ASSESSING THE PLAUSIBILITY OF INFERENCE BASED ON AUTOMATED CONSTRUCTION OF CAUSAL NETWORKS USING WEB-MINING

Abstract

Ｗｅｂマイニングを用いた因果ネットワークの自動構築手法の開発 因果ネットワークは，社会的事象の因果関係を系統的かつ視覚的に把握するためのツールとして，さまざまな分野で用いられている．しかし，多くの場合において因果ネットワークの作成は分析者による多大な解釈的作業を必要とし，その構築には多くの時間を要する．本研究では，Web 上にある膨大な文書データを利用して因果ネットワークを自動的に構築するツールを開発し，その活用方法を具体的事例と共に示した．本手法を活用することにより，日常の政策論議の信頼性を，既存の因果的言説を通して検証することが可能になる． Causal networks have been utilized as a tool for structuring complex social phenomena systematically and visually. However, in many cases creating a causal network necessitates a great deal of interpretive works by analyzers. In this study, we have developed a new method for automating the creation of causal networks by utilizing text data on the Web. Examples of its application are illustrated using real cases. It is argued that the proposed method provides ways for verifying the validity of daily life policy discourse through existing causal statements.