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J-GLOBAL ID：201202213002443547   整理番号：12A0119922

「Twitterとソーシャルメディア」ソーシャルセンサとしてのTwitter-ソーシャルセンサは物理センサを凌駕するか?-

著者 (2件)： 榊剛史 (東大 大学院工学系研究科) ,  松尾豊 (東大 大学院工学系研究科)
資料名： 人工知能学会誌  (Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence)
巻： 27  号： 1  ページ： 67-74  発行年： 2012年01月01日 
JST資料番号： X0330A  ISSN： 0912-8085  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ソーシャルメディアは実世界のリアルタイムな状態を観測するために活用され,Twitterユーザはソーシャルセンサと捉えられる。本論文では,観測する対象を実世界における物理的・社会的イベント中のいずれかに絞って観測した研究,及びイベントの種類を限定せずにトレンドイベントを観測した研究を概観した。また,1)情報収集,2)時間的分析,3)空間的分析からなるTwitterを利用したイベント観測について典型的な手法を紹介した。1)ではキーワード検索,位置情報の指定,ランダムサンプリングが用いられ,収集されたツイートの2)ではトレンドを表すキーワードの検出,イベントの検出,イベントの詳細分析・要約,イベント予測が行われている。また,収集されたツイートのgeotag情報,location情報,timezone情報,地名を取得してイベントが発生した地域の同定やイベントごとのクラスタリングといった3)が研究されている。ソーシャルセンサは物理センサと比べ,i)高度な知的処理,ii)観測可能な対象及び地域に対する柔軟性を持つ。一方,情報の信頼性・可用性,観測対象や観測地域の特定の必要性が課題となるので両者を協調させ,物理センサの観測値にアクセスしやすくしたシステムが注目されていることを示した。

シソーラス用語： *センサ ,  *情報メディア ,  イベント ,  情報収集 ,  キーワード ,  無作為抽出 ,  状態 ,  地名 ,  地域 ,  可観測性 ,  信頼性 ,  アベイラビリティ ,  アクセシビリティ
準シソーラス用語： *ソーシャルセンサ ,  ソーシャルメディア ,  *ツイッター ,  ランダムサンプリング ,  トレンド

分類 (2件)： 計測機器一般  (AD02000X) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

引用文献 (41件)：

• AKCORA, C. G. Identifying breakpoints in public opinion. Proc. 1st Workshop on Social Media Analytics (SOMA'10). 2010, 62-66
• ARAMAKI, E. Twitter catches the flu : Detecting influenza epidemics using twitter. Proc. 2011 Conf. on Empirical Methods in Natural Language Processing. 2011, 1568-1576
• ASUR, S. Predicting the future with social media. Computing. 2010, 25, 1, 492-499
• BACKSTROM, L. Find me if you can : improving geographical prediction with social and spatial proximity. Proc. 19th Int. Conf. on World Wide Web-WWW'10. 2010, 61
• BENSON, E. Event discovery in social media feeds. 2011, 389-398

タイトルに関連する用語 (3件)： Twitter ,  ソーシャルメディア ,  物理