2019年12月2日から5日にかけてニュージーランドで開催されたBDCAT 2019 (6th IEEE/ACM International Conference on Big Data Computing, Applications and Technologies)にて、加藤創太研究主幹、中西崇文シニア・データ・サイエンティスト、島内宏和データ・サイエンティスト、阿山晴取データ・サイエンティストによる共著論文が、best paper candidates（上位3編）に選出されました。

Topic Variation Detection Method for Detecting Political Business Cycles
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3365109.3368787

本論文では、日本の首相動静の記事と機械学習の手法を用い、日本における政治的景気循環の実証分析に取り組んでいます。

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