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J-GLOBAL ID：202202229899098522   整理番号：22A0777879

ソーシャルメディアのデータ解析のための対話型視覚システム【JST・京大機械翻訳】

An Interactive Visual System for Data Analytics of Social Media

著者 (3件)： Zhang Yi (College of Intelligence and Computing, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Li Zhaohui (School of New Media and Communication, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Xi Dewei (College of Intelligence and Computing, Tianjin University, Tianjin, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13157  ページ： 81-100  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インターネットの開発によって,社会メディアのBigデータ解析は,近年,最新の研究題目になった。しかし,ソーシャルメディア解析における挑戦的な問題は,大規模メディアデータからのイベント情報を知的に検出する方法であり,ユーザがイベントコンテンツを迅速に理解する方法である。したがって,メディアデータからイベントの重要な時間周期を抽出する方法を提案し,メディアイベント情報を分析し,「5W」原理に基づく対話型視覚システムを開発した。このシステムはメディアBigデータ(例えば,Twitterデータ)を探索するための対話型解析プラットフォームを提供する。このシステムは動的トピックモデルを使用し,感情を区別し,時間,話題,および感情の進化に基づく事象を探索するために,主題,Naive Bayes分類器を抽出する。可視化に関して,このシステムは,ユーザが複雑な情報のセグメンテーションに基づくいくつかの注釈を追加することを可能にして,ユーザがイベントの速い概観を得ることができるように,タイムラインに異なる階級カードを加えることによって重要な事象を強調する。また,ユーザは,探査プロセスの間,層カードを対話的に修正することができる。最後に,いくつかの事例研究は,このシステムがソーシャルメディアデータを理解するのに必要な時間を効果的に低減でき,ユーザがインタラクティブアプローチを通してイベントの全画像を迅速に探索することを可能にすることを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  可視化 ,  画像 ,  事例研究 ,  *イベント ,  *情報メディア ,  インターネット ,  会話 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： *対話型 ,  *ソーシャルメディア ,  トピックモデル ,  ツイッター ,  Naive Bayes ,  ビッグデータ ,  *視覚システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ソーシャルメディア分析 ,  ビッグデータ分析 ,  重要な時間周期抽出 ,  対話型可視化 ,  ソーシャルメディアイベント

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： ソーシャルメディア ,  データ解析 ,  対話型 ,  視覚システム