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J-GLOBAL ID：201702235585412680   整理番号：17A0281959

社会学における職業・産業コーディング自動化システムの活用

An Automatic Occupation and Industry Coding System in Sociology

著者 (5件)： 高橋和子 (敬愛大) ,  多喜弘文 (法政大) ,  田辺俊介 (早稲田大) ,  LI Wei (東京工大) ,  LI Wei (シービーエージャパン)
資料名： 自然言語処理  (Journal of Natural Language Processing)
巻： 24  号： 1  ページ： 135-170  発行年： 2017年02月15日 
JST資料番号： L3934A  ISSN： 1340-7619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 社会学では,職業や産業は性別や年齢などと同様に重要な変数であるとの認識から,正確を期するために,自由回答で収集したデータを研究者自身によりコードに変換することが多い。これは職業・産業コーディングとよばれるが,大規模調査の場合,膨大な労力と時間がかかる上に,結果における一貫性の問題も存在する。そこで,ルールベース手法と機械学習(SVM)を適用したコーディング自動化システムを開発した。本システムは,国内・国際標準の職業・産業コードを第3位まで予測し,第1位の予測コードには,自動コーディング後に人手によるチェックが必要か否かの目安となる3段階の確信度も付与する。現在,本システムは,東京大学社会科学研究所附属社会調査・データアーカイブ研究センター(CSRDA)からWebによる利用サービスが試行提供されており,研究目的であれば,だれもが指定された形式の入力ファイルをアップロードして,希望するコードに変換された結果ファイルをダウンロードすることができるようになっている。(著者抄録)

シソーラス用語： 社会学 ,  *職業 ,  調査 ,  大規模 ,  *ルールベース ,  予測技法 ,  コーディング ,  度
準シソーラス用語： 確信度 ,  大規模調査

分類 (2件)： 職務・職能管理一般  (KA04010X) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (31件)：

• 1995 年 SSM 調査研究会 (1995). SSM 産業分類・産業分類(95年版).
• 1995 年 SSM 調査研究会 (1996). 1995 年 SSM 調査コード・ブック.
• 原純輔 (1984). 社会調査演習. 東京大学出版会.
• 原純輔 (2013). 職業自動コーディング. 社会と調査, 11, p. 3.
• Joachims, T. (1998). “Text Categorization with Support Vector Machines: Learning with Many Relevant Features.” In Proceedings of the European Conference on Machine Learning, pp. 137-142.

タイトルに関連する用語 (6件)： 社会 ,  職業 ,  産業 ,  コーディング ,  自動化システム ,  活用