Twitterにおける空間差異に基づく群衆の多面的関心分析

若宮翔子; JATOWT Adam; 河合由起子; 秋山豊和; 荒牧英治

文献

J-GLOBAL ID：201602291227894313 整理番号：16A1289417

Twitterにおける空間差異に基づく群衆の多面的関心分析

Collective Attention Analysis Based on Spatial Differences in Twitter

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資料名：
巻： 9 号： 3 ページ： 14-24 (WEB ONLY) 発行年： 2016年09月30日
JST資料番号： U0476A ISSN： 1882-7799 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)

Twitterに代表されるソーシャルメディアはイベント検出で頻繁に活用されている。このようなシステムでは,ツイートを特定の時間や位置に割り当てるために,タイムスタンプ(日時)やロケーションスタンプ(緯度経度)などのメタデータが重要な役割を果たしている。一方で,コンテンツに書かれたテキスト文中の時間や位置に関する表現は曖昧な場合があり,メタデータよりも信頼性が落ちることから,十分な活用が困難であった。このため,我々はメタデータと時空間表現の差異分析を可能とする,大規模ソーシャルメディアデータの可視化システムを開発している。本稿では,特に空間に対する群衆の関心を分析するため,ツイートの発信位置(メタデータ)とコンテンツテキスト中の位置表現の差異を可視化するシステムを提案する。実験では,約3カ月分の米国で発信されたツイートを用いて3種類のデータビューを構築し,空間的な尺度に基づき群衆の空間的関心に関する分析結果の例を示して考察する。提案したフレームワークや考察は,ソーシャルメディアデータの地理的・社会的な側面に関心を持つユーザにとって有用であると考えられ,また,将来的に,テキストの位置情報を用いたメタデータの補完に有用であると期待される。(著者抄録)

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計算機網 , パターン認識

引用文献 (41件)：

Sakaki, T., Okazaki, M. and Matsuo, Y.: Earthquake Shakes Twitter Users: Real-time Event Detection by Social Sensors, Proc. International Conference on World Wide Web (WWW ), pp.851-860 (2010).
Chen, Y., Amiri, H., Li, Z. and Chua, T.-S.: Emerging Topic Detection for Organizations from Microblogs, Proc. International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), pp.43-52 (2013).
Ardon, S., Bagchi, A., Mahanti, A., Ruhela, A., Seth, A., Tripathy, R.M. and Triukose, S.: Spatio-temporal and Events Based Analysis of Topic Popularity in Twitter, Proc. ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM ), pp.219-228 (2013).
Lee, R., Wakamiya, S. and Sumiya, K.: Discovery of unusual regional social activities using geo-tagged microblogs, World Wide Web, Vol.14, No.4, pp.321-349 (2011).
Valkanas, G. and Gunopulos, D.: How the Live Web Feels About Events, Proc. ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM ), pp.639-648 (2013).

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