|
| |
詳細
閲覧数:0
| ID |
AN00181569-20220200-1006 |
| アイテムタイプ |
Article |
| このアイテムを表示する |
|
|
| 本文 |
AN00181569-20220200-1006.pdf
| Type |
: application/pdf |
|
| Size |
: 1.6 MB |
| Last updated |
: Feb 8, 2023 |
| Downloads |
: 622 |
Total downloads since Feb 8, 2023 : 622
|
|
|
| タイトル |
ウェブ調査に基づく深層学習を用いたネット依存モデルの構築と検証
|
| 別タイトル |
| Construction and Validation of Internet Addiction Model Using Deep Learning Based on Web Surveys |
|
| 著者 |
|
正司, 哲朗
(Shoji, Tetsuo)
|
|
奈良大学社会学部
|
|
吉村, 治正
(Yoshimura, Harumasa)
|
|
奈良大学社会学部
|
|
| 版 |
publisher |
| 出版地 |
奈良 |
| 出版者 |
奈良大学 |
| 上位タイトル |
|
奈良大学紀要
(Memoirs of the Nara University).
No.50
(2022.
2)
,p.87-
101
|
|
| 識別番号 |
|
| 抄録 |
2020年4月から多くの大学で、コロナウイルス感染拡大を防止するために、対面授業から遠隔授業への変更を余儀なくされた。大学生は遠隔授業を受講するために、ネットを利用する機会が増え、ネットに依存するリスクが高まっている。ネット依存は、健康被害などを引き起こす可能性があるが、ネット依存に関する明確な尺度が存在しないため、判定することが難しい。そこで、本研究の目的は、大学生を対象にネット依存に関するウェブ調査を実施し、ネット依存モデルを構築することでネット依存を推定することである。具体的には、まず、得られた回答データからネット依存の自覚に対する有意差が認められる質問項目を抽出した。次に、抽出された質問項目の回答データをもとに、深層学習を用いてネット依存モデルを構築した。さらに、ネット依存の自覚が曖昧な回答者に対して、構築したネット依存モデルを適用したところ、依存傾向が推定したものと一致したため、ネット依存モデルの有用性が確認できた。 |
| キーワード |
| ウェブ調査 |
| インターネット依存 |
| スマートフォン依存 |
| 深層学習 |
|
| 言語 |
|
| 資源タイプ |
text |
| ジャンル |
Departmental Bulletin Paper |
| Index |
|
| 関連アイテム |
|
|
