研究者業績

生田 祐介

イクタ ユウスケ  (Yusuke Ikuta)

基本情報

所属
大阪産業大学 経営学部商学科 准教授
学位
博士(経済学)(神戸大学)

研究者番号
70801489
J-GLOBAL ID
201901017686184744
researchmap会員ID
7000028794

外部リンク

経歴

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論文

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  • 安達晃史, 生田祐介, 永田靖, 松本宗谷
    大阪産業大学経営論集 24(2) 15-36 2023年3月  
  • Yusuke Ikuta, Takashi Yanagawa
    International Journal of Economic Policy Studies 17(1) 307-330 2022年12月28日  査読有り筆頭著者責任著者
  • Kazuhiro Seki, Yusuke Ikuta, Yoichi Matsubayashi
    INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT 59(2) 2022年3月  査読有り
    This paper presents an approach to measuring business sentiment based on textual data. Business sentiment has been measured by traditional surveys, which are costly and time-consuming to conduct. To address the issues, we take advantage of daily newspaper articles and adopt a self-attention-based model to define a business sentiment index, named S-APIR, where outlier detection models are investigated to properly handle various genres of news articles. Moreover, we propose a simple approach to temporally analyzing how much any given event contributed to the predicted business sentiment index. To demonstrate the validity of the proposed approach, an extensive analysis is carried out on 12 years' worth of newspaper articles. The analysis shows that the S-APIR index is strongly and positively correlated with established survey-based index (up to correlation coefficient r = 0.937) and that the outlier detection is effective especially for a general newspaper. Also, S-APIR is compared with a variety of economic indices, revealing the properties of S-APIR that it reflects the trend of the macroeconomy as well as the economic outlook and sentiment of economic agents. Moreover, to illustrate how S-APIR could benefit economists and policymakers, several events are analyzed with respect to their impacts on business sentiment over time.
  • 関和広, 生田祐介
    情報処理学会論文誌ジャーナル 62(5) 1288-1297 2021年5月1日  査読有り
    政府や中央銀行が発表する景況感指数は,金融当局の政策決定や企業の生産計画などの拠りどころとして重要な役割を担っている.しかし,これらの指数は大規模なアンケートに基づいており,その算出には大変な手間と時間がかかる.そこで本研究では,ニュース記事を再利用することで,低コストで速報性の高い,新しい景況感指数を算出する手法を提案する.具体的に,外れ値検出モデルにより経済・景気に関係が薄いと判断された記事を除外したうえで,それ以外の記事(の文)に対して景気スコアを予測する.そして,ある期間に発行された記事すべての景気スコアを統合して,その期間の景況感指数を定義する.景気スコアの予測には,近年自然言語処理タスクで広く利用されているBERTをファインチューニングして用いる.さらに,算出された景況感指数を基に,任意の概念(語句)がどのように景況感に影響を与えたのかを時間軸に沿って分析する手法を提案する.
  • 生田祐介, 関和広, 松林洋一
    APIR Discussion Paper Series No.48 2021年2月  筆頭著者責任著者
  • 生田祐介, 木下祐輔, 松林洋一
    APIR Discussion Paper Series No.47 2020年11月  筆頭著者責任著者
  • 関和広, 生田祐介
    Proceedings of the 24th European Conference on Advances in Databases and Information Systems 2020年8月  査読有り
    This paper describes our work on developing a new business sentiment index using daily newspaper articles. We adopt a recurrent neural network (RNN) with Gated Recurrent Units to predict the business sentiment of a given text. An RNN is initially trained on Economy Watchers Survey and then fine-tuned on news texts for domain adaptation. Also, a one-class support vector machine is applied to filter out texts deemed irrelevant to business sentiment. Moreover, we propose a simple approach to temporally analyzing how much and when any given factor influences the predicted business sentiment. The validity and utility of the proposed approaches are empirically demonstrated through a series of experiments on Nikkei Newspaper articles published from 2013 to 2018.
  • 関和広, 生田祐介, 松林洋一
    第24回人工知能学会金融情報学研究会 2020年3月  査読有り
  • Kazuhiro Seki, Yusuke Ikuta
    2019 IEEE SECOND INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND KNOWLEDGE ENGINEERING (AIKE) 55-56 2019年  査読有り
    Business sentiment indices play a crucial role in government's policy decisions, production planning in industries, and individual/institutional investment decisions. However, such indices require large-scale surveys, which are costly and laborious to conduct. As an alternative, this paper reports our ongoing work on estimating business sentiment based on abundant, ordinary newspaper articles. Our proposed framework is composed of a recurrent neural network for regression, a one-class support vector machine to filter out topically irrelevant articles, and fine-tuning for domain adaptation. The effectiveness of the framework is empirically demonstrated by experiments on Nikkei newspaper.
  • Yusuke Ikuta
    International Journal of Economic Policy Studies 12(1) 1-22 2017年1月1日  査読有り
  • Yusuke Ikuta
    International Journal of Economic Policy Studies 9(1) 96-112 2014年1月1日  査読有り

MISC

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  • 生田 祐介
    Kyodo Weekly (2019年2月11日号)-10 2019年2月  
    企業が消費者からデータを収集することと引き換えに、無料サービスを提供することに対して、米国では競争政策上の問題としない理由を説明した。
  • 生田 祐介
    Kyodo Weekly (2018年11月19日号) 8 2018年11月  
    少数のデジタルプラットフォーマ―に対して、新たな政策介入や規制の必要性が問われる中、いかにして市場画定を行うのかを紹介した。
  • 生田 祐介
    Kyodo Weekly 2018年No.33 14 2018年8月  
    グーグルが欧州委員会に課徴金支払いを命じられたことを踏まえ、グーグルの行為の何が、競争法違反と判断されたのかを支配的地位の濫用という観点から解説した。
  • 生田 祐介
    Kyodo Weekly 2017年No.41 17 2017年10月  
    データの収集がどういった場合に独禁法上問題となり、データの活用がどういった場合に知的財産権で守られるのかを紹介した。
  • 生田 祐介
    Kyodo Weekly 2018年No.22 143 2017年5月  
    個人データ保護がどういった場合に必要なのかについて、企業と消費者との間にある個人データの利用を巡る情報格差の観点から、経済学的に説明した。

講演・口頭発表等

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担当経験のある科目(授業)

 8

所属学協会

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共同研究・競争的資金等の研究課題

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研究テーマ

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  • 研究テーマ
    ネットワーク型産業(電力・電気通信)の経済分析
    研究期間(開始)
    2013/04/01
  • 研究テーマ
    テキストデータを利用した景況感の推定
    研究期間(開始)
    2017/04/01
  • 研究テーマ
    人工知能に関する損害賠償責任制度の経済分析
    研究期間(開始)
    2020/04/01