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J-GLOBAL ID：201502201624209340   整理番号：15A0468277

製品時系列を考慮したTwitter上のトピック分類

Twitter Topic Classification Considering Time Series Variation

著者 (3件)： 中山厚穂 (首都大学東京 大学院) ,  増田純也 (電通マクロミルインサイト) ,  鶴見裕之 (横浜国大 大学院)
資料名： データ分析の理論と応用  (Bulletin of Data Analysis of Japanese Classification Society)
巻： 4  号： 1  ページ： 17-41  発行年： 2015年03月01日 
JST資料番号： F1108A  ISSN： 2186-4195  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)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,ソーシャルメディアの1つであるTwitter上の新製品についての話題を分類しその時系列的な変化をとらえることにある。そのため,Twitter上の新製品についての書き込みデータを収集し分析を行った。近年,Twitterは利用者を急激に増やしており,市場動向をとらえるソーシャルリスニングのためのツールとして注目されている。本研究では,そのようなTwitterにおける新製品についての書き込みを分析対象として新製品発表からの時系列に沿って,どのような内容がどのようなタイミングで書き込まれているのか,また企業のコミュニケーション戦略とツイートの関連性はどのようになっているのかということを明らかとすることを目指して研究を行った。Twitter上の新製品についての話題を分類するための分析では非負行列因子分解を用いた。その結果,話題の分類と時系列的な変化,また企業のコミュニケーション戦略との関連性をとらえることができた。(著者抄録)

シソーラス用語： 類似性 ,  因数分解 ,  *Web【情報システム】 ,  情報メディア ,  *時系列分析 ,  *新製品 ,  *因子分析 ,  分類 ,  主題 ,  データ解析 ,  コミュニケーション ,  市場分析 ,  消費者行動 ,  市場動向 ,  非負行列因子分解
準シソーラス用語： ソーシャルメディア ,  ツイッター ,  類似度

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  市場調査,広告  (KA06030H)

引用文献 (16件)：

• Deerwester, S., Dumais, S., Furnas, G. W., Landauer, T. K., & Harshman, R. (1990). Indexing by Latent Semantic Analysis. Journal of the American Society for Information Science, 41 (6), 391407.
• Ding, C., Li, T., & Peng, W. (2006). Nonnegative Matrix Factorization and Probabilistic Latent Semantic Indexing: Equivalence, Chi-Square Statistic, and a Hybrid Method. Proceedings of the 21st National Conference on Artificial Intelligence and the 18th Innovative Applications of Artificial Intelligence Conference (AAAI '06), 342-347.
• 服部兼敏(2010).テキストマイニングで広がる看護の世界.ナカニシヤ出版.
• Hofmann, T. (1999a). Probabilistic Latent Semantic Analysis. Proceedings of the 15th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, 289-296.
• Hofmann, T. (1999b). Probabilistic Latent Semantic Indexing. Proceedings of the 22nd International Conference on Research and Development in Information Retrieval, 50-57.

タイトルに関連する用語 (4件)： 時系列 ,  Twitter ,  トピック ,  分類