本研究の目的は，為替動向に対する自らの判断についての振り返りを支援することである．為替の動向は経済や政治に関する出来事から予測できる．これは経験による判断が大きく，自らの分析の妥当性を検証することで精度の向上を可能にする．しかし，為替変動の要因は多様なため，経済や政治に関する出来事から予測した為替動向判断の妥当性の検証が難しい．そこで本稿ではニュース記事と為替の関連性把握のために，ニュース記事を投資家の分析指標に基づいて分類する方法を提案する．

近年，深層学習を用いた応用研究が進められる中，出力を導く具体的な分類パターンの解釈が重要な課題となってきている．そこで本研究では，文章の分類問題を例として，出力を導くネットワークの一部を可視化し，支援機能により補助的な情報を提示することで，分類パターンの解釈を支援する．これにより，この解釈に基づいた新たな知見を，人間が獲得できる環境の構築を目指す．また，提案する支援機能による分類パターン解釈の有効性を実験により検証した．

近年，料理レシピ共有サイトが世界的に普及しており，かつては観測が困難であった一 般家庭の料理を反映して大量に投稿されたレシピ群がビッグデータとして成長するに従い，人々が料 理に対して行う行動の背後に潜む原理や未知の要因を理解することを目指す上で，各地域の料理レ シピに含まれる特に利用食材などの観点から人々の日常生活における料理レシピを科学的に分析す る研究が注目されている．我々は，日本における一般家庭の料理に対して人々が行う行動と料理レシ ピとの関係に注目しており，特に，人気を得る料理レシピの要因について食材だけでなくその利用時 季および順序性に注目している．そこで本研究では，日本の料理レシピ共有サイトに投稿された大量 のレシピデータに着目し，人気を得る料理レシピの要因として，食材そのもの，ある時季に頻出する 食材，食材の利用順序性，ある時季に頻出する食材の利用順序性という 4 つの観点から料理レシピの 人気分析を行う．そして，日本の料理レシピ共有サイト CookPad の実データを用いた実験で，人気 分析の結果を報告する．

位置情報ベースのソーシャルネットワークサービス (LBSN) の普及にともない，都市観 光での人々の足跡に関する大量データが蓄積されつつあり，このような大規模な時空間データを有効 活用することに期待が高まっている．本研究では，観光プランニング支援や観光マーケティングへの 活用基盤として，観光都市における POI(point-of-interest) 群への人々の訪問ダイナミクスの特徴を 視覚的に分析できるシステムの構築を目指し，ソーシャルメディアのアイテムに対するアテンション 到着過程の確率モデルである RPP モデルと DPM-RPP モデルを援用した，POI 訪問ダイナミクス の可視化分析法を提案する．Foursquare データを用いた実験において，東京およびニューヨークで の POI 群に対する訪問ダイナミクス分析のケーススタディを通し，提案法の有効性を検証する．

研究の影響度や，学術雑誌の選定基準として，多数の研究評価指標が提案されている．これら指標の多くは被引用数や，著者の論文出版数，ダウンロード数などに基づき定量的な評価を与えるが，論文の内容に基づいた評価を行っていないことが問題視されている．研究者の論文投稿や情報収集を支援するために上記問題点を克服した研究評価指標が必要である．本研究は，現状の研究評価指標について考察する．

情報検索の最高峰の国際会議であるSIGIR2018が2018年7月にアメリカで開催された．本稿ではSIGIR2018の参加報告として概要と動向，論文の一部を紹介する．