Project/Area Number |
23K21728
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
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Research Institution | Chiba University of Commerce |
Principal Investigator |
橋本 隆子 千葉商科大学, 商経学部, 教授 (80551697)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宇野 毅明 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 教授 (00302977)
栗田 和宏 名古屋大学, 情報学研究科, 助教 (40885266)
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)
久保山 哲二 学習院大学, 付置研究所, 教授 (80302660)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥6,760,000 (Direct Cost: ¥5,200,000、Indirect Cost: ¥1,560,000)
Fiscal Year 2025: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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Keywords | ソーシャルメディア / データマイニング / ビッグデータ解析 / 集合行動 / 反応分析 |
Outline of Research at the Start |
本研究では、意味理解ではなく、集合行動のメカニズムや特徴の理解により、SNS上のデマや誹謗中傷といった行動を捉える手法を開発する。集合行動発生時に観測されるSNS上の話題構造に注目し、多様性の低下や対立、急激な成長といった構造及びその変化をモデル化することで集合行動を可視化する。複数のSNSを対象とし、自然言語的・社会ネットワーク的な時系列データにおけるコミュニティやバーストのような局所的・大域的な構造から算出可能な形質情報(クラスタ数、占有率、類似度など)を用い、話題を構造化する。意味理解の困難さを避けることで、新たなタイプの集合行動や、他言語への対応も容易となる。
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