第１回早稲田大学データサイエンスコンペティション開催

早稲田大学

2019/7/31 17:01

2019.07.31

早稲田大学

第１回早稲田大学データサイエンスコンペティション開催

参議院選挙の結果を予測しながら、データサイエンスの手法を身につける

※本リリースの詳細は、早稲田大学ホームページをご覧ください。

https://www.waseda.jp/top/news/66009

2019年7月27日（土）、早稲田大学（以下、早大）は、第1回　早稲田大学データサイエンスコンペティションを早大早稲田キャンパス（東京都新宿区）で開催しました。

あらゆる分野でデータサイエンスの重要性が高まるなかで、早大ではデータ科学総合研究教育センターを核として、各専門領域で培われてきた知見と、最新のデータサイエンスの融合を進め、双方のスキルを兼ね備えた実践的な人材の育成を進めています。

早大のデータ科学総合研究教育センターと政治経済学術院の共催で、早大としては初開催となる本コンペティションでは、2019年7月21日に投開票が行われた第25回参議院通常選挙をケースとして、自発的にエントリーした早大の学生の各チームが、それまでに身に着けたデータ解析手法を駆使し選挙結果の予測を競い合いました。冒頭では、政治経済学術院の上田准教授が開会の宣言をするとともに、本コンペティションは、選挙結果の予測の精度や予測モデルの斬新さなどを競い合うものであることを会場の聴衆に対して日英両言語で説明しました。

早大の各学部・研究科や附属高校からエントリーをした総勢61チームのうち、投票日前日までに43チームが予測結果・発表資料を提出。発表会当日、43の参加チームのなかで、事前審査を通過した13チームだけがコンペティション会場で発表することに。

日本人学生と留学生の混合チーム、附属高校生も参加したチーム、英語で発表したチーム、つい最近国際ジャーナルで発表されたばかりの欧米の最先端研究を基にして解析を行ったチーム、立候補者の顔の特徴や名前の画数などを評価指標に組み入れたチーム、機械学習を用いたシステムを構築して分析したチーム、政党支持率等の社会情勢データに着目したチームなど、各チームがそれぞれ際立った個性と特徴を発揮した発表を展開。予測と実際の選挙結果はいずれのチームにおいても高い精度を示し、ユニークで高レベルな発表が続いた会場で来場者は終始熱心に聞き入っていました。

発表したいずれのチームもレベルが高く、最終的に最優秀賞を含む全8部門が選ばれ、協賛企業から各賞と賞品が贈呈されました。

※授賞各部門、受賞および参加チーム情報は、以下をご覧ください。

https://www.waseda.jp/top/news/66007

会場外では、全43チームによるポスター発表が開催。来場者の直接投票によるポスター部門賞も選ばれました。参加チーム代表者が、その分析手法を来場者に説明したり、他チームの分析手法に驚いたり、興味を示したり、お互いを励まし合う姿が見られました。

【開催趣旨・コンペティション概略】

本コンペティションは、早大学生・大学院生・附属高校生を対象として、統計やデータサイエンスのスキルを組み合わせ、世の中の事象の正確な予測を行い、競い合うことを目的としています。本年度が初開催です。第1回となる2019年度は、2019年7月21日に投開票が行われた第25回参議院通常選挙を対象とし、選挙結果の予測の精度やモデルの斬新さなどを参加61チームで競い合いました。予測にあたっては、アクセスが制限されているデータを除き、どのようなデータを用いることも可能です。二つの選挙制度を対象とし、比例代表については、各政党の得票率、選挙区については全候補者の当落を予測します。チームの構成員数は最小2名、最大4名です。

各チームは予測結果を投票日前日（7月20日）に事務局に提出しています。

審査は、各チームの予測が実際の選挙結果にどれだけ近似しているかを基に評価します。これに加えて、予測モデルの内容、発表会当日に審査員の前で行うプレゼンテーションに対する評価を合わせて最終的に授賞チームを決定しました。プレゼンテーションを行う上位13チームは発表会当日に発表されました。ポスター発表は全チームが行い、ポスター賞は主に聴衆による投票によって決定しました。発表は日本語もしくは英語で行われました。

★本コンペティションに関する詳細は、以下公式webサイトをご覧ください。

https://dswaseda.com/

本プレスリリースは発表元が入力した原稿をそのまま掲載しております。また、プレスリリースへのお問い合わせは発表元に直接お願いいたします。