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2022年度DBSJ代議員選挙　投票やり直しのお知らせ
by Iizawa Atsushi (飯沢篤志) 09 Feb '22

09 Feb '22

DBSJ正会員および維持会員の皆さま 2月7日(月)から28日(月)の期間で代議員選挙が行われていますが、配信されている投票依頼メールならびに投票システム上の候補者名が1名間違っていることが判明しました。 DBSJ HP上の公示は訂正しましたが、投票システムに登録している候補者名は、投票を開始してしまっているので訂正をすることができません。代議員候補者名簿に誤りがあったことから、公正を期すためにこれまでの投票を中止し、正しい名簿により再投票とします。 2月7日(月)に開始した投票は、本日2月9日(水)で中止し、明日2月10日(木)に改めて投票を再開します。 2月7日(月)配信した投票依頼メールは破棄していただき、 2月10日(木)に配信される投票依頼メールでご投票ください。 2月7日(月)に投票を開始して以来、すでに多くの方々が投票されていますが、その方々も、明日配信される新しい投票依頼メールで再度投票をお願いします。事務局の確認不足で、候補者の氏名を間違えてしまい、ご迷惑をおかけして、申し訳ございません。お手数をおかけしますが、再度投票をよろしくお願いします。飯沢篤志＠DBSJ総務担当副会長

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一般社団法人日本データベース学会より代議員選挙のご連絡
by DBSJ事務局 07 Feb '22

07 Feb '22

DBSJ正会員・維持会員の皆さま日本データベース学会が一般社団法人となって初めての代議員選挙を行います。投票期間は、2月7日(月)から2月28日(月)です。選挙権のある方には、dbsj(a)etohyo.com から投票用のメールが届きますので、投票用メールを受け取られたら、そのメールの内容に従って投票をお願いします。メールの受信制限をされている方は、受け取れるように設定をお願いします。正会員・維持会員の方で、2，3日以内（2月10日まで）に投票用メールを受け取っていない方がおられたら、DBSJ事務局（dbsj-office(a)dbsj.xn--org)-853cnc8aj2hzc5ns945fu7yb.xn--n8jvbgw0nqeyyqcthu785affwbku8bdtlg80f. DBSJ事務局［参考：代議員について］本会では法令に適合するため、総会は代議員制度により開催しております。「代議員」とは、正会員及び維持会員の代表として、総会に出席して議事議決権を行使するもので、定款では、代議員を法律上の社員と定義しております。（もちろん、代議員以外の正会員・学生会員・維持会員・名誉会員の皆様も総会に出席してご発言いただけます。）

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1st CFP: SNPD 2022-Summer Special Session 2, July 4-6, 2022, Online, Japan
by Teruhisa Hochin 05 Feb '22

05 Feb '22

日本データベース学会の皆様京都工芸繊維大学の宝珍です． 7月にオンラインで以下の国際会議(SNPD 2022-Summer)が開催されます． 23rd ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence,Networking and Parallel/Distributed Computing (SNPD 2022-Summer) http://acisinternational.org/conferences/snpd-2022-summer/ このSNPD 2022におきまして以下のSpecial Session (SS)を設けました． Analysis, Evaluation, and Usage of Web Information, System Behaviors, and Human Actions (SS2) 代表Orginizer: Teruhisa Hochin (Kyoto Institute of Technology) Email: hochin(a)kit.ac.jp Important Dates: - Paper Submission: March 22, 2022 - Acceptance Notification: April 3, 2022 - Final Papers & Registration Due: April 13, 2022 詳しくは添付のCFPをご覧ください．ご投稿の場合は，私(hochin(a)kit.ac.xn--jp),pdf-gd4f5a80boflb94clfxfc20a3720cdwsf 直接お送りください．なお，SSへの投稿論文は，SNPD 2022本体と独立に査読されます．よろしくお願いいたします． ---- 宝珍輝尚京都工芸繊維大学情報工学・人間科学系 hochin(a)kit.ac.jp

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CFP: International Journal of Networked and Distributed Computing (IJNDC)
by Teruhisa Hochin 05 Feb '22

05 Feb '22

日本データベース学会の皆様京都工芸繊維大学の宝珍です． International Journal of Networked and Distributed Computing (IJNDC)へのご投稿のお願いです．論文誌につきましては，以下のURLからご覧ください． http://acisinternational.org/ijndc/ https://www.atlantis-press.com/journals/ijndc/ 10巻2号の締切は，2022年2月20日です．期間が短く恐縮ですが，ご投稿をお待ちしております．よろしくお願いいたします ---- 宝珍輝尚京都工芸繊維大学情報工学・人間科学系 hochin(a)kit.ac.jp

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2月４日10:30- 　DXサイバーシンポのご案内　今回は東北大総長がVRから講演されます。
by Masaru Kitsuregawa 02 Feb '22

02 Feb '22

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CFP : 情報処理学会論文誌データベース(TOD95）
by Nobutaka SUZUKI 02 Feb '22

02 Feb '22

日本データベース学会のみなさま筑波大の鈴木と申します．情報処理学会のトランザクション「情報処理学会論文誌データベース (TOD)」 (TOD95)の論文募集をご案内いたします．情報処理学会論文誌データベース (TOD)は情報処理学会データベースシステム研究会(DBS研)，情報基礎とアクセス技術研究会(IFAT研)ならびに電子情報通信学会データ工学研究専門委員会 (DE研)による合同編集体制をとっており，それらの分野の研究論文を幅広く対象としています．またご存知の通り，TOD72よりテクニカルノートが導入されております．テクニカルノートでは，萌芽的なアイデア論文や研究進行途中での速報論文を期待しており，関連研究との比較実験や定量評価は，一般論文より重視されません． ■TOD95のスケジュール募集開始　　　　　　：　2022年 3月 1日アブストラクト登録　：　2022年 3月10日論文投稿　　　　　　：　2022年 3月20日結果通知（一回目）　：　2022年 5月 9日改訂論文投稿　　　　：　2022年 6月 9日結果通知（二回目）　：　2022年 7月 7日カメラレディ　　　　：　2022年 7月下旬出版　　　　　　　　：　2022年10月上旬 ■対象とする分野 TODは情報の本質や特徴，利用の効果といった基礎的な分野と，情報のデータ化や蓄積およびアクセス方法，各種応用システムの構築といった処理技術に関する分野の論文を専門に扱う論文誌です．上記分野に興味をお持ちの会員の皆様に対して，最新の研究論文やサーベイ論文をまとまった形でお届けします．この論文誌は時代に即した新しい価値を創造し，研究会の活性化に資することを目的に，1999年2月の創刊以来，研究会活動の一環として質の高い論文を集録して継続的に発行しています．特に，・データベース，情報検索，情報コンテンツに関する基礎，情報形成・処理・　利用の方法を中心とする論文誌の実現・研究発表会などの研究会活動と連動し，研究会活動の活性化を目的とした，　会員ニーズ/社会動向に機動的に対応する論文誌の実現・サーベイ論文，事例・実践論文，作品・デザイン論文，テクニカルノートな　どの掲載を通じた，論文誌としての新しい価値の創出を狙いとしています．主なテーマは次のとおりです． ●情報の表現，分類，利用情報の生成・発見，表現・識別，分類・組織化，機械学習とデータマイニング，流通および利用の効果など． ●モデリング・言語データモデル，データベース設計，データベース言語，構造化文書用言語など． ●情報システム技術データベース管理システム，動画像検索，コンテンツ流通・管理，Webとデータベース統合，検索エンジンなど． ●高度応用地理情報システム，空間データベース，電子図書館，科学データベース，ビジネス情報マネジメント，食とレシピの情報処理など．【「テクニカルノート」について】 TODでは2016年度より論文種別「テクニカルノート」を新設しました．アブストラクト登録時に投稿形態として「一般論文」もしくは「テクニカルノート」を選択することが可能です．「テクニカルノート」は，標準4ページ，条件付き採録無しと，査読基準・方法・フォーマット等が従来の論文と異なっておりますのでご注意ください． ■テクニカルノート査読基準■ 研究論文，事例・実践論文，作品・デザイン論文は，テクニカルノート(標準ページ数は4ページ)として投稿することができます．テクニカルノートでは「条件付き採録」はなく、一度で採否が決まります（ただし，軽微な修正で採録が可能な場合，照会後に判定を行うことがあります）．萌芽的なアイデア論文や研究進行途中での速報論文を期待しており，関連研究との比較実験や定量評価は，一般論文より重視されません．詳しくは，以下のURLをご参照下さい．情報処理学会論文誌データベース https://ipsj-tod.org/ 多数のご投稿をお待ち申し上げております．鈴木伸崇（TOD副編集委員長）

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2021年度「宇宙科学情報解析シンポジウム」講演募集
by Ken EBISAWA 01 Feb '22

01 Feb '22

日本データベース学会の皆様 JAXA宇宙科学研究所の海老沢です。 2021（令和3）年度「宇宙科学情報解析シンポジウム」のご案内です。多くの方々からの講演申し込みと参加をお待ちしております。開催趣旨：　近年、宇宙科学における様々な分野において、観測装置や計算機の大型化によって以前に比べて飛躍的に大量のデータを取得することが可能になってきています。そのため、観測からすぐれた科学的成果を産出するにあたって、大規模データをいかに効率良く処理・解析し必要な情報を引き出せるかが新たな課題となりつつあります。また、デジタル技術の普及に伴い、宇宙科学データが研究以外の分野でも広く利用されるようになってきています。一方、情報技術の分野では、VR、AR、MRなど新しい可視化技術の発展と3次元可視化を活用した新たなデータ可視化の進展、データ科学においては大規模データのデータマイニング技術のみならず、機械学習や深層学習、人工知能など、新たなデータ処理技術、知の創造の試みが精力的に行われています。そのような状況を鑑み、JAXA宇宙科学研究所では、宇宙科学データに関する新しい処理・解析・利用の手法、データベースやそれを応用したシステムの構築・運用技術、シミュレーションやデータ可視化など、宇宙科学、情報科学、それらを支える情報技術等に関わる学際的成果発表の場として、表記シンポジウムを毎年開催しています。普段は接する機会の少ない周辺分野の研究者・技術者間の貴重で活発な情報交換の場となっています。日時: 2022(令和4)年2 月18 日(金) 10:00-18:00 (予定) 場所: オンライン開催プログラム概要：　○招待講演　○一般セッション発表申し込み締切：2022（令和4）年1月28 日(金) 発表申し込み方法：　発表をご希望される方は以下のURLよりお申し込み下さい (https://www.qs-conductor.com/JAXA_CIS/login.aspx) シンポジウムシステム利用にあたり、ユーザ登録が必要となります。申込みに必要な情報は、タイトル、発表者情報、共著者情報、アブストラクト（200字程度）になります。詳細は利用者マニュアルをご参照ください。なお、既に本システムをご利用の方は同じID,PWをご使用下さい。発表資料：シンポジウム発表資料は、JAXAリポジトリ (https://jaxa.repo.nii.ac.jp) に登録、インターネット上で公開することを原則とさせて頂きます。　そのため、ご登録前に発表資料を公開することについて同意していただく必要があります。　また、そのことにより、学会誌等への投稿が制限されることがありますので、予めご了承ください。過去の宇宙科学情報解析シンポジウムのプログラム・発表資料については、　https://jaxa.repo.nii.ac.jp/index.php?action=pages_view_main&active_action=… をご覧ください。宇宙科学情報解析論文誌：　シンポジウム収録は査読付きの「宇宙科学情報解析論文誌」(英語名:Journal of Space Science Informatics Japan、宇宙航空研究開発機構研究開発報告、ISSN 1349-1113)として出版予定です。この論文誌はJAXAリポジトリよりオンラインで参照可能になります(https://jaxa.repo.nii.ac.jp/index.php?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_snippet&index_id=1399&pn=1&count=20&order=17&lang=japanese&page_id=13&block_id=21)。掲載論文毎に専用ページ（パーマリンク）が設定され、別刷りもPDFで公開されますので、研究に活用していただくことができます。お問い合わせ：　plainsympo AT c-soda.isas.jaxa.jpまでお願い致します (ATを@に変えて下さい)。よろしくお願いします。 -- Ken EBISAWA <ebisawa(a)isas.jaxa.jp>

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Fwd: Call for Tutorials: ICDM 2022
by uday kiran 01 Feb '22

01 Feb '22

Dear Database Society of Japan members, Good day! I am Prof. RAGE Uday Kiran from the University of Aizu. I am publicity co-chair for IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2022) We request your proposals for Call for Tutorials, ICDM 2022. Call for Tutorials Aims and Scope The 22nd IEEE International Conference on Data Mining (IEEE ICDM 2022) will host tutorials that focus on new research directions and initiatives. We invite proposals for tutorials from active researchers and experienced tutors. Ideally, a tutorial will cover the state-of-the-art research, development and applications in a specific data mining direction, and stimulate and facilitate future work. Tutorials on interdisciplinary directions, novel and fast-growing directions, and significant applications are highly encouraged. We also encourage hands-on-tutorials that allow attendees to learn a particular suite of tools, software and applications that are relevant to the data mining community. Software and tools should preferably be open-sourced and readily available to all participants. We note that a tutorial should not only focus on the presenters’ own previous work. In principle, the tutorial authors’ own previous work should not occupy more than 50% of the tutorial coverage. The tutorials are part of the main conference technical program and each tutorial may receive a complimentary conference registration for a presenter or an honorarium of $500. Format of the Submission A tutorial proposal should be formatted into the following sections: - Title - Abstract (up to 150 words) - Rationale: Why do you believe this is an interesting and significant subject for the data mining and machine learning community at large? Is this tutorial or a similar one presented by the same or some authors in some other venues? - Content details: An outline of the tutorial in the form of a bulleted list with references and estimates for the time that will be devoted to each subject (up to 1 page). - Target audience and prerequisites (up to 100 words): From which areas do you expect potential participants to come? What prior knowledge, if any, do you expect from the audience? What will the participants learn? How many participants do you expect? - Relevance and rationale of presenting the tutorial at ICDM 2022 (up to 200 words). - A list of forums and their time, location, and the number of attendees (if available) if the tutorial or a similar/highly related tutorial has been presented by the same author(s) before, and a short description highlighting the similarity/difference between those and the one proposed for ICDM 2022 (up to 100 words for each entry). - A list of tutorials on the similar/highly related topics given by others, and a short description highlighting the differences between yours and theirs (up to 100 words for each entry). - Tutor’s short bio and their expertise related to the tutorial (up to 100 words per tutor). - Proposed length of the tutorial: please choose from: 2.5 hours (half-day) and 5 hours (full day). If you are flexible, please indicate in the outline the content that will not be included if a short tutorial is given. - A list of up to 30 most important references that will be covered in the tutorial. (Optional) URLs of the slides/notes/video of the previous tutorials given by the authors, and any specific audio/video/computer requirements for the tutorial. Important Dates Tutorial proposals due: July 8, 2022 Notification: August 31, 2022 All dates are 11:59pm Eastern Time (ET). Proposal Submission Please email your proposals to shirui.pan(a)monash.edu with subject line ICDM2022_Tutorial_<tutorial_name>. Tutorial Chair Shirui Pan, Monash University, Australia -- Regards Prof. Rage Uday Kiran Associate Professor Database Systems Lab Division of Information Systems University of Aizu, Aizu-Wakamatsu, Japan. Lab number: 145-A Mobile no. +81 80 4834 0999 Phone no. (Lab) +81 242 37 2541 (Ext) 3115 ---------------------------------------------------------------------- When people throw stones at you, convert them into milestones. -- Regards Prof. Rage Uday Kiran Associate Professor Database Systems Lab Division of Information Systems University of Aizu, Aizu-Wakamatsu, Japan. Lab number: 145-A Mobile no. +81 80 4834 0999 Phone no. (Lab) +81 242 37 2541 (Ext) 3115 ---------------------------------------------------------------------- When people throw stones at you, convert them into milestones.

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DBSJ Newsletter Vol. 14, No. 8: IEEE BigData 2021, WI-IAT 2021, WISE 2021, ICDM 2021, ICADL 2021
by mtadashi＠acm.org 01 Feb '22

01 Feb '22

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃ 日本データベース学会 Newsletter ┃ 2022年2月号 ( Vol. 14, No. 8 ) ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 本号では，国際会議 IEEE BigData 2021, WI-IAT 2021, WISE 2021, ICDM 2021, ICADL 2021 の参加報告をご紹介致します．本号では，研究の最新動向のほか，コロナが会議開催に及ぼしている影響，ご自身の研究の進め方，研究グループに関することなど，盛りだくさんの内容をご寄稿いただきました．ぜひお読みいただければと存じます．本号ならびに DBSJ Newsletterに対するご意見あるいは次号以降に期待する内容についてのご意見がございましたらnews-com [at] dbsj.orgまでお寄せください．日本データベース学会電子広報編集委員会　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（担当編集委員　村上直） ======================================================================= ---- 目次 ---- １．IEEE BigData 2021 参加報告　　赤塚裕人株式会社NTTドコモ２．WI-IAT 2021 参加報告　　菊地真人名古屋工業大学３．WISE 2021 参加報告　　丸田敦貴筑波大学４．ICDM2021に参加して思うこと:　メモリと探索について　　今村誠東海大学５．ICADL 2021 参加報告　　福田悟志中央大学 ======================================================================= ■１■ IEEE BigData 2021 参加報告　　　　赤塚裕人（株式会社NTTドコモ） 2021年12月15日から18日にかけて開催された2021 IEEE International Conference on Big Data(IEEE BigData 2021)に参加しました．IEEE BigDataはビッグデータに関するトップ会議の1つであり，ハードウェアやOSのレベルから，システムインフラ，プライバシー，アプリケーションに至るまで，幅広いトピックを扱っています．今年は485本の投稿があり，Regular paper，Short paperともに，それぞれ97本（採択率20%）が採択されました．投稿数，Regular paper採択数ともに最も多かったのは「Big Data Learning and Analytics」というトピック（投稿数：155，Regular Paper採択数：26）で，ビッグデータ×機械学習に対する注目の高さがうかがえます．ほかの多くの会議と同じく，コロナウイルスの影響でオンライン開催となりました．発表者は事前にプレゼン動画を提出し，セッションでは動画を視聴後，ライブQAという形式でした．オンライン開催には，いつでもビデオで視聴できる等のメリットがある一方で，ライブでの参加者が減少したり，交流が難しかったりといったデメリットがあると感じます．私がチェアを務めたセッションでは，発表者以外の参加者がいないという状況でした．こういったオンライン開催での課題に対しては，動画は事前に見る前提でセッションは質疑応答のみとすることで開催時間を圧縮する会議や，各発表を2回行うというタイムテーブルを採用する会議など，いくつかの工夫が出てきていると感じます．私は「Traffic Dispersion by Predicting Traffic Conditions based on Population Distribution」というタイトルの論文を「Big Data Applications」トピックに投稿し，Regular paperとして採録され，「Big Transportation and Spatial Data」というセッションで発表を行いました．研究の目的は，高精度な渋滞予測情報を，ドライバーがその日の行動を決定する前に提供することで，交通分散を促し渋滞を緩和・解消することです．交通状態を予測する手法は数多くの研究がありますが，それらのほとんどは数分〜1時間程度先までを予測のターゲットとしており，予測情報を受け取ったとしてもドライバーができることが限られています．本研究では，交通需要を生み出す元である「人口」に着目し，昼12時時点までの人口分布から，数時間〜半日先までの帰りの時間帯の交通状態を高精度に予測する手法を提案しています．また，NEXCO東日本と共同で，ドライバーに予測結果を配信するフィールド実証実験を実施し，提案手法による予測結果を見た多くのドライバーに行動変容が起こっていることをアンケート結果から確認しました． IEEE BigDataは2013年に初めて開催されて以降，順調に規模を拡大し，来年で10周年を迎えます．これまでのオフライン開催の会場はすべてアメリカでしたが，来年は日本の京都/大阪での開催が予定されています．興味を持たれた方はぜひ投稿・参加をご検討ください．（赤塚裕人株式会社NTTドコモ） ----------------------------------------------------------------------- ■２■ WI-IAT 2021 参加報告　　　　　　　　菊地真人（名古屋工業大学）【会議の概要】 2021年12月14日〜17日にオーストラリア（メルボルン）とオンラインでハイブリッド開催されたThe 20th IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology（WI-IAT 2021）の参加報告です．本会議はWebインテリジェンスと知的エージェントに関する2nd-tierの国際会議です．2021年は開催から20周年の節目に当たります．本年は「Web Intelligence = AI in the Connected World」というテーマのもと，人間とAIが協調してより良い世界を作るためのアイデア，発見，戦略について，活発な研究報告が行われました．【採択率などの統計情報】 43の国と地域から206本の投稿があり，57本がレギュラーペーパー，38本がショートペーパーとして採択されています．レギュラーのみの採択率は27.6%，ショートを含めた採択率は46.1%でした．国別の統計では日本からの投稿数・採択数はともにトップで， 2番手のUSAをそれぞれ1.7倍，2倍ほども引き離しました．このことから，日本人が積極的に参加している会議と言えるでしょう．本研究室でも Special Trackに1本，メイントラックに 2本（ショート）が採択されています．【開催形式について】 WI-IAT 2021はハイブリッド開催でしたが，海外渡航の情勢が不安定なため，私たちを含めて多くの研究者がオンラインで参加しました．発表者は事前に発表ビデオを提出し，発表に際してビデオを流すか，ライブ発表するかは座長裁量で決められているようでした．発表を見ていると，やはりライブ発表の方が質疑応答が盛んな印象を受け，またオンライン発表のためか，質疑応答のない発表も残念ながら目立ちました．一方で，時差の関係でライブ発表が難しい発表者にはビデオ発表が許可されており，発表者の経済的，身体的な負担が少ないオンライン参加の長所も感じました．【私たちの研究について】 Special Track on Social Computingにて，「Matching Social Issues to Technologies for Civic Tech by Association Rule Mining using Weighted Casual Confidence」という題目でライブ発表しました．本研究では，シビックテックコミュニティ（注釈1）間の協働支援を最終目的とし，社会課題とその解決に必要な情報技術のマッチングを試みました．各団体は地域に根差して活動しますが，ときには地域を跨いだ団体間の助け合いが重要です．課題解決に必要な技術を持つ団体を見つけたいですが，そもそも未着手の課題に要する技術を知るのは簡単ではありません．そのため，NPO等が取り組む社会課題への技術活用を促進するSTO （注釈2）という専門職が存在します．しかし，市民団体がSTOを雇うには経済的な負担が大きいため，我々はSTOの役割の一部である「社会課題と技術のマッチング」の自動化を目指しました．各団体に行った課題と技術の事前アンケートをもとに，関連が深そうな課題と技術の組み合わせを相関ルールマイニングで抽出しました．このマイニングでは，ほとんどのアイテム（課題，技術）の出現頻度が低いのに対し，一部のアイテムが頻出する問題がありました．そこで，これらの問題に対処できる興味深さ指標“Weighted Casual Confidence”を提案し，技術者を対象とした主観評価で課題と技術のマッチングへの有効性を示しました．注釈1）シビックテックコミュニティ：各地域の社会課題を情報技術で解決するための市民団体．日本では，Code for “地域名”という名称のコミュニティが各地に存在します（例えばCode for Nagoya）．注釈2）STO：Social Technology Officerの略称． WI-IAT 2022はカナダ（ナイアガラの滝）とオンラインでハイブリッド開催の予定です．冒頭で述べましたように，本会議は世界的に知名度があり，かつ日本人が積極的に参加しておりますので，ぜひ皆様も投稿をご検討ください．（菊地真人　名古屋工業大学）（大囿忠親　名古屋工業大学） ----------------------------------------------------------------------- ■３■ WISE 2021 参加報告　　　　　　　　　　　　丸田敦貴（筑波大学） 2021年10月26日から29日にかけて開催された，International Conference on Web Information Systems Engineering (WISE) 2021に参加してきました．WISEはWeb scienceに関する様々な分野を受け付けている間口の広い学会です．今回はオーストラリアのメルボルンで開催される予定でしたが，オンラインでの開催となりました．WISE 2021では229本のフルペーパーの投稿があり，その中で採択された論文は 55本(採択率24%)でした．また，フルペーパーの口頭発表セッションには以下のセッションがありました：BlockChain and Crowdsourcing，Database System and Workflow，Data Mining and Applications，Knowledge Graph and Entity Linking，Graph Neural Network，Graph Query，Social Network，Spatial and Temporal Data Analysis，Deep Learning，Recommender Systems，Text Mining， Service Computing and Cloud Computing．このようにクラウドソーシングに関する論文から推薦システムに関する論文まで多種多様の論文が発表されていました． WISEの期間中は授業等があり，あまり聴講することができなかったため，ここでは私が論文を投稿するまでに学んだことを書かせていただきます．私がWISEに投稿したのは修士1年の7月です．その時期は研究や大学院の授業，就職活動を並行して行なっており，授業の課題の締め切りとインターンのエントリーシートの締め切り，さらにWISEの締め切りという三重苦でしたが，自分に合った計画を作ることを心がけました．私の場合は徹夜での作業や何時間も同じ作業を繰り返すことが苦手なので，課題をやる時間の他にも，家でリラックスする時間や友達とご飯を食べる時間なども計画に入れました．こうすることで，次々と迫る締め切りに押しつぶされることなく，適度にリフレッシュしながら乗り切ることができたと思います．また，論文を執筆する際には「論文は大学のレポートのような感覚で書くのではなく，作品だと思って細部まで作り込む」というアドバイスを加藤先生からいただきました．論文の中で図や表の見やすさは，読み手の理解にとても大きな影響を与えるため，見やすい図や表を作ることを意識しました．具体的には，図の大きさが揃っているか，文字の大きさは適切か，見やすい色を使っているか，全体のバランスは良いか，などを意識して図や表を作成し，論文を完成させることができました．次に私が発表した論文について説明させていただきます．私はRecommender Systems というセッションで以下の論文を発表させていただきました： Atsuki Maruta, Makoto P. Kato. Intent-aware Visualization recommendation for Tabular Data. WISE2021. vol 13081. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-91560-5_18. これは視覚化の意図を考慮した新しい視覚化推薦システムを提案した論文です．既存の視覚化推薦システムの手法は表形式データのみを入力して視覚化を推薦していたのに対して，本論文では表形式データとともに「日本の人口の推移」といったような視覚化の意図を考慮することで，よりユーザの意図に沿った視覚化を推薦するという手法を提案しています．具体的には，「日本の人口の推移」などといったような視覚化の意図の各単語と表形式データの各列の対応関係を予測することで，グラフの種類と表形式データの中から視覚化に用いられる列を予測する，という手法を提案しました．発表は日本時間の8時ごろからZoom上で行いました．私は英語に苦手意識を持っていたため入念に発表準備をしました．正しい発音で流暢に喋れるようになるまで何度も発表練習をして，加藤先生や研究室のメンバーからも英語での発表のフィードバックをいただきました．そのおかげで本番の発表は緊張の中でもうまく喋れることができたと思います．しかし，質疑応答でうまく聞き取ることができず，さらにうまく答えることもできませんでした．私の英語力の無さを強く実感しました．今回の失敗を肝に銘じて，英語に触れる機会を増やそうと思いました． WISEは様々な分野を受け入れていますので，多くの方が投稿できる学会ではないでしょうか．次回開催されるWISE 2022はフランスのビアリッツという場所で開催されるそうです．皆さんもWISEへの投稿を是非ご検討ください．（丸田敦貴筑波大学人間総合科学学術院人間総合科学研究群　情報学学位プログラム加藤研究室） ----------------------------------------------------------------------- ■４■ ICDM2021に参加して思うこと:　メモリと探索について　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　今村誠（東海大学）参加報告を依頼されたのですが，他の講演を聞く時間がとれなかったので，私自身の参加セッションの様子と，自身の論文の経緯について書かせてください． 12月9日，発表当日，自宅のネット環境のバックアップとしてポケットWifiを準備する．というのは，昨年のKDD20のとき，会議1時間前にリスが通信ケーブルをかじったために，ネットが切れ大いに動揺したからだ．開始30分前，マニュアル通りセッションに参加．管理者が発表者を確認する．チェアも含めると，中国人5人，韓国人1，日本1人．東洋人の時間帯なのかもしれない．ほどなく会議が始まるが，参加者は発表者＋αと少ない．最終日のためか，あるいは，NeurLIPSと開催時期が重なったためか，ちょっと寂しい．発表は事前録画ビデオを流すだけなので，淡々と進む．ただ，バーチャルは臨場感なく質問もほぼセッションチェアのみと盛り上がらない．しかし，英語の不得意な私にとっては，チャット機能はうれしい．相手と1対1でやりとりできるので，質問も回答もしやすい．また，共著者の知人から，「そういえばお会いしてませんね」，「初めまして」などあると，国際会議への参加感も少しはでる．さて，発表論文 Spikelet: An Adaptive Symbolic Approximation for Finding Higher-Level Structure in Time Series は，7年前に75%ぐらいできていたが詰めに時間を要した．定型化による思考の高速化を狙って，アルゴリズム発想の手続きを内観してみよう．私は，機器時系列の異常検知のために，Discord(*1)を試していた．しかし，「窓サイズが可変」と「周期的でない振動を含む」というデータ特徴のためにうまくいかない．周波数解析，時系列解析も同様だ．そこで，従来方式の共通課題として「窓サイズが固定(*2)」に注目する．認知科学者のRoger Schankは著書"ダイナミック・メモリ"で「考えることは思い出すこと」と言ったけど，最初に思い出したのは，"ルベーグ積分"．リーマン積分のように定義域(時間)で分割するのではなく，値域で分割するアプローチでいこう．そして，分割の単位を「極値を頂点と端点とする三角形(Spikeと呼ぶ)」とし，時系列の近似表現としてSpikeの集合を採用する(Spikelet分解とよぶ)．次に，思い出したのは，"ユークリッドの互除法"．幸運なことに，１回の操作で2 つのspikeを切り出す操作の反復により，時系列長の線形オーダでSpikelet分解を得ることができる(初期Spikelet分解とよぶ)．この分解は，分割のオーバラップを許すので，フーリエ級数やWaveletと同様に，木(local)と森(global)を同時に見ることができる．いわゆる多重解像度．新規性は，分割のセグメント長がデータに応じて可変な点にある．最後に，思い出したのは，"有限生成"．予知保全で使うためには，ノイズとなる Spikeの除去や，変動の小さい定数部分列の抽出などの操作が後処理として必要なのだが，その操作はパラメータが10程度あり，アルゴリズム化は困難にみえた．ところが，この後処理は5つの基本操作の積で表現でき，かつ，本質的なパラメータは2つとわかると，意味のある少数の組合わせを順に調べることで問題は解決した． 30年前の人工知能の教科書には，「考えることは，状態と操作を適切に定義できれば，操作の系列を探索する問題に帰着できる」とあったが，この場合は，Spikelet 分解を状態とし，変形操作の積が作る代数を考えると，探索問題の見通がよくなるという例にあたる． (*1) Discord: スライド窓で得られる部分列の最近傍を求める手法) (*2) フーリエ級数は，時系列長Nを2べき乗で割って得られる複数の窓サイズをもつ場合とみなせる．（今村誠東海大学情報通信学部） ----------------------------------------------------------------------- ■５■ ICADL 2021 参加報告　　　　　　　　　　　　福田悟志（中央大学） 2021年12月1日から3日の間で開催されたICADL 2021（23rd International Conference on Asia-Pacific Digital Libraries）に参加および研究発表を行いました．ICADLは，デジタルライブラリ分野においてJCDL（Joint Conference on Digital Libraries）やTPDL（Theory and Practice of Digital Libraries）と並ぶ主要会議の一つであり，データベース分野とも関連が深い会議であります．今年は，昨年と同様にオンラインでの開催となりました．採択された論文数は，full paperでは17件，short paperでは15件，practice paperでは5件でした．今年のICADLで発表された研究を見ていきますと，研究タスクは様々ではありますが，用いる技術にBERTなどのTransformerモデルを採用していた研究が多かった印象を受けました．例えば，Best Paperに選ばれた「Automated Mining of Leaderboards for Empirical AI Research」という研究では，科学者の学術情報を自動的に組織化するためのアプローチを提案しており，BERT，SciBERT，XLNetを使用しています．また，「Information Extraction」のセッションで発表されたいずれの研究でもBERTが使用されていました．このことから，Transformerモデルの汎用性の高さ，および今後のNLP分野やデータベース分野におけるTransformerモデルの必需性が高まりを本会議で感じました．私は，「Automating the Choice Between Single or Dual Annotation for Classifier Training」というタイトルで発表しました．この研究は，九州大学の石田栄美准教授を代表とした研究プロジェクトにおける研究成果の一つとなっております．このプロジェクトは，社説記事を対象に，原子力発電等の議論に関する人の価値観に対する内容分析を，社会科学および計算科学の方面から行うというものであり，国内外合わせて8人の研究者が参加しています．これまで，社会科学チームでは，原子力発電等の議論における価値観の定義を行い，社説記事の各文に対して実際にラベル付けを行ってきました．また，計算科学チームでは，人の価値観に対する内容分析の半自動化に向けたアプローチの開発を目指し，学習用データの効率的な構築を行うための方法を提案してきました． ICADLで発表した研究では，強化学習の観点から，限られた予算の中で逐次的になるべく高性能な分類器を構築するためのデータセットのコーディング戦略を提案しました．具体的には，2名のコーダーを雇うという条件において，1) コーダーAが未コーディングのテキストにコーディング，2) コーダーBが未コーディングのテキストにコーディング，3) コーダーＢがコーディングしたテキストにコーダーAがコーディングを行い，その後コーダー間で合議，4) コーダーAがコーディングしたテキストにコーダーBがコーディングを行い，その後コーダー間で合議という4種類のコーディング方法を設定します．そして，各方法を「アーム」とみなし，ε-greedyアルゴリズムに基づくバンディットアルゴリズムにより，次のコーディングにより分類性能が向上する可能性が高いアームを選択していきます．実験では，社会科学チームが定義した6種類の各価値観に対するデータセット作成タスクを設定し，いずれのタスクにおいても概ね逐次的に品質の高いデータセットを作成できることを示しました． 2022年のICADLの開催に関する詳細はまだ発表されておりませんが，冒頭でも述べたように，データベース分野とも関連の深い国際会議ですので，より多くの方が参加や発表をしていただければと願っております．（福田悟志中央大学） ---- 村上直 / SHIFT Inc. 日本データベース学会（DBSJ）電子広報編集委員 mtadashi(a)acm.org

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「理研記述問題採点データセット」更新のお知らせ
by Tomoko OHSUGA 31 Jan '22

31 Jan '22

日本データベース学会の皆様＃重複してお受け取りの場合はご容赦ください。国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)より，データセットの更新についてアナウンスさせて頂きます。 -------------------------------------------------------------------- 2022/01/31 「理研記述問題採点データセット」更新のお知らせ https://www.nii.ac.jp/news/2022/0131.html -------------------------------------------------------------------- 国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)では，2020年7月に提供を開始しました「理研記述問題採点データセット」について，追加データの提供を開始しました。本データセットは，大学受験予備校や教育関連会社にて行われたテストの記述問題の解答に対し，理化学研究所において採点アノテーションを付与したものです。　・代々木ゼミナールデータ（2022年1月時点，17問各約500～2000件）　　2014年～2015年に行われた高校生対象模擬試験の国語記述問題に採点アノ　　テーションを付与したものです。全体点および採点項目ごとの部分点や，　　その根拠となる単語・フレーズがアノテーションされています。　　2020年7月に提供を開始した9問各約2000件のデータに加え，うち6問各100 　　件に対する別の採点者によるアノテーションデータと，異なる8問各500件　　に対する採点者2名のアノテーションデータが含まれています。今後も順次同様のデータの追加を予定しています。データの内容や利用条件，申請方法等の詳細については以下をご覧ください。　→ 情報学研究データリポジトリ理研記述問題採点データセット　　 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/rdata/RIKEN-SAA/ 　→ 理化学研究所「記述答案採点の自動化に関する研究」プロジェクト　　 https://aip-nlu.gitlab.io/projects/sas-j -------------------------------------------------------------------- IDRでは，「研究者等提供データセット受入要項」に基づき，大学等の研究者が作成したデータセットの受入を行っています。本データセットはこの受入要項に基づき受入・提供を行うものです。データセット受入の詳細に関しては下記をご覧ください。　→ 大学等研究者提供データセット受入　　 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/service/rdata.html また，その他提供中のデータセットについては次のウェブサイトをご覧ください。国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ -- =========================================== 国立情報学研究所 IDR事務局（大須賀智子）〒101-8430　東京都千代田区一ツ橋2-1-2 E-Mail : idr(a)nii.ac.jp URL : https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ Facebook : https://www.facebook.com/NIIIDR Twitter : @NIIIDR ===========================================

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