| 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 (2020-2024)
National Institute of Informatics (2018-2019) |
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Principal Investigator |
Kobayashi Ryota 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 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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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 / 点過程 / 時系列モデル / テキストマイニング / 情報拡散 / フェークニュース / 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 Final Research Achievements |
This research aimed to develop methods for predicting the spread of various types of content on social media and future trends. The main research outcomes include: 1) Predicting the spread of fake news on Twitter (Murayama et al., PLoS ONE, 2021); 2) Predictng page viewing trends on Wikipedia (Kobayashi et al., ICWSM 2021), and 3) Analyzing Twitter data to understand the evolution of public opinion on COVID-19 vaccination in Japan (Kobayashi et al., JMIR 2022).
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究で得られたフェークニュース拡散を再現する数理モデル (Murayama et al. PLoS ONE, 2021) は、フェイクニュースへの対策を考えるためのシミュレーションモデルに活用されることが期待される。また、 新型コロナワクチンについての人々の興味・関心の変化を調査した研究成果 (Kobayashi et al. JMIR 2022; 武富ら 人工知能学会誌 2024) は、次のパンデミックが起きた際の公衆衛生の指針に役立てることが期待される。
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