The nuclear power plant disaster in Fukushima Prefecture has given big influence on our life. Such influence is due to not only the accident itself but many things resulting from the rumor which the accident brought about.
This paper, first of all, points out several problems we have to cope with. One of the most serious one is that because the Tokyo Electric Power, the government, and the mass media do not understand the difference between data and information and because they do not recognize the importance of information, they provide unsuitable data to disaster victims and average citizens in many cases. In addition, the fact that disaster victims and average citizens considerably lack the knowledge about the accident and its effects can not be ignored. As the result, they become uneasiness and are prone to act improperly.
Secondly, it describes the situation of the disaster from the mutual relation among phenomena, data, information, and knowledge.
Finally, three ways of coping, by which disaster victims and average citizens can act appropriately and avoid damages caused by rumors, are proposed as follows.
a) The Tokyo Electric Power, the government, and mass media must try to raise information consciousness and sense markedly.
b) Disaster victims and average citizens must examine carefully the data provided from them before making any decision.
c) An organization of the national level should be established immediately, in which specialists will lecture disaster victims and average citizens on the fundamental knowledge about the accident and its effects.

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本論文は，博物館や美術館間において，収蔵品の属性情報（Museumメタデータ）を共有・交換可能にする新しい記述言語Fuzzy Schema（FS）を提案する． FS言語は，分散環境におけるスキーマ共有を促進するため，独自のデータモデルである「マッピング・パターン」と「あいまい度」の2つの機構を備えている． これらの機構は，分散環境におけるMuseumメタデータに対して，情報の相互互換性を提供することができる． 我々は，FS言語を用いてMuseumメタデータを記述することで，博物館・美術館間でMuseumメタデータの共有・交換が可能になることを示した．

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評判分析などが自然言語処理技術によって進められているが，対象は主にWeb上のテキストであり，人文学的な批評文はその主たる対象となっていない．本研究では人文的な批評文の具体的批評対象を計量化することで，批評行為のより深い意味分析に向けての基礎固めを行う．総合的芸術作品である映画と演劇の批評文を対象として，抽出対象を人名と作品名に絞り分析を行った．結果として頻度分析とネットワーク分析で批評における人物の重要性やグループの傾向，他分野との関わりの相違が明らかとなった．またスタッフのデータベースの利用により，語られる固有名詞の批評文中での意味と機能の傾向が抽出された．

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