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J-GLOBAL ID:201502275402563620   整理番号:15A0303243

CGMにおける炎上の分析とその応用

Analysis of Flaming and Its Applications in CGM
著者 (6件):
資料名:
巻: 30  号:ページ: 152-160 (J-STAGE)  発行年: 2015年 
JST資料番号: U0128A  ISSN: 1346-8030  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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CGM(Consumer Generated Media)記事に対して批判的なコメントが殺到する状況(炎上)のうち,有名人に多い価値観の押し付け(SBCV)を未然に防ぐことは潜在的需要がある。本論文では,4つのSBCV事例の観察から「トピックに対する発言者の評価と世評が対立する場合に炎上が発生する」との仮説を導出し,Twitterを対象として動的評判分析を提案した。動的評判分析では日ごとの肯定的なTweet数と否定的なTweet数の差を,トピックに関する全Tweet数で割った値(日次極性)を正規化したndpを定量化し,極性とTweet数を同時に可視化する。分析の結果,3事例はニュースなどの影響で極性が変化する動的トピックであり,変化し続ける世評を読み取った上での適切な発言が求められるので,1)辞書マッチングによる発言の極性抽出,2)トピック抽出,3)Tweet群の評判分析による世評抽出,4)ndpによる世評の数値化,5)炎上の有無を分類する決定木学習によってSBCVを予測する手法を提案した。本予測モデルでは発言の極性,平均RT数,平均Fav数,あるTweetのReTweetのうち発言者のFollowerが占める割合(味方率)の平均,正規化Tweet数,Follow数,Follower数,有名人/非有名人,及び割引累積日次極性を属性とし,実験では94%の精度で炎上を予測できた。
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分類 (3件):
分類
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その他の情報処理  ,  人間機械系  ,  人工知能 
引用文献 (30件):
  • [Bifet 11] Bifet, A., Holmes, G., Pfahringer, B., and Gavalda, R.: De- tecting Sentiment Change in Twitter Streaming Data, Journal of Machine Learning Research, pp. 5-11 (2011)
  • [Bollen 10] Bollen, J., Mao, H., and Zeng, X.-J.: Twitter mood predicts the stock market, Journal of Computational Science, Vol. 2, No. 1, pp. 1-8 (2010)
  • [Bollen 11] Bollen, J., Mao, H., and Pepe, A.: Modeling public mood and emotion: Twitter sentiment and socio-economic phenomena, in ICWSM'11, pp. 450-453 (2011)
  • [Chien 11] Chien, T.: HTML5 Word Cloud (2011), http://timc.idv.tw/wordcloud/
  • [Hall 09] Hall, M., Frank, E., Holmes, G., Pfahringer, B., Reutemann, P., and Witten, I. H.: The WEKA Mining Software: An Update, in SIGKDD Explorations, Vol. 11, pp. 10-18 (2009)
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