ソーシャルメディアにおける将来のトレンドを予測する時系列モデルの開発
| Project/Area Number |
18K11560
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
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| Research Institution | The University of Tokyo (2020-2022)
National Institute of Informatics (2018-2019) |
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Principal Investigator |
小林 亮太 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (70549237)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
篠本 滋 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 研究員 (60187383)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | ソーシャルメディア分析 / Webデータ分析 / 時系列モデル / フェークニュース / 情報拡散 / 社会ネットワーク分析 / 計算社会科学 / 時系列分析 / トピックモデル / トレンド / ウェブマイニング / 時系列解析 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
Web上では、時々刻々膨大な量のコンテンツ (1分間にTwitterでは45万以上のツイート, Youtube では400時間以上の動画が投稿されている) が生まれている。この中でも、人々に注目されるコンテンツはほんの一部である。本研究では、ソーシャルメディアに着目し、「将来のトレンド (Twitter におけるハッシュタグの流行など) を予測できるのか？」 という問いを設定して研究を進めた。
2022年度は、当初の研究計画を変更し、Covid-19ワクチン接種期間の大規模ツイートデータを分析することで、ワクチンに関する人々の興味・関心がどのように推移したかを調べた。まず、2021年1月から10月にTwitter上で投稿された「ワクチン」を含む日本語ツイート (1.2億ツイート) を収集し、トピックモデル(LDA: Blei et al. 2003) を使って分析することにより、主要な15トピックを抽出した。得られたトピックの代表的なツイートを精査することにより、意味解釈を行い、以下の4つの主要なテーマに整理した:1. 個人的事柄、2. ニュース、3. 政治、4. 陰謀論とユーモア。さらに、トピックの投稿割合についての時系列の分析を行った。その結果、職域接種が開始された6月を境にして、人々の興味が「ワクチン政策や経済など社会的内容から、ワクチンの副反応や予約などの個人的内容に」変化したことを発見した。本成果は、学術雑誌 Journal of Medical Internet Research から出版された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
コロナ禍以前は、データ収集を得意とする海外の研究者と連携することにより、Web・ソーシャルメディアデータの分析と数理モデル構築を進めてきた。研究計画策定時には想定してなかったCOVID-19の感染拡大により、対面での打ち合わせができない状況が3年ほど続いてしまった。それにもかかわらず、2022年度には国内の研究者と新たな共同研究を開始して、Covid-19ワクチンに関する日本のTwitterユーザの興味・関心の変化という社会的にも重要な課題に取り組み、医療情報学におけるトップジャーナルから研究成果を出版することができた。以上から、当初の計画以上の成果が挙げられていると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度には海外の研究者との交流を再開し、当初の計画としていたハッシュタグの流行現象についての数理モデル化についての共同研究を再開させる予定である。
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Report
(5 results)
Research Products
(86 results)
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[Journal Article] Two-stage Clustering Method for Discovering People's Perceptions: A Case Study of the COVID-19 Vaccine from Twitter2021
Author(s)
Hashimoto, T., Uno, T., Takedomi, Y., Shepard, D., Toyoda, M., Yoshinaga, N., ... & Kobayashi, R.
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Journal Title
2021 IEEE International Conference on Big Data
Volume: 1
Pages: 614-621
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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