本研究では，人間と協働して絵を描くロボットシステムを用いて，自己主体感および自己所有感発現のメカニズムを調べることを目的とする．本研究では，描画行為は主体と媒体との相対運動の中で生じるものだと考えている．具体的には，ロボットがペンを保持したアームを可動させるのではなく，ロボット上部に設置された画板を実際の描画方向とは逆に可動させることで描画を行う．本描画ロボットを用いた実験を通して，人間がペン先に伝わる触覚のみによって，過去の自分の描画運動パターンを想起し，再現できるか否かを検討した．その結果，ペン先の触覚のみによる運動知覚によって，画像刺激による想起と同等の線画の形態的特徴の再現能力と，線画の局所的な特徴点近傍では，むしろ視覚想起条件よりも優れた再現能力が発現することが確認された．

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本研究の目的は，犯罪不安を喚起する諸要因を検討することである．先行研究において，日常生活のどのような場所で犯罪不安を感じているかを調査した．その結果，①見通しが悪くなるほど，他者の存在が減るほど，誰かが潜んでいそうな場所であるほど，自分が逃げられなさそうな場所であるほど不安が高くなる，②夜間では暗くなるほど不安が高くなる，③女性の方が不安を感じやすい，という傾向が明らかになった．そこで，我々は次のようなこつの実験を行なった．第一実験は，先行する研究と同様の場所の画像を用いて，犯罪不安の評価を行なった．その結果，先行研究と本実験の画像呈示とで，有意な相関であった（R=.67，pく.01）．次の実験では，「この場所は犯罪多発地域である」という情報によって，犯罪不安に関する評価が影響されるかどうかを実験した．その結果，情報の有無に関わらず，環境要因による影響が強いことが示唆された．

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 In this paper, we clarifyed the words frequently and the relation between words and words used in the text of architecture by measurement text analysis. By doing so, we grasp important words and frequent contents: we named that “language structure”, beyond the individual sentence's commentary and author's personality, and clear the formation process by compare it each age. Because there is a close relationship between language and thought, the structure guided here will be an effective knowledge for architectural design.
 The 40 years of text divided every 10 years, decompose and extract the text of each age into words. Measurement text analysis is performed on the occurrences of extracted words and the frequency of simultaneous occurrence in one paragraph. A word with the highest occurrences was taken as a “frequent word”, and the appearance trend by age was analyzed. In addition, those with the highest frequency of simultaneous occurrence of words and words in one paragraph were defined as co-occurrence, and “co-occurrence network” is drawn by connecting co-occurrence by lines. The co-occurrence network can be regarded as a linguistic structure expressing frequent contents by a group of plural strong words: high co-occurrence group, and expressing the centered word and the relation between words and words.
 As a result of the above analysis, the findings obtained are mainly the following five.
 1) Differences in frequently occurring words in the work commentary are mainly caused by an increase or decrease in the occurrences of "all ages frequent words" at the top and a change in newly frequently occurring subordinate words.
 2) "Space" was the central position of commentary in all ages.
 3) A high co-occurrence group of a co-occurrence network is a group that mainly focuses on “space” containing a lot of words of concepts for creation and a group mainly focusing on "site" containing words of external elements in all ages it appeared in common. In addition, the group centered on the “wall” in the 80's and the 00's, the group centered on the “light” in the 1990s, etc. were seen as a characteristic group change. From the 1980's, concrete commentary conforming to the actual form of the building was on the increase
 4) Because the words and words in the co-occurrence relationship increased as approaching the 00's by increase of typical description method, commentary has been stylized.
 5) The contemporary language structure is formed by a group that does not expand and a group that expands by a stepwise process in which co-occurrence relationships already existed in the previous age co-occur with other words while continuance / compositing to have.

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本研究は，薬学生を対象に「レギュラトリーサイエンスと食品中の有害物質のリスク管理」に関する講演を実施し，その前後における薬学生の意識とその変化を解析することを目的として行われた．事前および事後アンケートを分析した結果，講演後には食品の安全に対する意識，及び農薬や残留農薬に対する意識も向上したことが判明した．しかし，リスク評価に関する理解はまだ不十分であり，特に農薬等のハザードの毒性や摂取量と，それに対する有害物質のリスクの理解が不足していることが示唆された．また，リスクコミュニケーションに関しても改善の余地があると考えられた．今後，薬学生に向けて早期にリスクアナリシスの講義を行うことが重要であり，レギュラトリーサイエンスの薬学教育に対する位置付けが薬学全体の課題であることが示された．

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テキストアナリティクスの手法の発達によって，テキスト形式の教育データの活用による授業改善が進展している．本研究は，テキストマイニングツールを活用して，学修者の基礎力・習熟度と学修の動機・意欲対象の特徴の関係をモデル化した．客観的なデータ分析結果と教育者の経験から得られた知見を融合する枠組みを用いてモデル構築を行なうことにより，エビデンスに基づいた授業改善が実現できる．この枠組みの導入により，経験的知見に基づく議論が中心となりがちだった学修者の特性を客観的に可視化し，学修動機や意欲の個人差を考慮した授業内容や構成の提案につなげたい．

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現在，日本市場において個人投資家の存在が大きくなっている．この流れは日本の経済にとって好ましいものであり，政府としては個人の資金をさらに市場に向わせたい旨をその提言の中で述べている．一方，インターネットの普及により，ソーシャルメディア上で風説の流布が行い易くなったため，個人投資家が安全に投資を行えなくなるような要因も増していると言える．実際掲示板上の風説の流布によって告発されたケースも複数ある．そのような行為をする者を相場操縦士や仕手師と呼ばれるが，この犯罪行為の標的にされやすいのもまた個人投資家である．何故なら個人投資家は機関投資家と比較して情報劣位にあり，非合理的な投資行動を取りやすいからである．しかし先述したように，東京市場の活性化という観点においては個人投資家の存在はとても大きいものである．現在の個人投資家売買比率増加の傾向を持続させるためにも，市場の公正性・信頼性を保つことはより重要になってくる．もちろん証券取引等監視委員会は，市場の監視を行っているが，大量の情報が生成されるソーシャルメディアにおいて，すべての書き込みを監視することは容易ではない．そのような問題に対して，Webマイニングの技術が有効である．Webマイニングではソーシャルメディア上に所謂ビッグデータを抽出・構造化・分析することで，現実世界のデータからでは得難い知見をより簡単に得ることができる．この技術を用いることで，かつて困難であったソーシャルメディアの監視を効率的に行えるようになる．以上の内容を踏まえ，本研究では，インターネット株式掲示板において相場操縦を発見することを目的とする．そのため，掲示板におけるユーザの行動を分析し，相場操縦行為を行った可能性のあるユーザを発見する手法を提案する．本研究が提案する手法は，急騰急落直前のユーザの行動が，通常時と比べどれくらい異常であるかを測定し，その異常具合をスコア化・ランク付けするものである．提案手法の使用用途については，金融庁など相場操縦を発見する主体を支援するシステムなどが想定される．

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目的：アレルギー疾患児をもつ養育者のニーズをソーシャルネットワーキングサービスに投稿された質問から探索する．

方法：Yahoo!知恵袋データ（国立情報学研究所提供）から養育者が小児のアレルギーについて尋ねたと想定される質問文を抽出，テキストマイニング手法で分析した．

結果：全データ約269万件からキーワード検索と3名の研究者による直接レビューで707件を選択，形態素解析で語を抽出した．単純集計では皮膚，食事に関連する語が多く，多次元尺度構成法では，これらと呼吸器症状関連語が治療関連語，何らかの答えを求める語を取り囲む形で分布した．コード定義を行い分類すると，頻度は不安・疑問，病院受診のコードに続き，皮膚症状が多かった．コード間の共起では不安・疑問，病院受診に皮膚症状，アトピー，食事，環境，睡眠，家族関係が互いに関連していた．呼吸器関連コード群は互いに強く共起し，他コード群とは弱い共起であった．

結語：SNSでの養育者ニーズは生活の諸側面につながっている皮膚の問題が大きい可能性がある．

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