挙げられるのは、
「アイテム間得点のヴィジュアル化」と「クラスターツリー」の2点である。

◇アイテム間得点のヴィジュアル化

「アイテム間得点」とは、2002年に小野田が開発した、
アイテム同士の関係性の強度を測る尺度である。今年度、
伊藤貴一氏の協力により、下記のように可視化することに成功した。
これは解析と解釈の融合を図る上で非常に有効なツールとなった。


例）雑誌Layer3のアイテム間得点

◇クラスターツリー

申請時にはなかったのが「クラスターツリー」である。
これは解釈が困難な「メディアマップ」の問題点を軽減かつ補完すべく
開発された、自明性の再現を目的とした樹形図である。

その作成手順については、上記成果概要に詳しいが
レイヤー内でクラスタリングを行ったのち、全クラスターに相関ルールを適用する。
下位レイヤーのクラスターをBody、上位レイヤーのクラスターをHeadとした時、
最大のCofidenceを示すクラスター同士を結合させる方法である。

この開発も、解析と解釈の融合を大いに促進することとなった。

■課題

申請時には15ジャンルの解析を達成すると目標を述べたが
遂行できたのは10ジャンルに満たなかった。
来年度も継続的に研究を進めることで、ぜひ残りのジャンルの解析も完了し
トータル18ジャンルの相互関連性分析に着手したい構えである。

ただし本年度新たに得た上記ツールは、解析と解釈の融合を助けるばかりでなく
効率性の観点からも飛躍的な進化を我々にもたらした。
これらを活用することで、迅速かつ高精度の分析が期待できると考えている。