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J-GLOBAL ID：202002278969491656   整理番号：20A0322305

大量ツイートの収集・分析を個人で手軽に実現可能にする方法の提案

著者 (4件)： 松浦智之 (ユニバーサル・シェル・プログラミング研究所) ,  當仲寛哲 (ユニバーサル・シェル・プログラミング研究所) ,  大野浩之 (金沢大 総合メディア基盤セ) ,  大野浩之 (慶応大 SFC研)
資料名： 情報処理学会デジタルプラクティス(Web)  (Journal of Digital Practices (Web))
巻： 11  号： 1  ページ： 173-190 (WEB ONLY)  発行年： 2020年01月15日 
JST資料番号： U0569A  ISSN： 2188-4390  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： 短文投稿SNS′′Twitter′′は今や多くの人々に認知され,NHKを始めとした日々のニュース番組等においても,もはやTwitterやツイート(Twitterに投稿される文章)が何かという説明が省略されながら,世論を反映した情報源として引用あるいは分析されている.しかしながら,社会現象のような膨大な量のツイートを発生させる話題を分析しようとなると,すでによく知られている方法では費用的にも技術的にも個人には敷居が高い.本稿では,一定の制約はある中でも,個人による大量ツイートデータの収集・分析を実現し得る手法を提案し,実際に,日本国内で社会現象を起こして大量のツイートを発生させた2つの話題に関するツイートの収集・分析を行うことで,提案手法の実用性を示している.(著者抄録)

シソーラス用語： 世論 ,  情報源 ,  *情報収集 ,  *分析 ,  *Web【情報システム】 ,  個人 ,  提案
準シソーラス用語： *ツイッター ,  *情報分析

分類 (1件)： 情報収集・整理  (AC04000I)

引用文献 (19件)：

• Mathioudakis, M. and Koudas, N. : Twitter Monitor : Trend Detection Over The Twitter Stream, ACM SIGMOD Conference 2010, pp.1155-1158 (2010).
• Walther, M. and Kaisser, M. : Geo-spatial Event Detection in The Twitter Stream, Advances in In- formation Retrieval, pp.356-367 (2013).
• 関 堅吾,金子崇之,山下真一:OSSを活用したTwitterデータ提供システムの構築,ディジタルプラクティス5(2), pp.110-119, (2014-04-15).
• 山本裕介:第3回Twitter API 勉強会-ストリーミング API #twtr hack (オンライン) (2012-01-26), https://www.slideshare.net/yusukey/3twitter-api-api (参照 2019-06-03)
• 鳥海不二夫:Twitter上のビッグデータ収集と分析,組織学会,組織科学 48(4), pp.47-59 (2016-04-07).

タイトルに関連する用語 (4件)： 収集 ,  分析 ,  個人 ,  提案