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2020年4月10日
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歴史の膨大なケーススタディと深い洞察(インサイト)を
誰でも引き出せる新しい世界史データベース
膨大な歴史をインプットしてはじめて分かることもたくさんあります。例えばユリウス・カエサルと織田信長と張飛は全員部下に殺されています。これらの人々のマネジメントの共通点は、そのテーマで書かれた本が存在しない限り数冊の本を読んではじめて分かることです。「coten」は今まで膨大なインプットをした人にしか分かり得なかった歴史情報に誰でも簡単にアクセスできるようにします。
例えば「大器晩成型の人間のうち○%が幼少期に○○を経験している」「成果を残した軍人の○%が○○という特徴を持っている」など、統計的な視点から見ることが難しかった歴史の情報を、今までよりも定量的に把握することができるようになります。
歴史とは「時系列が過去の情報すべて」を指すため、あらゆるシーンでの活用が想定されます。教育現場はもちろんのこと、観光アプリ・地方創生、小説やゲームや映画などのコンテンツ製作者のリファレンスとしての活用、ニュースサイトでの活用など広く使われることを想定しています。そのため、他社のサービスもcotenデータベースを活用できます。
歴史上の人物の行動や歴史的イベント(フランス革命等)を時系列データとマップ情報とともに整理するため、Google Mapを見るように歴史の出来事をマップ上で時代別に見ることが出来ます。
どのように歴史情報を整理し
「現代人にとって意味ある形」で引き出せるようにするのか?
その方法を一部紹介します。
書籍情報を年表形式に変換します。画像認識やパターン認識により機械的に年表化します。年表は文章構造がシンプルで法則があり、かつ全ての情報に時系列情報を付与できるため、このあとの自然言語処理(形態素解析やキーワード分類)の精度が高められます。
年表の記述の一行ずつに形態素解析を行い、品詞分解とSVOC分解を行います。
年表に出てくる単語に意味付けしタグ付けします。人名・イベント名・地名・キーワードなどに分類し、そのワードで検索したり分析したりできるようにします。
年表に出てくる人物の関係性は「傾向抽出」のために非常に大事な因子となるため、年表の行ごとに人物の関係性を座標化し定量的に関係性を表現できるようにします。
縦軸を7段階の「社会的地位」で定義し、横軸を8段階の「年表の本人との社会的距離」で定義します。この座標によって年表行のアクションがどういった性質のものであったかがわかりやすくなります。これによりアレクサンドロス大王のペルシャ遠征は自分より格上のダレイオスに対する挑戦であったことや、織田信長が自軍の幹部である明智により殺されたことも定量的に表現できます。
年表の表記は具体的すぎるため、年表上の出来事を深く理解しない限り「同じ構造の別の時代/人物の行為やイベント」を他の時代や人物から見つけることが出来ません。そのため、年表の具体的記述を他の時代/人物の記述と同一の行為だとわかるように抽象化して記述し直します。
年表を抽象化したり、キーワードを抽出したり、人物の関係性を座標化することによって、歴史の情報を再整理することができます。これにより、今まで本を何冊も読まなければ分からなかったことが、検索可能となります。
歴史情報は様々なシーンでの活用が可能です。
その中でも特にニーズが高い利用用途をご紹介します。
ネット記事製作者が記事を書くときのリファレンスとして、ゲーム制作者がゲームキャラ作りの参考として、小説家が登場人物にリアリティを持たせるための参考として等
ニュースと類似した過去の歴史情報を出したり、引用としての活用。または観光アプリなどとの連携。
言うまでもなく、歴史が好きな人はcotenを活用することでより早く・簡単に歴史についての理解を深めることが出来ます。
学校や塾などの教育現場での歴史学習に役立ちます。マップ情報とともに歴史情報を残していくためマップ上で歴史イベントを見ながら世界全体の動きを把握することも出来ます。
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