[dbjapan] JSAI2022 | 2022年度 人工知能学会全国大会（第36回） オーガナイズドセッション「OS-20: 社会現象とAIと可視化」発表募集

[itot [at] is.ocha.ac.jp]

日本データベース学会の皆様

お茶の水女子大学の伊藤貴之と申します。

2022年度 人工知能学会全国大会にてオーガナイズドセッション
「OS-20: 社会現象とAIと可視化」を実施します。
関連する研究に従事される皆様のご投稿をお待ちしています。


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●日時・場所
2022年6月14日(火)〜6月17日(金)
https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2022/

●OS内容
　情報可視化は日常業務や社会現象に関するデータをビジュアルに表現する技術
の総称である。近年の情報可視化の研究はAIと連携したものが急激に増えている。
例えば可視化を駆使した対話操作型のデータ分析の過程で機械学習や進化計算を
反復的に呼び出すVisual Analyticsというシステムもあれば、説明性の高いAIを
実現するために可視化を適用する研究も増えている。
　一方で近年では新型コロナウィルス感染状況や選挙速報をはじめとして、可視
化技術を駆使して社会現象をビジュアルに報道する機会が増えており、これらの
報道が人間行動に影響を及ぼす現象も見受けられている。このような状況を鑑み
て提案者らは、日本学術会議にて「社会に資する可視化の小委員会」を結成し、
社会現象の可視化を政策提言につなげるための議論を進めるとともに、小委員会
内部での共同研究を促進している。
　以上の背景を鑑みて、本セッションでは例として以下のようなテーマでの発表
を募集する。
・ソーシャルメディアに見られる人々の発言や流行、人流解析結果として得られ
る人々の移動などに関する傾向の可視化。
・災害・感染症・経済危機などの非常時に見られる人々の情報理解、またその誤
りから生じるインフォデミックの流れの可視化。
・企業間の取引や物流をはじめとするビジネス情報に見られる社会現象の可視化。
・AIの実用に関する諸問題を解決するための可視化。例として、機械学習の説明
責任や訓練データ品質保証のための可視化、AI運用上の公平性やプライバシー保
護を担保するための可視化など。
・これらに限らず、社会現象に関する可視化全般、AIと連携した可視化全般、汎
用的な可視化技術全般。

●キーワード
可視化, 社会現象, Visual Analytics, XAI (eXplainable AI)

●発表申し込み・参加申し込み（〆切厳守）
発表申込締切：1月21日(金) 14時
原稿受付締切：3月3日(木)  14時
原稿執筆案内：https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2022/author-guideline
発表希望セッションとして「OS-20: 社会現象とAIと可視化」をご指定ください。

●オーガナイザ
伊藤 貴之（お茶の水女子大学）
脇田 建（東京工業大学）


Takayuki Itoh (伊藤貴之) (itot [at] is.ocha.ac.jp)
Dept. of Information Sciences, Ochanomizu University
http://www.is.ocha.ac.jp/~itot/