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J-GLOBAL ID：202002232523206024   整理番号：20A0872114

オープンデータの探索的因果分析:説明生成と交絡因子同定

Exploratory Causal Analysis of Open Data: Explanation Generation and Confounder Identification

著者 (5件)： Song Jing (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University) ,  Oyama Satoshi (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University) ,  Oyama Satoshi (Global Institution for Collaborative Research and Education, Hokkaido University) ,  Oyama Satoshi (RIKEN Center for Advanced Intelligence Project) ,  Kurihara Masahito (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University)
資料名： Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics  (Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics)
巻： 24  号： 1  ページ： 142-155(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： F1398A  ISSN： 1343-0130  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オープンデータは様々な領域でますます利用可能になりつつあり,多くの組織がデータに従って意志決定を行うことに依存している。このような意思決定においては,相関と因果関係とを区別するという注意が必要である。データ解析タスクにおいて,因果関係分析は,観察されない交絡因子のゆえに特に複雑である。例えば,2つの変数の間の因果関係を正しく分析するためには,第3の変数による交絡効果の可能性を考慮しなければならない。しかし,オープンデータ環境では,あり得るすべての交絡因子を事前に考慮することは困難である。本論文では,オープンデータの探索的因果分析のためのフレームワークを提案し,有り得る交絡変数を収集して大量のオープンデータから付加的に試験を行った。因果分析プロセスにおいて,有り得る交絡因子に対するデータを包含する枠組みは,著者らの知る限り他に提案されていない。本論文では,因果構造を拡張し合理的因果関係を生成するための独自の方法を提案する。提案したフレームワークは,まずクラウドソーシングプラットフォームを用いて変数間の相関の説明を収集することにより,因果分析における交絡の可能性の影響を説明する。次に,自然言語処理手法を用いてキーワードを抽出する。このフレームワークにより,抽出されたキーワードに従って関連するオープンデータを検索する。最後に,収集した説明を複数の自動化因果分析法を用いて試験した。実験は,世界銀行と日本政府のオープンデータを用いて行った。実験の結果,提案したフレームワークにより,可能性のある交絡因子の影響を考慮しつつ因果分析を行えることを確認した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *データ ,  分析 ,  *統計解析 ,  *因子 ,  システム同定 ,  意思決定 ,  因果律 ,  アウトソーシング ,  自然言語処理 ,  抽出
準シソーラス用語： *オープンデータ ,  キーワード抽出 ,  クラウドソーシング ,  パラメータ同定 ,  因果関係 ,  *因果分析 ,  *交絡因子 ,  探索分析

著者キーワード (4件)： 因果分析 ,  交絡 ,  クラウド消費 ,  オープンデータ

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (43件)：

• [1] S. Auer, C. Bizer, G. Kobilarov, J. Lehmann, R. Cyganiak, and Z. Ives, “Dbpedia: A nucleus for a web of open data,” In The Semantic Web, pp. 722-735, Springer, 2007.
• [2] C. Bizer, T. Heath, and T. Berners-Lee, “Linked data - the story so far,” Int. J. on Semantic Web and Information Systems, Vol.5, No.3, pp. 1-22, 2009.
• [3] C. Hartung, A. Lerer, Y. Anokwa, C. Tseng, W. Brunette, and G. Borriello, “Open data kit: tools to build information services for developing regions,” Proc. of the 4th ACM/IEEE Int. Conf. on Information and Communication Technologies and Development, Article No.18, 2010.
• [4] C. B. Davis, “Making sense of open data: from raw data to actionable insight,” Ph.D. Thesis, Delft University of Technology, 2012.
• [5] B.-N. Huang, M. J. Hwang, and C. W. Yang, “Causal relationship between energy consumption and GDP growth revisited: a dynamic panel data approach,” Ecological Economics, Vol.67, No.1, pp. 41-54, 2008.

タイトルに関連する用語 (6件)： オープンデータ ,  探索 ,  因果分析 ,  説明 ,  交絡因子 ,  同定