機械学習を適用した自由回答収集時における有効情報追加システムの構想

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タイトル別名
  • Effective Information Additional Collection System Applying Machine Learning at the Time of Collecting Open-Ended Survey Responses
  • 機械学習を適用した自由回答収集時における有効情報追加システムの構想 : 職業コーディングを例として
  • キカイ ガクシュウ オ テキヨウ シタ ジユウ カイトウ シュウシュウジ ニ オケル ユウコウ ジョウホウ ツイカ システム ノ コウソウ : ショクギョウ コーディング オ レイ ト シテ
  • —Using Occupational Coding as Example—
  • —職業コーディングを例として—

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抄録

<p>社会調査において収集された自由回答を基礎データとして統計処理に用いるには，アフターコーディングを行って，事前に設定されたコードのいずれかに分類する必要がある．しかし，回答に含まれる情報が曖昧であったり不足する場合は，コーダの負担が大きいだけでなく，誤ったコードに分類される可能性がある．このような事態を回避するには，データ収集の時点で，コードの決定に必要な情報が含まれている必要があるが，これを回答者や調査員に要請するのは容易ではない．本稿では，調査員が調査現場にコンピュータを持参して回答を入力すれば，その場で情報不足か否かを判定し，情報不足と判定した場合は回答者に追加の質問を行って必要な情報を収集する処理を自動的に行うシステムを提案する．提案システムは，一連の処理の中で，機械学習の適用により確信度を付与したコードを出力するため，調査現場で基礎データを提供できるという利点もある．現在，アフターコーディングの代表である職業コーディングを対象にシステムを構築中で，一部人手を介した実験ではあるが有効性が示唆された．今後の課題は，システムの実装を完成させて評価を行った後，汎用化を進めることである．</p>

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