文献サーベイは重要な研究活動の一つであるが，グループ内での各研究者の研究テーマは互いに関連があると考えられるため，協調することで効率よく行えることが期待できる．本稿では，各研究者がサーベイした文献をグループメンバ限定のSNS上で共有し，個人に応じた関連文献の組織化を行い提示する事で文献サーベイを支援する手法を提案する．観点に基づく要約の作成，コメントによる論文の関連づけなどにより効率的な組織化を実現する手法について述べる．

Twitter上では様々なコミュニケーションが発生しており，その情報伝播特性や震災時に果たした役割など，多様な観点から分析がなされている．我々は，不特定の相手向けになされたツイート（つぶやき）に対し多数の人が共感を抱くケースに着目し，その発生メカニズムの解明を目的としている．本稿では，ツイート自体が持つ特徴に着目して機械学習を適用することにより，共感を生み出すツイートの性質について考察する．

本稿では，ユーザがどの属性を重視してアイテムへの評価を決定するかという属性毎の価値判断，いわばユーザの「こだわり」を推論しユーザモデリングを行う手法を用いた情報推薦システムを実装し，ユーザの嗜好に基づき推薦を行う従来のシステムとの特性の違いを考察する．ユーザの嗜好を用いる従来手法とユーザの価値判断を用いる提案手法を組み合わせることで，より少ない情報からユーザの特性を推論することが可能になると考える．

電子書籍の普及が進む中で，より楽しく読書をしたいという欲求が高まり，背景色等を自由に指定できる電子書籍リーダーが登場している．しかし現状の視覚的スタイルは視認のし易さのみを重視しており，小説の内容を考慮していないため，内容理解を補助しているわけではない．本研究は，電子書籍を対象とした視覚的スタイル自動付与システムを提案する．提案システムは(1)場面分割，(2)類似場面のクラスタリング，(3)各クラスタのムード推定を行い視覚的スタイルを付与する．本稿では，時間，場所，人の出現頻度に基づき場面分割を行い，実験によりF値0.216(前後1文内0.413)の結果を得た．

人間の活動に関わる検索を考えたときに，コンピュータ画面を通じて情報を取り入れる比率は大きくなっており，人間の活動記録の検索の一つの例としてデスクトップイメージの検索を考えることができる．一方で，一般的なビデオ画像に比べて画像のなかに文字が多く含まれ，それによって検索できる利点がある．われわれは，これを具体的に示すために，検索のプロトタイプを作成している．本発表では，コンピュータの操作画面画像（デスクトップイメージ画像）の検索のプロトタイプシステムを通じて，検索の意義，検索対象としての特色を具体的に報告する．

長大で複合的な数値データに対して，様々な統計指標やデータの種別に合わせた解析手法が提案されている．従来，その解析結果の表示方法として，グラフやその様々な発展版が用いられてきた．これに対し，著者らは可聴化，特に楽曲としての表示を目指し，これによりデータの差異の気付きを促すことを目指している．今回は，著者らの心電図解析システムの出力をドラム演奏に変換するソフトウェアを開発したので，報告する．

WATATUMIは，Android上で稼働するモバイル用電子カルテである．PC版電子カルテ（IZANAMI）と同じデータベース（Cache'）にアクセスし，両者は同じデータベース上の異なるユーザーインターフェイスである．2011年5月のWATATUMI導入前の1か月間に，一部の病棟で従来のPDAとスマートフォンによる看護業務を併行運用した．その期間でタイムスタディを行い，看護入力業務負荷の調査を行い，その結果について報告する．

近年，写真共有サイトのユーザが急増し，撮影時間，撮影位置やタグ情報などが付随する大量のデジタル写真データが蓄積され続けている．我々は，これらの写真を用いて，多くの写真が撮影される地域と普段より逸脱して多くの写真が撮影される時期のペアに着目したホット撮影スポット（HPS）を抽出する研究を行い成果を得た．しかし，HPSの詳細情報を与えるには至らなかった．本研究では，観光への応用に向けてHPSにアノテーションを付与する手法を提案する．

近年，ソーシャルメディアの繁栄により，インターネット・ユーザによる大量の意見を集約し，応用する研究が注目され，観光へ応用する試みも始まっている．見知らぬ土地への観光計画支援を想定した場合，検索システムや推薦システムでは，いくつかの想定される問題が考えられる．本研究では，インターネットに潜在するメタバースの一面を3D情報空間として可視化し，空間に没入することで，この問題に取り組む観光支援システムを提案する．

本研究の目的は探索的にテキスト分析を行うユーザの支援である．ユーザの行うテキスト分析は一般に one-shot のプロセスではなく，試行錯誤を繰り返しつつ有益な情報を発見するプロセスである．現在，様々なテキストマイニングモジュールを切り替えながらこのような分析を行う基盤としてTETDMが提案されているが，現在の実装では円滑にモジュール切り替えを行えるインタフェースになっておらず，試行錯誤を伴う分析を行う場面で利用するには十分ではない．そこで我々は，TETDM のインタフェースが満たすべき要件について考察を行い，改良インタフェースのプロトタイプを実装したので報告する．

文章を書く機会はさまざまなところである．しかし，文章の構造がしっかりしていないと自分の伝えたい意図が正しく伝わらないこともある．本研究では，文章構造に着目した文章構造の推敲を支援するシステムを提案する．ユーザがシステムに文章を与えると，システムが強い繋がりを持つ段落間の関係をツリー構造で表現する．この現状の構造と，より望ましいツリー構造との比較によって，文章構造の推敲を促す．