小野塚 亮 ONOZUKA, Ryo
研究業績・学歴職歴
■ご挨拶
はじめまして。小野塚 亮(おのづか・りょう)と申します。
先般、慶應義塾大学から博士(政策・メディア)の学位を授与していただきました。お世話になりました皆さまに感謝の限りです。
統計学・機械学習・ネットワーク分析を道具に、経営情報学、情報社会論、計量書誌学の研究をしています。
一橋大学で経営学、経済学、哲学を学びました。
慶應義塾では、情報学の学習に力を注ぎ、社会科学、人文科学と情報学から新しい研究を生み出したいと考えています。
コンセプトの流行のうち、ほとんどは数年で消えてしまう中で、長期に渡ってメインストリームを形成するものを機械学習で特定する研究から、「長続きするつながり」とはなにかを考え、博士論文にまとめました。
現在は、下記に挙げるようなテーマで研究をしています。
情報技術を用いた暗黙知の形式知化手法の開発
デジタル・ガバメントと住民のエンゲージメント・ウェルビーイング
新規性の高い技術の主流化の予測
また、「あなたを好きな人は何が好き?」というSNS解析アプリを作りはじめました。こちらにこれまでの研究成果を詰め込みたいと考えています。
どうぞ、よろしくお願いいたします。
■略歴
1987年群馬県吾妻郡生まれ
一橋大学商学部商学科卒
慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科修士(政策・メディア)
慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科後期博士課程単位取得退学
博士(政策・メディア)
東京工業大学リベラルアーツ研究教育院 研究員(現職)
□所属学会
Assosiation for Information Systems (AIS)、経営情報学会、情報社会学会
□連絡先
Mail: r.onozka [at] gmail.com
Research Map: https://researchmap.jp/onozka/
■業績一覧
□学位論文
小野塚亮, 2020, 『長続きするつながり――パターンとノイズに着目した概念間のつながりの持続の説明』, 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科 博士論文.
(Onozuka, R. 2020. Persistent ties: Understanding persistent ties between concepts through patterns and noise. Keio University, Tokyo, Japan (Doctoral Dissertation).)
【概要】日々生まれる新しいつながりのうち、何年にも渡って持続するものはごく僅かである。この僅かなつながりの持続はなにによって可能となるのかを探索することが本研究の目的である。多くの先行研究では、新しいつながりがどのように形成されるのかが議論されているが、つながりの持続に関する研究は蓄積が浅い。
第2章では、論文のタイトルを構成している概念のつながりがどれだけの期間持続するのかという問題を扱った。第3章では、つながりを発展させうるノイズはどのように特定可能かという問題を取り扱った。また、第4章では、つながりを発展させうるノイズの生産方法を、Twitterを使う政治家をめぐる情報伝達を事例に、SNSのユーザーとユーザーのつながりを対象として論じた。
第2章においてはロジスティック回帰モデルを用い、先行研究で用いられている指標と本研究の提案する指標とで性能の比較をAICを基準として行い、本研究の提案するものが先行研究よりもよい性能を持つことを示した。ここでは、冗長性の高いつながりは持続しやすいが、そこには適度なノイズの混入の余地があることが重要であるという点を明らかにした。また、この結果をサポートする目的で具体的な事例を観察したところ、コンテクストが崩壊期にあるときには、ノイズを呼び込むような橋渡しとなる媒体によって既存のパターンの変化が起きていることが分かった。また、コンテクストが安定期にあるときには、特定の媒体の中で凝集性が高まっていることが分かった。
第3章では、ナイーブベイズ分類器を用いた発見方法とトピックモデルと引用分析を用いた発見方法の2つを知識のつながりを対象にして提案した。前者では、分類器に研究領域の境界を推測させることで、かつてはメインストリームとはみなされなかった文献やキーワードがメインストリームとみなされるようになるという変化を特定した。後者では、ノイズ的な知識を周辺的なものと境界的なものとして操作化し、ノイズをより直接的に計測した。
第4章では、Twitterにおいてある情報発信者らが、彼らにもともと関心がなかったユーザーの情報環境へ与えるゆらぎの度合いを計測した。他者の情報環境にゆらぎをもたらすノイズを生産するためには、環境変化に身を晒し、他者の情報を受け止めた上で情報を動的に付加することが有益であることが示唆された。
【Summary】Although thousands of ties between concepts are created every day, which in turn generate new meaning, only a few of them last long. Several studies have been conducted for understanding how new ties are created, but only a few studies have been conducted on tie persistence. Hence, the objective of this study is to analyze why certain types of ties last longer than others.
In chapter 2, the ties between concepts that are incorporated in academic papers are examined. In this study, the co-occurrence network of words appearing in the titles of papers published in top management journals during 2000–2018 was observed. Logistic regression models, which explain tie persistence and incorporate variables, proposed by previous studies and this study were compared by employing the Akaike information criterion. The obtained results indicate that this study’s proposed model outperforms the previous models. Furthermore, it is observed that tie persistence is unaffected by preferential attachment, is negatively affected by assortativity, and is positively affected by patterns and noise mingling. In this study, a case study was also conducted on changing research work associated with social networks and railway networks for investigating how noise varies with existing patterns. The obtained results suggest that journals acting as boundary spanners play important roles in the persistence of patterns and evolve when an existing research realm faces crisis, whereas journals providing network closure play important roles when the research realm is stable.
In chapter 3, two methods are presented for detecting noise that can make existing ties evolve, namely employing a naive Bayes classifier and employing a topic model. By using the former method, changes in interpretation can be observed, wherein literatures and keywords once regarded as peripheral become mainstream by inferring discipline borders. By using the latter method, noise can be directly detected by operationalizing noise knowledge as peripheral and marginal.
In chapter 4, it is discussed how noise can be produced that makes existing ties evolve in the case of communication among politicians and Twitter users. Furthermore, the findings of this study imply that being vulnerable and producing dynamic information are important for producing noise that can change existing ties.
小野塚亮, 2013, 「ソーシャルメディアは政治家を雄弁にしたか―Twitterにおける政治家の双方向性と影響力の分析―」, 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科 修士論文(未刊行).
資料:概要[HTML]
□国際会議での発表
Onozuka, K. & Onozuka, R. 2018. A Quantitative Examination of the Previous Argument on FIFO in Australia: Towards an Inclusion of Non-European Perspectives in the Discussion. In The Sixth Foundation for Australian Studies in China (FASIC) Conference Global Connections: Space, Place and Shared Destiny. November 1-3, 2018. China: Sichuan Normal University, Chengdu.(査読なし)
Onozuka, R., Yamazaki, T., & Kokuryo, J. 2016. Redefiners of Discipline Borders: A Bayesian Detection Method for Conceptual Changes in Scientific Knowledge. In Å. Pär, L. Natalia, & S. K. Sia (Eds.), Proceedings of the International Conference on Information Systems - Digital Innovation at the Crossroads, ICIS 2016, Dublin, Ireland, December 11-14, 2016. Ireland: Dublin. ISBN 978-0-9966831-3-5 (査読あり)
Material: Poster [PDF]
【概要】論文の新奇性は被引用数だけでは測れず、それが研究領域の境界を再定義した程度で判断されるべきである。本研究はある論文によって提示された概念が研究領域にもたらした変化を定量化する技術を提示する。本研究はピアジェによる発達的認識論で用いられる学術の発達過程をナイーブベイズ分類器によってモデル化する。これは既存の枠組みでは処理できない現象の蓄積によって認識が変化し発達していくことを表現するモデルである。このモデルを用い認知心理学における視覚に関する研究領域を分析したところ、(1)研究領域を構築する概念、(2)研究領域を架橋する概念、(3)研究領域を再構築する概念がナイーブベイズ分類器の各特徴に与えられる尤度を用いて定義された。
□雑誌論文・国際会議予稿(査読あり)
小野塚和人・小野塚亮. 2020. 「オーストラリアの超長距離通勤論争において解明の必要な課題はなにか―国内主要紙における新聞記事表象の定量的・定性的分析―」. 『オーストラリア研究』33. (査読付き研究ノート)
Onozuka, R., Yamazaki, T., & Kokuryo, J. 2016. Redefiners of Discipline Borders: A Bayesian Detection Method for Conceptual Changes in Scientific Knowledge. In Å. Pär, L. Natalia, & S. K. Sia (Eds.), Proceedings of the International Conference on Information Systems - Digital Innovation at the Crossroads, ICIS 2016, Dublin, Ireland, December 11-14, 2016. Ireland: Dublin. ISBN 978-0-9966831-3-5
Material: Paper (pre-submitted version)[PDF]
西田亮介・小野塚亮. 2014. 「2013年参院選における三宅洋平候補の情報発信の分析ーー『応答と情報の媒介』戦略と『共感』の視点から」『国際公共経済研究』25: 107-15.
小野塚亮・西田亮介. 2014. 「ソーシャルメディア上の政治家と市民のコミュニケーションは集団分極化を招くのか―Twitterを利用する国会議員のコミュニケーションパターンを事例に」『情報社会学会誌』9(1): 27-42.
資料:論文本文[PDF]
【概要】SNSを用いた政治家と市民のコミュニケーションは集団分極化を導くかどうかを明らかにする。2013年5月の公職選挙法改正によって選挙運動中のインターネットを介した政治家と有権者のコミュニケーションが可能になった。これは民主主義にとって良い結果をもたらすだろうか。本研究は国会議員のTwitter上の行動パターンが、かつては政治家に興味のなかった市民の態度変容に与える影響を明らかにする。分析の結果、Twitterには双方向性と伝播力というメディア特性があり、この両方を活かした情報発信を行う議員はかつては興味のなかった市民にまでコミュニケーションを広げられている。一方で、双方向性のみを活かした議員はもともと彼に興味のある市民との間でのみコミュニケーションを行い、徐々にその同質性が高まっていくという集団分極化傾向がみられた。
小野塚亮・西田亮介. 2014. 「ソーシャルメディアにおける政治家と市民のコミュニケーションパターンの分析 ――市民の対人ネットワークに政治家が組み込まれる新しいメディアの登場」『政策情報学会誌』7(1): 49-60.
西田亮介・小野塚亮. 2013. 「なぜ鯖江市は公共データの公開に積極的なのか ――協働推進と創造的な行政経営、地域産業構造の変化の視点から」『情報社会学会誌』8(1): 51-63.(査読付き研究ノート)
資料:論文本文[PDF]
小野塚亮・西田亮介. 2012. 「ソーシャルメディアは政治家のどのような評判情報を形成するか」『政策情報学会誌』 6(1): 57-67.
□紀要・報告書・学会誌書評等(査読なし)
小野塚亮, 2021, 「ゆらぎによる知識の持続的発展についての定量分析:レシピを事例に 」. 経営情報学会2021年全国研究発表大会, 2021年11月14日.
小野塚亮, 2015, 「グローバル化する学術智場における本国発イノベーションの可能性 ―Walkman化かSushi化か―」, 総合研究開発機構 研究報告書『孤立する日本の研究プラットフォーム-放置すれば日本の科学そのものが衰退する-』, 91-110.
【概要】グローバル化と情報化により学術の地図に変容が起きている。学術情報の流通とそれを担う言語が一部の巨大なハブとその周辺へと分化しつつあり、周辺に位置付けられる本国の学術は圧倒的劣位に陥る可能性が高い。
そこで本研究は、劣位にある本国がハブである英語圏に与えうるインパクトを検討する。英語圏では関連性が論じられてこなかった概念同士の架橋を、本国の持つ独自性をてこに行う「被ローカライズ戦略」を提示する。
この戦略の可能性を検討するため、17の学術分野について 日英それぞれ30,486件、230,552件の学術論文のメタデータを分析した。その結果、本国独自のコンテクストからの規定が強く、かつ、既に英語圏への進出が進んでいる分野において「被ローカライズ戦略」が最も有効であることが明らかになった。
□口頭発表(査読なし)
小野塚亮, 2021, 「ゆらぎによる知識の持続的発展についての定量分析:レシピを事例に 」. 経営情報学会2021年全国研究発表大会, 2021年11月14日.
Onozuka, K. & Onozuka, R. 2019. “Towards an Inclusion of Non-European Perspectives in the Debate on FIFO in Australia: A Quantitative and Qualitative Analysis of the Newspaper Representation.” Australian Studies Association of Japan International Conference. (15 June 2019) Aoyama Gakuin University.
小野塚亮. 2017. 「"外れ値"とみなされる新奇な知識の持つ革新性の評価と予測――機械学習における外れ値検出と確率的潜在意味解析を用いたモデル構築」. 国際公共経済学会第5回春季大会. (2017年3月11日, 金沢星稜大学御所町キャンパス).
小野塚亮・西田亮介, 2014, 「ソーシャルメディア上の政治家と市民のコミュニケーションは集団分極化を招くのか―Twitterを利用する国会議員のコミュニケーションパターンを事例に」, 情報社会学会2014年度年次研究発表大会 原著論文発表セッション(2014年5月24日, 慶應義塾大学湘南藤沢キャンパス).
西田亮介・小野塚亮, 2013, 「なぜ鯖江市は公共データの公開に積極的なのか ―協働推進と創造的な行政経営、地域産業構造の変化の視点から 」, 情報社会学会2013年度年次研究発表大会(2013年5月25日, 東京大学本郷キャンパス).
小野塚亮・西田亮介, 2012, 「ソーシャルメディアは政治家を雄弁にしたか―双方向性と伝搬力からの分析―」, 日本公共政策学会2012年度 第16回研究大会(2012年6月17日, 立命館大学朱雀キャンパス).
小野塚亮・西田亮介, 2012, 「TwitterのRTが政治情報の集団分極化に与える「揺らぎ」についての予備的考察」, 情報社会学会2012年度年次研究大会Work In Progressセッション(2012年5月26日, 中央大学後楽園キャンパス).
西田亮介・小野塚亮, 2012, 「Twitterを利用する国会議員の書き込みの分析とインターネットを利用した選挙活動に関する予備的考察」, 情報社会学会2012年度年次研究大会Work In Progressセッション(2012年5月26日, 中央大学後楽園キャンパス).
□産学連携・共同研究プロジェクト
2019年度 慶應義塾大学SFC研究所「Well-beingの高いスマートシティの構築に向けたデータガバナンス」(主査:國領二郎)(分担参加).
2019年度 慶應義塾大学SFC研究所「スマートシティにおける技術と社会の調和の研究」(主査:國領二郎)(分担参加).
2019年度 慶應義塾大学SFC研究所「スマートシティに関する世界的研究潮流の俯瞰」(主査:國領二郎)(分担参加).
2018年度 慶應義塾大学SFC研究所「萌芽的な研究を促進する施策の意思決定を支援するエビデンスについての研究」(主査:國領二郎)(分担参加).
2018年度 慶應義塾大学SFC研究所「アパレル業界におけるデータに基づく発注の意思決定についての研究」(主査:國領二郎)(分担参加).
2017年度 慶應義塾大学SFC研究所「人と情報システムの共進化研究プロジェクト」(主査:國領二郎)(分担参加).
2015年度 総合研究開発機構「日本における学術智場の将来性に関する研究」(主査:國領二郎)(分担参加).
2014年度 総合研究開発機構「情報化の挑戦を受ける日本に関する研究」(主査:公文俊平)(分担参加).
2014年度 総合研究開発機構「日本における学術智場の将来性に関する研究」(主査:國領二郎)(分担参加).
□単著・分担執筆等
小野塚亮・西田亮介, 2015, 「ジョブトレとサポステ事業のアウトプットの比較分析」, 認定特定非営利活動法人育て上げネット『若年無業白書 ――個々の属性と進路における多面的分析 2014-2015』バリューブックス, 151-65.
□コメント掲載・データ分析等
「政策対話に可能性 「首相宛て」最多」, 『毎日新聞』, 2014年12月20日朝刊 5面.
「 共 次 に発信・拡散力 獲得議席は明暗」, 『毎日新聞』, 2014年12月19日朝刊 5面.
「ツイッターで自民候補 「アベノミクス」避ける」, 『毎日新聞』, 2014年12月10日朝刊 1面.
□商業誌
小野塚亮, 2012, 「若者と女性の政治参加へSNSが持つ可能性」, 『人間会議』, 2012年冬号, 190-5.
西田亮介・小野塚亮, 2012, 「ツイッター議員の定量分析」, 『人間会議』, 2012年夏号, 64−9.
□賞罰
優秀論文賞(西田亮介との共同受賞) 情報社会学会 2014年5月24日.
□競争的資金
2019年度 Cyber Civilization Research Center. Writing Projects Aimed at Journal Publications. “Distinguishing emerging mainstream from bubble hype in research: Quantitative capturing of boundary objects.” (研究代表者)
2018年度 森泰吉郎記念研究振興基金 研究助成金「越境する知識による知識創造の検知システムの提案」. (研究代表者)
2017年度 森泰吉郎記念研究振興基金 研究助成金「周辺・境界的知識のイノベーション予測モデルの構築」.(研究代表者)
2012年度 森泰吉郎記念研究振興基金 研究助成金「ソーシャルメディアは政治家を『大衆迎合的』にするか」. (研究代表者)
□研究又は教育に係る補助業務
2020年度 春学期, 國領二郎・小野塚亮「研究会Ⅰ, Ⅱ」, 特任講師
Lecture on quantitative analysis.
2020年度 春学期, 國領二郎, 「研究会Ⅰ, Ⅱ」, TA(ティーチングアシスタント)
Lecture on quantitative analysis.
2019年度 秋学期, 國領二郎, 「研究会Ⅰ, Ⅱ」, TA(ティーチングアシスタント)
Lecture on quantitative analysis.
2019年度 春学期, 國領二郎, 「研究会Ⅰ, Ⅱ」, TA(ティーチングアシスタント)
Lecture on quantitative analysis.
2019年度 秋学期, 井上英之, 「ソーシャルビジネスの商品開発とプロモーション」, TA(ティーチングアシスタント)
授業の補助業務.
2018年度 秋学期, 國領二郎, 「研究会Ⅰ, Ⅱ」, TA(ティーチングアシスタント)
Lecture on quantitative analysis.
2018年度 春学期, 國領二郎, 「研究会Ⅰ, Ⅱ」, TA(ティーチングアシスタント)
Lecture on quantitative analysis.
2017年度 秋学期, 國領二郎, 「研究会Ⅰ, Ⅱ」, TA(ティーチングアシスタント)
Lecture on quantitative analysis.
2017年度 春学期, 國領二郎, 「研究会Ⅰ, Ⅱ」, TA(ティーチングアシスタント)
Lecture on statistics (especially on normal distribution and power law distribution), IT & Business (3 times in English).
2017年度 春学期, 伴英美子, 「先端研究(ケースメソッド)」, TA(ティーチングアシスタント)
授業の補助業務.
2016年度 秋学期, 國領二郎, 「研究会Ⅰ, Ⅱ」, TA(ティーチングアシスタント)
Lecture on data analyses and machine learning (4 times in English).
2016年度 春学期, 國領二郎, 「研究会Ⅰ, Ⅱ」, TA(ティーチングアシスタント)
Lecture on gathering and analyzing data for paper/teaching cases (4 times in English).
2015年度 秋学期, 國領二郎, 「研究会Ⅰ, Ⅱ」, TA(ティーチングアシスタント)
Lecture on gathering and analyzing data for paper/teaching cases (3 times in English).
2015年度 春学期, 國領二郎, 「研究会Ⅰ, Ⅱ」, TA(ティーチングアシスタント)
Lecture on gathering and analyzing data for paper/teaching cases (5 times in English).
2014年度 秋学期, 國領二郎, 「研究会Ⅰ, Ⅱ」, TA(ティーチングアシスタント)
データ分析についてのレクチャー(計11回).
2012年度 秋学期, 秋山美紀, 「ネットワーク社会論」, TA(ティーチングアシスタント)
毎回の事後課題の採点.
□委員
2019年9月〜現在 経営情報学会 広報委員
■学歴
2011年3月 一橋大学商学部商学科 卒業(商学)
2011年4月 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科修士課程 入学
2013年3月 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科修士課程 修了(政策・メディア)
2017年4月 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科後期博士課程 入学
2020年3月 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科後期博士課程 単位取得退学 (博士(政策・メディア), 2020年7月31日授与)
■職歴
2013年10月〜2017年3月 慶應義塾大学SFC研究所 上席所員
2014年9月〜2015年9月 総合研究開発機構(NIRA) 客員研究員
2014年10月〜2017年3月 慶應義塾大学 臨時職員
2017年5月〜2018年2月 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科 特任助教
2018年9月〜2019年3月 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科 特任助教
2019年9月〜2020年3月 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科 特任助教
2020年5月〜 慶應義塾大学SFC研究所 上席所員
2020年10月〜 慶應義塾大学 特任講師