JP2000322438A - サイバー図鑑データ分類方法及びこの方法を記録した記録媒体 - Google Patents
サイバー図鑑データ分類方法及びこの方法を記録した記録媒体Info
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Abstract
結集して分類し、図鑑データとして登録できるようにす
るサイバー図鑑データ分類方法を提供する。 【解決手段】 まず、観察者が採取したデータを画像デ
ータとして取り込み表示する。次に、この採取したデー
タに属するカテゴリーを指定し、このカテゴリーの下そ
のデータを特定するための質問をし、応答を求める。こ
の質問、応答の結果から該データを特定し、特定した結
果が十分確信を持つと観察者自身が判断した場合には、
図鑑データとして図鑑データベースに仮登録する。ここ
で、前記特定した結果が十分確信を持つと観察者自身が
判断できない場合は、異なる個所をメモとして質問デー
タに仮登録する。次に、仮登録された図鑑データあるい
は質問データをネットワークを介して公開し、賛否の投
票を求めて、一定期間、一定数の賛同があった場合に
は、正式の図鑑データとして登録する。
Description
面で収集してきた試料等のデータを大勢の人の知識を結
集して分類し、データとして登録できるようにするサイ
バー図鑑分類方法に関するものである。
採集、植物採集で収集したデータがどの分類に属するか
等の知識は、特定の専門家の判断によることが多かっ
た。
は、分類の判断を行う専門家が不在であったり、多忙で
あったりした場合に分類、登録ができず、また迅速な対
応もできないといとう欠点があった。
識を結集して分類し、データとして登録できるようにす
るサイバー図鑑データ分類方法を提供することを課題と
する。
め、本発明は、観察者が採取したデータを画像データと
して取り込み表示する工程と、前記採取したデータに属
するカテゴリーを指定させる工程と、前記カテゴリーの
下そのデータを特定するための質問をし応答を求める工
程と、前記質問、応答の結果から該データを特定する工
程と、前記特定した結果が十分確信を持つと観察者自身
が判断した場合には、図鑑データとして図鑑データベー
スに仮登録する工程とを有することを特徴とする。
データとして取り込み表示する工程と、前記採取したデ
ータに属するカテゴリーを指定する工程と、前記カテゴ
リーの下そのデータを特定するための質問をし応答を求
める工程と、前記質問、応答の結果から該データを特定
する工程と、前記特定した結果が十分確信を持つと観察
者自身が判断できない場合は、異なる個所をメモとして
質問データに仮登録する工程とを有することを特徴とす
る。
たは前記観察者の質問データをネットワークを介して他
の利用者に公開する工程を有することを特徴とする。
て、他の利用者に賛同の投票を求める工程と、前記投票
の結果として一定期間に一定数の賛同者が得られた場合
には、正式な図鑑データとして図鑑データベースに本登
録する工程を有することを特徴とする。
方法における工程をコンピュータに実行させるためのプ
ログラムを、該コンピュータが読み取り可能な記録媒体
に記録したことを特徴とする。
タの分類が不明または確信がもてないときには、クイズ
番組のように、特定の質問コーナを設け、該当する部位
等を画像上で指定させることにより、データの分類を特
定し、特定した結果に対する観察者の確信の有/無によ
り、図鑑データとして図鑑データベースに、あるいはメ
モ、コメントとして質問データに仮登録する。この仮登
録されたデータを多数の判断者に投票させることにより
分類するものである。
ータをネットワークの図鑑データに仮登録することによ
り、全国あるいは全世界からの反応を直ちに受けること
ができる。これにより観察者は自己の判断に対する経験
を積むことができる。
場合には、ネットワークの他の利用者と相互に通信し合
い、かかるやりとりを他の利用者が参照できるようにす
ることによって、同じ興味をもつ人々同志のコミュニケ
ーションの輪を広げるこのにも役立つものである。
を持ちよることによって、より充実した図鑑データベー
スを構築することができるように作用する。
て詳細に説明する。
実施形態例を示すフローチャートである。
クフローを選択するフローを説明する図である。1は採
取したデータの属するカテゴリーを指定するもので、こ
の場合は地上、2の場合は水中である。11から13は
前記カテゴリーの下位概念を示すもので、それぞれ動
物、植物、生物である。111は更にその下位概念を示
すもので、この場合は昆虫チェックフローである。同様
にして、21は水中2の下位概念である海、22は川、
23は池といった具合である。
ローを示すフローチャートである。
である。3は、観察者が採取したデータを分類する場合
の画面、31は採取したデータを取り込んだ動画像また
は静止画像であり、カーソルで必要個所を指定できる。
32は、観察データの詳細データ、例えば、いつ、どこ
で取れた等を表示する。
タの表示例を示したものである。4は図鑑データベース
の画面である。41は、観察者が自分で推定したことを
表示する欄である。42は収集画像データ、43は観察
者、観察データ等である。44は、ネットワーク利用者
の判断を仰ぐ欄である。
の工程を説明する。
データを画像ファイルに収録する。すると画面3に取り
込んだデータが表示される。
リー)に属するかを図2のフローの質問事項に従って該
当する部位をカーソルで指摘していく。例えば、ある物
体を発見したとき、これが昆虫であると思ったときは、
予め決められた分類項目である「地上1であるか?」
「水中2であるか?」から始まって昆虫の項目にたどり
つき、昆虫チェックフローが選択される。ここから昆虫
に関する詳細な質問による分類チェックが始まる。
チャートである。このフローチャートから文字あるいは
音声により、「昆虫は、頭、胴、腹がありますか?」
「頭の部分はどこですか?カーソルで指示して下さ
い。」と質問する。そこで観察者は、指示に従ってカー
ソルで指示し、確認ボタンを押し、応答する。続いて
「胴の部分はどこですか?カーソルで指示して下さ
い。」と指示する。前記と同様に観察者はカーソルで指
示し、確認ボタンを押す。同様にして「腹の部分とこで
すか?カーソルで指示して下さい。」「足は6本ありま
すか?カーソルで指示して下さい。」「羽はありますか
?カーソルで指示して下さい。」「はい」「いいえ」と
質問し、応答する。「いいえ」の場合には次のような質
問がくる。例えば、「どんな形をしていますか?次の参
考図の中から似ていると思うものの番号を選んで下さ
い。」「どんな色をしていますか?」「大きさはどの位
ですか?」等々の質問を繰り返し、対話的に分類作業を
進めていく。この分類作業を進める中で、他にどのよう
な生物や動物がいるかの知識を学習していくことができ
る。
より収集データに近い物体に到達することができる。こ
の結果を、分類結果として特定する。
が、図鑑の収集データと同じ範囲にあると確信した場合
には、これは「**の種類の仲間である**である。」
と結論して図鑑データベースに仮登録する。
出した場合には、これをメモとして質問データに仮登録
する。例えば、「これは**種の仲間の**と思われる
が、***が***である点、***が***である点
から新種の物体であると思われる。」と仮登録する。
観察者の質問データ、コメントデータはネットワークを
介して、他の利用者に公開される。
他の利用者が同様にこのデータは、**であると思った
とき、もとの観察者の判断に賛成の投票をする。この投
票結果は図鑑データベースの画面4の近傍44に賛成と
思う人**人、違うと思う人**人と表示される。
間に一定数の賛同者を得た場合には、正式な図鑑データ
として本登録される。また、認定者のデータも参考とし
て保存される。
多くなりそうなときは、ネットワークの他の利用者に本
登録する価値があるか否かの判断を付してアンケートを
とることも可能である。
をコンピュータに実行させることができることは言うま
でもなく、コンピュータにその処理工程を実行させるた
めのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な
記憶媒体、例えば、FD(フロッピーディスク)や、M
O、ROM、メモリカード、CD、DVD、リムーバブ
ルディスクなどに記録し、提供し、配布することが可能
である。
観察者自身が収集したデータをネットワークの図鑑デー
タに仮登録することにより、全国あるいは全世界からの
反応を直ちに受けることができる。これにより観察者
は、自己の判断に対する経験を積むことができる。
場合には、ネットワークを介して他の利用者と相互に通
信しあい、このやりとりを他の利用者が参照することが
できる。このようにすることによって同じ興味を持つ人
々同志のコミュニケーションの輪を広げることにも役立
つ。
々の知識を持ちよることにより、より充実した図鑑デー
タベースを構築することができるという効果がある、
示すフローチャートである。
選択する工程を説明する図である。
クフローを示すフローチャートである。
ある。
示例を示す図である。
像 32…観察データの詳細データ 4…図鑑データベースの画面 41…観察者が自分で推定したことを表示する欄 42…収集画像テータ 43…観察者・観察データ等 44…ネットワーク利用者の判断を仰ぐ欄
Claims (5)
- 【請求項1】 観察者が採取したデータを画像データと
して取り込み表示する工程と、 前記採取したデータに属するカテゴリーを指定させる工
程と、 前記カテゴリーの下そのデータを特定するための質問を
し応答を求める工程と、 前記質問、応答の結果から該データを特定する工程と、 前記特定した結果が十分確信を持つと観察者自身が判断
した場合には、図鑑データとして図鑑データベースに仮
登録する工程とを有することを特徴とするサイバー図鑑
データ分類方法。 - 【請求項2】 観察者が採取したデータを画像データと
して取り込み表示する工程と、 前記採取したデータに属するカテゴリーを指定する工程
と、 前記カテゴリーの下そのデータを特定するための質問を
し応答を求める工程と、 前記質問、応答の結果から該データを特定する工程と、 前記特定した結果が十分確信を持つと観察者自身が判断
できない場合は、異なる個所をメモとして質問データに
仮登録する工程とを有することを特徴とするサイバー図
鑑データ分類方法。 - 【請求項3】 前記仮登録された図鑑データまたは前記
観察者の質問データをネットワークを介して他の利用者
に公開する工程を有することを特徴とする請求項1また
は2記載のサイバー図鑑データ分類方法。 - 【請求項4】 前記公開されたデータに対して、他の利
用者に賛同の投票を求める工程と、 前記投票の結果として一定期間に一定数の賛同者が得ら
れた場合には、正式な図鑑データとして図鑑データベー
スに本登録する工程を有することを特徴とする請求項3
記載のサイバー図鑑データ分類方法。 - 【請求項5】 請求項1から4までのいずれか1項記載
のサイバー図鑑データ分類方法における工程をコンピュ
ータに実行させるためのプログラムを、該コンピュータ
が読み取り可能な記録媒体に記録したことを特徴とする
サイバー図鑑データ分類方法を記録した記録媒体。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP13223399A JP3843193B2 (ja) | 1999-05-13 | 1999-05-13 | サイバー図鑑データ分類方法及びこの方法を記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
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JP3843193B2 JP3843193B2 (ja) | 2006-11-08 |
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-
1999
- 1999-05-13 JP JP13223399A patent/JP3843193B2/ja not_active Expired - Fee Related
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Also Published As
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