{{ :ads:events:dscontest2023_title.png?400 |}} ===== お知らせ ===== 2023/7/5 コンテストのポスターを掲示しました。\\ 2023/7/6 コンテストのホームページを公開しました。\\ 2023/9/14 参加応募を開始しました。\\ 2023/9/28 [[https://www.ads.tuis.ac.jp/home/doku.php?id=dscontest2022_award|第2回のコンテストの受賞ポスターを掲載しました]]。\\ 2023/10/17　ポスター発表タイトル一覧を更新しました。\\ 2023/10/21　[[https://www.ads.tuis.ac.jp/home/lib/exe/fetch.php?media=ads:events:ads:events:ads_contest2023_abstracts.pdf|ポスター発表要旨集]]を公開しましたを。\\ ---- ===== コンテスト概要 ===== ==== 募集内容 ==== 　データサイエンスに関する研究構想（ポスター発表）を募集します。研究対象は自由。自分の興味のあるデータ、身の回りの面白いデータなどを活用した独創的な研究テーマや研究方法、期待される結果などについてポスター発表してください。面白いデータが見つけられない学生は、ネット上で公開されている[[#オープンデータセット|オープンデータセット]]を探してみてください。\\ 　本コンテストでは、センター員及び本学の教員による研究発表の採点や聴講者による投票を行い、優秀な発表を顕彰します。最優秀賞1名、データ解析賞1名、データ活用賞1名、奨励賞2名、ポスター賞2名を選出する予定です。 === ■ データサイエンスとは？ === {{ :ads:events:dscontest_about_ds.png?600 |}} ==== 発表方法 ==== 　発表は対面で実施する予定です。発表者は、コンテスト会場でポスタープレビューとポスターセッションにて研究構想を発表してください。発表方法は以下のとおりです。 === ■ ポスタープレビュー === 　研究構想をまとめたスライド1枚を用いて、各発表者2分間で発表の概要を説明してください。スライドは事前に提出していただき、それをスクリーンに2分間投影します。下図は、スライドの例です。スライドには、研究構想タイトル、氏名（所属、学年）、また研究の目的や手法、結果を明記してください。また、研究の内容が一目で分かってもらえるように図や表などを使って説明してください。 {{ :ads:events:dscontest_preview_example.png?400 |}} === ■ ポスターセッション === 　ポスターサイズは、多くの学会で採用されているA0（1189mm×840mmサイズ）サイズを基本とします。指定されたポスターパネルに発表ポスターを貼り付け、指定された時間内に訪れた聴講者に対して、研究構想の説明を行ってください。その際、なるべく多くの人に対して説明ができるように配慮し、また研究分野が異なる教員や学生に専門的な内容を分かり易く伝えられるように説明してください。 　※ 聴講者の方は、興味のある研究のポスターが貼られているパネルに行き、発表者の説明を遮らないようにして適宜質問を行ってください。また発表後にディスカッションを行ってください。 　※ ポスターは事前に提出していただき、当センターがプリントいたします。提出方法については、参加登録締切後、参加登録者にお知らせいたします。 === ■ 開催日までのスケジュール === ^ 日時 ^ 実施内容 ^ | 2023年9月14日(木) | 参加登録開始 | | 2023年10月13日(金) | 参加登録締切(締切延期は一切ありません) | | 2023年10月21日(土) | 開会式・ポスター発表 | | 2023年10月22日(日) | 表彰式・閉会式 | === ■ 開催日のスケジュール === ^ 1日目: 10月21日(土) ^ 2日目: 10月22日(日) ^ | 13:10~13:20 開会式 | 13:10~14:00 表彰式・閉会式 | | 13:20~14:20 ポスタープレビュー | | | 14:30~16:30 ポスター発表\\ - ポスター番号 奇数 : 14:30~15:30\\ - ポスター番号 偶数 : 15:30~16:30 | | === ■ 開催会場 === 開会式・閉会式： サブメディアホール\\ ポスタープレビュー： サブメディアホール\\ ポスターセッション： 先端データ科学研究センター、メディアホール前\\ === ■ 参加資格 === 本学の学部生、大学院生\\ ※ 個人での参加だけでなく、研究グループでの参加も可能。\\ === ■ 参加登録 === 発表者は、研究の目的、方法、結果や考察（結論）を簡潔に説明した要約を提出していただきます。要約文の文字数は500文字以内。図表を含めてもよい。また要約とは別に、発表タイトル、発表者名、参考文献（必要な場合）を明記してください。参加費は無料です。\\ 参加登録受付は、[[https://forms.office.com/r/nyq9RNP2wV|こちらの登録フォーム]]からお願いします。 ---- ==== 賞一覧・審査項目 ==== 本学の教員による審査※や聴講者による投票を行い、最優秀賞、データ解析賞、データ活用賞、奨励賞、ポスター賞を選出し、優秀な発表を顕彰します。受賞者には賞状および盾を贈呈します。また、参加者全員に参加賞を授与します。各賞の内容は以下のとおりです。 |< 100% 20% ->| ^ 賞 ^ 内容 ^ | 最優秀賞 | 個人1名又は1グループ。テーマ、データ解析、データ活用、プレゼンにおいて総合的に最も優れた発表である。　　| | データ解析賞 | 個人1名又は1グループ。特に、データ解析手法に独創性がある。 | | データ活用賞 | 個人1名又は1グループ。特に、活用したデータに独創性がある。 | | ポスター賞 | 個人2名又は2グループ。発表方法に独創性がある。 | | 奨励賞 | 個人4名又は4グループ。とにかく頑張ってデータ解析した。 | | 参加賞 | 全参加者。 | ※１ポスターにつき、5名の審査員がポスター発表の内容を審査し、聴講者の投票結果を加味して受賞者を決定します。 |<100% 15% ->| ^ 審査項目 ^ 審査内容 ^ | 1 | 研究課題の社会的意義（社会において必要とされる）　　| | 2 | データ分析及び解析方法の独創性（今までに見たことない・容易には思いつかない）　　| | 3 | データの有用性（使える・効果がある）　　| | 4 | ポスター発表に対する熱意（研究課題や発表への取り組みに熱意を感じる）　　| | 5 | ポスターの出来栄え（必要な情報がある・分かりやすさ・デザインが綺麗・見やすさ・伝える努力） | ---- ===== オープンデータセット ===== 　データサイエンスの経験がない学生やすぐに解析するデータを持っていない学生は、インターネット上で公開されているオープンデータセットを利用して、データサイエンスにチャレンジしてみてください！ 以下は、オープンデータセットを提供しているサイトです。 * [[https://data.e-gov.go.jp/data/dataset|DATA GO.JP]] : 総務省行政管理局が運用するオープンデータに係る情報ポータルサイトです。 * [[https://www.e-stat.go.jp/|e-Stat]] : 日本の統計が閲覧できる政府統計ポータルサイトです。 * [[https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/datalist.html|情報学研究データリポジトリ]] : 情報学研究データリポジトリ（Informatics Research Data Repository : IDR）は，国立情報学研究所（NII）のデータセット共同利用研究開発センター（DSC）が運営するデータセットの共同利用事業です。IDRでは各種のデータセットを民間企業や大学等研究者から受け入れて研究者に提供するためのサービスを行っています。 * [[https://www.ndl.go.jp/jp/dlib/standards/opendataset/index.html|国立国会図書館オープンデータセット]] : 国立国会図書館が提供するオープンデータセットです。営利・非営利の目的を問わず、利用手続きなしで自由にご利用になれるデータセットを掲載しています。 * [[https://www.kaggle.com/|Kaggle]] : 世界最大の機械学習コンペティションのプラットフォームで、さまざまなデータセットをダウンロードできます。例えば、以下のようなデータセットをダウンロードすることができます。 * [[https://www.kaggle.com/datasets/imdevskp/corona-virus-report|COVID-19 データセット]] * [[https://www.kaggle.com/datasets/lisphilar/covid19-dataset-in-japan|COVID-19 データセット（日本国内）]] * [[https://www.kaggle.com/datasets/stpeteishii/earthquake-in-japan|USGS（United States Geological Survey、アメリカ地質調査所）地震データ（日本、2020年以降）]] * [[https://www.kaggle.com/datasets/arjunprasadsarkhel/2021-olympics-in-tokyo|東京オリンピックデータセット: アスリート、チーム、コーチ、イベント]] * [[https://www.kaggle.com/datasets/hernan4444/anime-recommendation-database-2020|アニメ推薦データベース2020]] * [[https://registry.opendata.aws/|Registry of Open Data on AWS]] : Amazon AWSが提供しているデータセット。画像分類や自然言語処理の学習に使えるデータセットなどを公開しています。 これらのサイト以外にもGoogleやYahooなどのサーチエンジンで検索するとさまざまなオープンデータセットが見つかりますので探してみてください。 ---- ===== 応募された研究構想タイトル一覧（Pから始まる番号:ポスター番号) ===== * P01 WordPressを標的とした攻撃者の攻撃目的変更の観測 * P02 気温や湿度がゴキブリの発見リスクに及ぼす影響 * P03 睡眠時間と生活時間の観点から見る都道府県の違い * P04 B細胞エピトープの特徴解析とエピトープ分類モデルの構築 * P05 外出が困難な時、売れるゲームソフトに必要な要素 * P06 sportbetに役立つプレミアリーグ各チームの勝率 * P07 熱中症と外部環境との関係について * P08 都道府県別幸福度ランキングと犯罪発生率の関係性 * P09 子供の時に遊んだ遊びと現在の性格の関係性 * P10 交通事故率と車両用灯器数から車両用灯器を増やしたほうが良いと考えられる都道府県を予測。 * P11 千葉県におけるキョン・イノシシの分布予想 * P12 落雷発生場所の比較と考察 * P13 ゲームのキャラクターのステータスのデータを用いて最適なデッキを作成する * P14 視覚障がい者支援のシステム開発 * P15 都道府県間の人口移動から見る社会の変化 * P16 モバイルアプリにおけるパーミッションを用いた深層学習によるAndroidマルウェアの検出手法 * P17 プロ野球のリーグ順位と集客数の関係 * P18 インターネットの普及と不登校生徒増加の関係性について * P19 千葉県自動車保有量の増えることをもたらす影響 ※ タイトル不明のポスター登録については、上記の一覧に掲載されていません。ポスター番号が不明の場合は、本センターにお問い合わせください。 ---- ===== 問い合わせ ===== 本コンテストに関するご質問やご意見は、当センターまでメール([[ads@rsch.tuis.ac.jp|ads@rsch.tuis.ac.jp]])でお問い合わせください。 ===== 主催 ===== 学校法人東京農業大学 東京情報大学 総合情報学部 [[https://www.ads.tuis.ac.jp/|先端データ科学研究センター]]\\ なお、本コンテストは学科統一本部の助成を受けています。