Causal relationship between eWOM topics and profit of rural tourism at Japanese Roadside Stations "MICHINOEKI"

Affected by urbanization, centralization and the decrease of overall population, Japan has been making efforts to revitalize the rural areas across the country. One particular effort is to increase tourism to these rural areas via regional branding, using local farm products as tourist attractions across Japan. Particularly, a program subsidized by the government called Michinoeki, which stands for 'roadside station', was created 20 years ago and it strives to provide a safe and comfortable space for cultural interaction between road travelers and the local community, as well as offering refreshment, and relevant information to travelers. However, despite its importance in the revitalization of the Japanese economy, studies with newer technologies and methodologies are lacking. Using sales data from establishments in the Kyushu area of Japan, we used Support Vector to classify content from Twitter into relevant topics and studied their causal relationship to the sales for each establishment using LiNGAM, a linear non-gaussian acyclic model built for causal structure analysis, to perform an improved market analysis considering more than just correlation. Under the hypotheses stated by the LiNGAM model, we discovered a positive causal relationship between the number of tweets mentioning those establishments, specially mentioning deserts, a need for better access and traf^ic options, and a potentially untapped customer base in motorcycle biker groups

Machine learning thermal circuit network model for thermal design optimization of electronic circuit board layout with transient heating chips

This paper describes a method combining Bayesian optimization (BO) and a lamped-capacitance thermal circuit network model that is effective for speeding up the thermal design optimization of an electronic circuit board layout with transient heating chips. As electronic devices have become smaller and more complex, the importance of thermal design optimization to ensure heat dissipation performance has increased. However, such thermal design optimization is difficult because it is necessary to consider various trade-offs associated with packaging and transient temperature changes of heat-generating components. This study aims to improve the performance of thermal design optimization by artificial intelligence. BO using a Gaussian process was combined with the lamped-capacitance thermal circuit network model, and its performance was verified by case studies. As a result, BO successfully found the ideal circuit board layout as well as particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) could. The CPU time for BO was 1/5 and 1/4 of that for PSO and GA, respectively. In addition, BO found a non-intuitive optimal solution in approximately 7 minutes from 10 million layout patterns. It was estimated that this was 1/1000 of the CPU time required for analyzing all layout patterns.Comment: 13 pages, 7 figure

Community Detection and Growth Potential Prediction Using the Stochastic Block Model and the Long Short-term Memory from Patent Citation Networks

Scoring patent documents is very useful for technology management. However, conventional methods are based on static models and, thus, do not reflect the growth potential of the technology cluster of the patent. Because even if the cluster of a patent has no hope of growing, we recognize the patent is important if PageRank or other ranking score is high. Therefore, there arises a necessity of developing citation network clustering and prediction of future citations. In our research, clustering of patent citation networks by Stochastic Block Model was done with the aim of enabling corporate managers and investors to evaluate the scale and life cycle of technology. As a result, we confirmed nested SBM is appropriate for graph clustering of patent citation networks. Also, a high MAPE value was obtained and the direction accuracy achieved a value greater than 50% when predicting growth potential for each cluster by using LSTM.Comment: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1904.1204

リスク情報における蓋然性と報道萎縮の考察 : 統治者と報道機関の共同幻想

薬の副作用などのリスク(危険性)をどのように市民に伝えるか。報道に携わるものにとってリスク情報の取り扱いはきわめて難しい。蓋然性は高くても必然性のないリスク情報は、伝え方によっては社会にパニックを引き起こす。伝えなければ、現実的被害を招く結果になるかもしれない。日本では過去、睡眠薬「サリドマイド」、血友病治療薬「非加熱製剤」、風邪薬「PPA」などの薬害が続き、いずれも統治者である政府の対応の不適切さが指摘されているが、同時にリスクを適切に伝えなかった新聞をはじめとする報道機関の責任も問われるべきではないだろうか。市民(国民)の知る権利に応えるべき報道機関のそうした"報道萎縮"は、市民一人ひとりの安全よりも共同社会の平穏を第一義的に考える報道倫理に原因があると考えられる。統治者と報道機関の"共同幻想"といってもよい。共同幻想社会での報道萎縮は、公共の概念すらも国家や統治者サイドに立ち、市民を信用しない報道となりかねない。それは市民の安全を脅かすものであると同時に民主主義社会そのものを空洞化させる危険性がある

報道による意見形成効果 - 意見の寡占化とその修正 : NIEへの指針 -

民主主義社会における国家の運営は、自律した国民1人ひとりの意見を基盤とする世論に基づいてなされるのが原則である。国民が意見を表明する際の判断要素となるのは、生まれて以来受けてきた教育や体験を通して獲得した価値観、世界観、利害得失、印象、メディアや他人から得られた情報など様々である。中でもメディアによる継続的で正しい情報は、国民が適切な判断をする際の材料として不可欠の要素であるが、情報に接しない構成員が多い社会では、情報による適切な世論形成は困難になる。また、情報に間違った内容や意図的な操作などのノイズが入った場合も同様である。継続的で正しい情報が不在のまま世論形成がなされ、多数派を形成した社会では構成員の多寡に関わらず、少数派は沈黙しがちとなり、意見の寡占化が進む(沈黙の螺旋)。過剰な情報が意識の画一化、寡占化を促すとの説(象徴的貧困)もあるが、今回の考察では情報が少ない場合に、人々の意見はより寡占化が進む傾向がみられた。多様な意見が失われた社会は、民主主義の理念である多様な意見による社会形成効果が作用せず、全体主義的な空気を醸成する可能性が高くなる。しかし、構成員が非自律的であったにせよ適切な情報や対抗意見(対抗言論)に接すれば、"沈黙の螺旋"から解放され、意見の多様化が担保されるようになる。新聞を使った授業(NIE)でも、児童、生徒に対する教員側からの適切な情報提供や対抗意見を尊重する雰囲気作りが欠かせない

報道による意見形成効果 : NIEへの指針

活字に慣れさせたり、発言能力を高めさせたりすることを狙いに新聞を用いた教育(NIE=Newspaper in Education)が小中高等学校で行われている。新聞の重要な機能の一つは、記事や論説を通じて、人々の意見や考え方の形成に影響を与えることである。しかし、同じニュース源に接し、同じデータに基づくニュースであっても新聞によって、記事の伝え方や論説の内容に違いがある。記事や論説によって読者の考えが大きく左右されるとしたら、情報源が同じニュースであっても特定のメディアの特定の記事だけをNIEの実践活動に利用すると、教育の名において偏った見方を助長する可能性が出てくる。事実、筆者が高校生を対象に実施した「新聞記事による意見形成影響調査」によると、その効果はきわめて大きいことが分かった。NIEは児童・生徒に新聞記事を提供して討論させたり感想を述べさせたりすることで活字に慣れさせ、発言能力を高めさせることなどを大きな教育目標としているが、新聞の利用法によっては児童・生徒にモノクロ思考を生じさせかねない。教育の重要な目的のひとつは、児童・生徒に偏りのない公平なものの見方、多様な考え方を育ませることである。そのためには、多様で多面的な記事を提供するとともに、必要な場合は記事の内容を補うだけの資料を提供することが望まれる

Community Detection and Growth Potential Prediction from Patent Citation Networks

The scoring of patents is useful for technology management analysis. Therefore, a necessity of developing citation network clustering and prediction of future citations for practical patent scoring arises. In this paper, we propose a community detection method using the Node2vec. And in order to analyze growth potential we compare three ''time series analysis methods'', the Long Short-Term Memory (LSTM), ARIMA model, and Hawkes Process. The results of our experiments, we could find common technical points from those clusters by Node2vec. Furthermore, we found that the prediction accuracy of the ARIMA model was higher than that of other models.Comment: arXiv admin note: text overlap with arXiv:1607.00653 by other author