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J-GLOBAL ID：201802286481023259   整理番号：18A0401099

中国における社会的分類された熱間オンラインイベントの人気予測に関する学際的研究【Powered by NICT】

Interdisciplinary study on popularity prediction of social classified hot online events in China

著者 (3件)： Liu Tieying (School of International and Public Affairs, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200230, China) ,  Zhong Yang (School of International and Public Affairs, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200230, China) ,  Chen Kai (Institute of Image Communication and Information Processing, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200230, China)
資料名： Telematics and Informatics  (Telematics and Informatics)
巻： 34  号： 3  ページ： 755-764  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0344C  ISSN： 0736-5853  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 計算機科学と社会科学の学際的研究を提供する,三種類のオンライン事象の周辺の挙動を解析する:政治的イベント,社会的イベント,および非公共事象。三事象タイプの固有特性に基づいて,本論文では,このようなイベントを予測する効果的な方法を生成する。連続2012年9月14日から10か月で10~分毎にデータに従い,記録された2013年7月11日,Sina Weibo,中国最大の簡易ブログ提供者からの「ホット」ポストを一千四百万以上の収集した。スパムと雑音を除去した後,4180熱間オンライン事象と7,761,395スレッドのデータベースを開発した。事象タイプに関する人々のオンライン行動は追跡統計と事象の予測可能性の変化することを見出した。中国人は,典型的には,個人的関心と好みに最も密接に関連する社会情勢と非常に関係している。人々は社会的事象と非公共イベントよりしばしば政治的イベント付近にクラスターする傾向があった。は事象のクラスタ化増殖パターンを埋め込んだアルゴリズム,他のもの以上にオンライン政治的事象の人気を予測するにより実証した。統計的知見は,Habermas’公共球理論と垂直/水平集産主義/個人主義の理論によって正当化される。本研究では,中国の集団イベントに関するインセンティブの解析を支援するために計算社会科学研究の興味深い分野を提供する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： データベース ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  予測可能性 ,  *中華人民共和国 ,  社会科学 ,  計算機科学 ,  *予測 ,  アルゴリズム ,  スレッド
準シソーラス用語： 集産主義 ,  スパム ,  ブログ ,  *オンライン ,  *学際的研究 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人気予測 ,  オンラインホットイベント ,  政治的事象 ,  社会事象 ,  非公開事象

分類 (1件)： 通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (8件)： 中国 ,  社会 ,  分類 ,  オンライン ,  イベント ,  予測 ,  学際的 ,  研究