情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

市民科学とは、一般市民が研究に使うデータを収集したり、研究者が市民を育成したりするような双方向なプログラムである。市民科学による収集されたデータにカテゴリ型データが多いという特徴と誤りや信用性の低い曖昧なデータが存在する問題点がある。以上述べたような問題を解決するために、2004年に大谷らが提案した共生進化に基づく決定木生成手法SESATを改良し、曖昧データを判別する決定木を作成する。SESATでは連続値属性のみを処理対象としているが、本研究では連続値属性とカテゴリ型属性の混在するデータを扱う手法を提案する。多様なデータを正確に分類できる簡素な決定木を作成することで、市民科学におけるデータの質を高めることに加え、市民教育の支援も可能になる。