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講演抄録/キーワード
講演名 2020-12-16 13:35
大規模アンケート回答データに対する特異的回答者の検出に関する一検討
高橋宏侑亀山 渉菅沼 睦早大
抄録 (和) 様々な質問項目を設けて消費者に回答してもらうアンケートでは,多くの回答者とは異なる,少数の特異的な回答をした者がいる可能性がある.これらの特異的な回答は集計結果に大きく影響してしまう.一方,大規模なアンケート調査において,このような回答をした回答者を個別に割り出すことは一般に困難である.そこで,本稿では,Variational Autoencoderによる次元圧縮手法を適用して特徴量を抽出し,この特徴量空間で特異的な回答者を検出する手法を検討した.約1万5千人に対して行われた質問項目数約千(総項目数約4万6千)の大規模アンケート回答データを質問カテゴリ毎に分割し,それらのカテゴリ毎に他の大多数から逸脱していた回答に着目し,質問カテゴリ毎に特異的な回答を行っていた回答者を検出した.その結果,ある質問カテゴリで特異的な回答者として検出された者が,他の質問カテゴリでも特異な回答者として検出される事例が複数例見つかった.よって,これらは集計から除外すべき回答者ではないかと推測された. 
(英) In a questionnaire with a variety of questions for consumers to answer, there may be a small number of specific answers that are far-off from the distribution and different from most of the respondents. These anormal responses have a significant impact on the results. However, in a large-scale questionnaire survey, it is generally difficult to identify such respondents individually. Therefore, in this paper, we report a result of consideration of anormal respondent detection in the feature space using variational autoencoder as a dimension reduction method. The large-scale questionnaire response data of approximately 1,000 questions (approximately 46,000 including sub-questions), which was conducted for approximately 15,000 people, are divided into question categories. And focusing on the answers that are deviated from the majority of others in each of those categories, we detect the respondents who gave anormal answers in each question category. As a result, we find multiple cases where a person detected as an anormal respondent in one question category is also detected as an anormal respondent in another question category. Therefore, it is inferred that these respondents should be excluded from the aggregated results.
キーワード (和) 異常検知 / オートエンコーダ / 次元圧縮 / 主成分分析 / t-SNE / ビックデータ / /  
(英) Anomaly Detection / Autoencoder / Dimension Reduction / PCA / t-SNE / Big Data / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
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研究会情報
研究会 HCGSYMPO  
開催期間 2020-12-15 - 2020-12-17 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 共生社会をささえるヒューマンコミュニケーション 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 HCGSYMPO 
会議コード 2020-12-HCGSYMPO 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 大規模アンケート回答データに対する特異的回答者の検出に関する一検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Consideration on Detecting Anormal Respondents in Large Questionnaire Response Data 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 異常検知 / Anomaly Detection  
キーワード(2)(和/英) オートエンコーダ / Autoencoder  
キーワード(3)(和/英) 次元圧縮 / Dimension Reduction  
キーワード(4)(和/英) 主成分分析 / PCA  
キーワード(5)(和/英) t-SNE / t-SNE  
キーワード(6)(和/英) ビックデータ / Big Data  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 高橋 宏侑 / Hiroyuki Takahashi / タカハシ ヒロユキ
第1著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 亀山 渉 / Wataru Kameyama / カメヤマ ワタル
第2著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 菅沼 睦 / Mutsumi Suganuma / スガヌマ ムツミ
第3著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2020-12-16 13:35:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 HCGSYMPO 
資料番号  
巻番号(vol) vol. 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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