近年，ユーザが情報発信するCGM(Consumer Generated Media) やソーシャルメディアが台頭する情報化社会へと移行してきている．商品やサービスの利用者であるユーザが情報交換を行うオンラインコミュニティは誰もが質問・回答できる利点がある．オンラインコミュニティは，誰もが閲覧できる環境であることから投稿された質問記事に対して，適切な対応をとり続けることが，炎上などの社会的な影響を回避する上で不可欠となっている．本論文では，オンラインコミュニティに投稿された質問記事から，記事が言及している話題性を評価するのに有効な基底の選択手法を提案する．提案手法は，非負値行列因子分解 (NMF) による特徴量変換および基底選択で構成されている．提案手法では，既存研究のテキスト情報の特徴量である表層情報，語種や品詞，文末表現など2,000 次元を越える特徴量を用いる．提案手法はを複数のオンラインコミュニティ記事に適用し，サポートベクタ回帰モデル(SVR) と分類器を用いて評価した結果，基底選択の有効性が確認できたので報告する．

　本論文はOstrom & Hessにより提起された知識コモンズ研究系統化の試みの現在までの成果を明らかにしたうえで、その結果について理論的考察を行い、同プロジェクトの基礎付けを行うことを目的とする。知識コモンズ研究とは1990年代に台頭した、共有される知識資源とその管理制度に関する研究領域である。まず、ProQuestなど4つのデータベースを用いて抽出した88件の文献を対象とするシステマティックレビューを行い、自然資源を対象とするコモンズ研究の方法論を「知識」資源の性質に合わせて修正・応用するアプローチが確立しつつあることを明らかにした。次いで、同アプローチにおける「コモンズ」という概念の明晰化、既存のコモンズ研究における同アプローチの位置づけの再検討、同アプローチの課題点の整理とそれを踏まえた今後の研究の方向性の提案を行った。

　化学物質名は，多様であり，記載法も書き手に委ねられているため自動抽出が難しく化学知識の共有化を妨げている．化学物質名を自動抽出できれば，共有化に役立つ．日本語の化学物質名を抽出するために，化学物質名をタグ付けした特許公開公報のコーパスの作成を行い，文章から形態素の切り出し，切り出した形態素の連結をすることによる化学物質名の認識法を確立した．あわせて連結した単語群から化学物質名を選択する方法の基礎的な検討，及び化学物質名と間違えやすい置換基名との選択比較も行った．

　近年のわが国の重大社会問題の一つである自殺には地域差が存在するため，都道府県別の自殺死亡率に有意な影響を与える要因の解明を目的とする実証研究を試みた．47都道府県の男女別年齢調整自殺死亡率を目的変数，それとの関連が推測される健康，経済，社会，自然分野の指標54種を説明変数としてサポートベクター回帰分析を行い，自殺死亡率に対する決定要因を探索し，その相対的影響度を推定した．その結果，男女別にそれぞれ12種の要因が得られ，男性では精神保健福祉士数，家計収入，患者数などの要因，女性では悩み相談，出生率，残業時間などの要因の影響が大きいことを見出した。また，これまで未検証の精神保健福祉士数や残業時間，精神状態が有意の影響を与えるが，自殺率との関係が深いとされてきた失業率や離婚率は決定要因にはならなかった．さらに，自殺率が最も高い秋田県について決定要因の結果に基づき自殺対策の提言を試みた．

　本研究では非専門家にとっての論文タイトルの「面白さ」を得点化し，Twitterからの言及数が多い論文と言及されたことのない論文でこの得点に差があるかを検証した．Twitterからの言及数データはCeek.jp Altmetricsから収集し，2008年に出版された論文の中でTwitterからの言及回数が特に多い論文103本と，言及回数が0の論文の中からランダムに選択した100本を分析対象とした．4名の非専門家が各論文タイトルの「面白さ」を7段階で評価し，その点数の合計を「面白さ」得点と定義した．分析の結果，Twitterからの言及数が多い論文グループと，言及数が0の論文グループで「面白さ」得点には有意な差が存在し，Twitterからの言及数が多い論文の方がタイトルが「面白い」傾向が確認された．さらに，この差は分野別に分析しても確認された．