論文の概要: Matching Social Issues to Technologies for Civic Tech by Association Rule Mining using Weighted Casual Confidence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09439v1
• Date: Fri, 17 Dec 2021 11:18:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-04 07:19:06.973093
• Title: Matching Social Issues to Technologies for Civic Tech by Association Rule Mining using Weighted Casual Confidence
• Title（参考訳）: 重み付きカジュアル信頼度を用いたアソシエーションルールマイニングによる社会問題と市民技術技術とのマッチング
• Authors: Masato Kikuchi and Shun Shiramatsu and Ryota Kozakai and Tadachika Ozono
• Abstract要約: 日本の80以上の市民技術コミュニティが、地域問題を解決するための情報技術(IT)システムを開発している。 我々の目的は、こうしたコミュニティがIT経験のより良いパートナを見つけるのを支援するために、市民技術マッチングシステムを実現することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: More than 80 civic tech communities in Japan are developing information technology (IT) systems to solve their regional issues. Collaboration among such communities across different regions assists in solving their problems because some groups have limited IT knowledge and experience for this purpose. Our objective is to realize a civic tech matchmaking system to assist such communities in finding better partners with IT experience in their issues. In this study, as the first step toward collaboration, we acquire relevant social issues and information technologies by association rule mining. To meet our challenge, we supply a questionnaire to members of civic tech communities and obtain answers on their faced issues and their available technologies. Subsequently, we match the relevant issues and technologies from the answers. However, most of the issues and technologies in this questionnaire data are infrequent, and there is a significant bias in their occurrence. Here, it is difficult to extract truly relevant issues--technologies combinations with existing interestingness measures. Therefore, we introduce a new measure called weighted casual confidence, and show that our measure is effective for mining relevant issues--technologies pairs.
• Abstract（参考訳）: 日本の80以上の市民技術コミュニティが地域問題を解決する情報技術(IT)システムを開発している。 地域によっては、IT知識や経験が限られているグループもあるので、これらのコミュニティ間のコラボレーションが問題解決に役立ちます。 我々の目的は、こうしたコミュニティがIT経験のより良いパートナを見つけるのを支援するために、市民技術マッチングシステムを実現することである。 本研究では,協調に向けた第一歩として,連帯ルールマイニングによって関連する社会問題と情報技術を取得する。 課題を満たすために,我々は,市民技術コミュニティのメンバにアンケート調査を行い,直面する課題と利用可能な技術について回答を得る。 その後、回答から関連する問題や技術に適合する。 しかし、このアンケートデータにおける問題や技術の多くは稀であり、その発生には重大なバイアスがある。 ここでは,真に関係のある課題を抽出することは困難である。テクノロジーと既存の興味深い指標を組み合わせることで,重み付きカジュアル信頼度と呼ばれる新しい尺度を導入し,関連する課題のマイニングに有効であることを示す。

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