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国際文理学部 環境科学科
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藤野 友和
教授

藤野 友和

フジノ トモカズ

略歴

1974年 北九州市内で誕生
1995年3月 北九州工業高等専門学校電子制御工学科卒業
1998年3月 岡山大学理学部数学科卒業
2000年3月 岡山大学大学院理学研究科修士課程修了
2003年3月 岡山大学大学院自然科学研究科博士後期課程修了
2003年4月 福岡女子大学人間環境学部助手
2007年4月 福岡女子大学人間環境学部助教
2011年4月 福岡女子大学国際文理学部講師
2016年4月 福岡女子大学国際文理学部准教授
2023年4月 福岡女子大学国際文理学部教授

取得学位

博士(理学)

研究テーマ

計算機を利用した統計情報資源の活用に関する研究

研究概要

情報化社会が進むに従って、様々な統計情報資源が計算機上、さらにはネットワークに接続された計算機上に蓄積されてきている。これらは、個人を特定できるようなセンシティブな情報が含まれているような場合には、慎重に取り扱う必要がある一方で,コストのかかる統計調査から得られた貴重なデータは最大限活用しなければならない。しかしながら、このように多様なデータに対して、統一的に処理を行うことは事実上困難であるというのが現状である。このような問題の効果的な解決法を探るため、以下のような課題を中心として研究を行っている。
 (1)統計調査データの秘匿法とその運用方法に関する研究
 (2)Webにおける特定領域の統計データ分析システムの構築に関する研究
 (3)Webにおける統計データの視覚化ツールに関する研究
 (4)大量データの分析手法(データマイニング)に関する研究
 (5)ITを利用した統計学教育教材に関する研究

主要研究業績等

  • 藤野友和(2024) 科目間関連度に基づくカリキュラムの可視化とその活用/Visualization of curriculum based on the degree of relevance among subjects and its utilization 日本教育工学会論文誌,48(1),掲載予定,日本教育工学会
  • Mark van der Loo ・Edwin de Jonge 著・地道 正行・髙橋 雅夫・藤野 友和・安川 武彦・和田 かず美訳(2022) 統計的データクリーニングの理論と実践 Rによるデータ編集/欠測補完システム/statistical data cleaning with applications in R 共立出版
  • 藤野 友和,濱田 ひろか(2020) 学術文献DBにおける著者識別のためのトピックモデリングの利用とその性能比較/Author Identification for Scientific Database with Topic Modeling and Its Performance Comarison 統計数理,68(2),209-218,統計数理研究所
  • 藤野友和(2018) 消費者購買データの統計モデリングによる環境意識とLED照明購買行動の関連性分析 環境情報科学学術研究論文集, 32, 215-220
  • Tomokazu Fujino(2017) Fujino, T. (2017) "vdmR: Generating Web-Based Visual Data Mining Tools with R" Journal of Statistical Software, 82(6), 1-16
  • 藤野友和(2015) 消費者購買履歴データを用いた環境意識と環境配慮型商品購買行動の関連性分析/Analysis of the Relationship between Environmental Awareness and Buying Behavior of Environmental Conscious Products by Using Consumer Buying History Data 環境情報科学学術研究論文集,29,303-308
  • 山本義郎・藤野友和・久保田貴文(2015) 山本義郎・藤野友和・久保田貴文(2015) Rによるデータマイニング入門/Introduction to datamining with R オーム社
  • Fujino, T.(2007) Fujino, T.(2007), "SVG+Ajax+R: A new framework for WebGIS", Computational Statistics, 22(4), 511-520.

学会発表

  • Tomokazu Fujno(2022) Network visualization of university curricula based on the degree of linkage between subjects Data Science, Statistics & Visualisation 2022 (DSSV2022), Taiwan
  • 藤野友和、廣木妃奈(2019) 科目間関連性のネットワーク指標と可視化によるカリキュラム分析 日本教育工学会 2020年春季全国大会(オンライン開催)
  • 藤野 友和, 本多 啓介, 濱田 ひろか(2019) DMRトピックモデルを用いた著者識別 日本計算機統計学会大会論文集 33 63 - 64、東北大学
  • Tomokazu Fujino, Keisuke Honda, Hiroka Hamada(2018) Author Name Identification using Dirichlet-Multinomial Regression topic model 23rd International Conference on Computational Statistics 2018 (COMPSTAT2018)
  • Tomokazu Fujino(2017) Author Name Identification for Evaluating an Institute’s Research Performance 10th Conference of the IASC-ARS, Auckland, New Zealand
  • Tomokazu Fujino, Keisuke Honda, Hiroka Hamada(2017) Visualizing Citation Networks for Assessment of Research Performance in Academic Institutions 15th Conference of the International Federations of Classification Society(IFCS2018),Tokai University (Japan)
  • 藤野友和(2016) 学術文献DBにおける著者識別問題について 日本計算機統計学会第30回シンポジウム論文集,45-48

関連専門分野

データサイエンス
計算機統計学
数理統計学
地理情報システム

所属学会

日本計算機統計学会(広報委員2005~、広報理事2008~2014、2021~2024、企画理事2008~2010、2015〜2016、2019~2020、渉外理事2017〜2018、評議員2008~)
日本統計学会(理事[幹事]2006~2007)
地理情報システム学会
International Association for Statistical Computing(Membership Officer: 2022-2023)

外部資金の獲得状況

令和元年度~令和5年度科研費(基盤研究C)代表「統計モデリングによる大学カリキュラム評価システムの開発」
平成21,22,23年度科研費(若手研究B)代表「標準技術とOSSによるWebGISの高機能化と普及に関する研究」
平成23年度科研費(基盤研究C)分担「データの高度視覚化のためのグラフ表現法とグラフ表示環境に関する研究」
平成22年度統計数理研究所共同研究(22-共研-2048) 共同研究者「統計解析システムにおけるライブラリの共有化」
平成19,20,21年度科研費(基盤研究C)分担「XMLを利用した統計解析システムおよび統計グラフ表示に関する研究」
  • 受賞歴

    • 2004年04月 日本計算機統計学会  日本計算機統計学会奨励賞

  • 担当講義科目

    学部

    担当科目 開講期 開講年度 内容
    情報リテラシー 前期 2017年度
    応用統計学 前期 2017年度
    地理情報科学 前期 2017年度
    環境マネジメント特別講義Ⅲ 前期 2017年度
    国際環境政策論および実習Ⅰ 前期 2017年度
    ファーストイヤー・ゼミⅠ 前期 2017年度
    環境統計学 前期 2017年度
    情報インテリジェンス 後期 2017年度
    基礎統計学 後期 2017年度
    環境マネジメント演習Ⅰ 後期 2017年度
    ファーストイヤー・ゼミⅡ 後期 2017年度
    国際環境政策論および実習Ⅱ 後期 2017年度
    プログラミング 後期 2017年度
    卒業研究演習 通年 2017年度
    卒業論文 通年 2017年度

    大学院

    担当科目 開講期 開講年度 内容
    環境統計学特論 前期 2017年度
    人文・社会統計学 後期 2017年度
    環境マネジメント特別演習Ⅳ 後期 2017年度

    活用可能な分野(社会への貢献等)

    官庁・民間による統計調査データの活用.統計教育.

    関連領域

    • 社会システム
    • 環境科学
    • 産学官連携
     

    キーワード

    統計調査 , データマイニング , 視覚化 , 統計教育 , データベース , GIS

    高校等への出前講義テーマ

    統計グラフィックスによるデータの可視化

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