2016 Fiscal Year Research-status Report
ソーシャルメディアにおけるバースト現象の理解と予測に関する研究
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15K00420
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
岡 瑞起 筑波大学, システム情報系, 准教授 (10512105)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
池上 高志 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (10211715)
橋本 康弘 筑波大学, システム情報系, 助教 (10376494)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | ソーシャルメディア / ソーシャルタギング / Yule-Simonモデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
フェイスブック, ツイッター,インスタグラムといったソーシャルメディアは、情報共通ツールとしてその役割を確立している。これらのソーシャルメディアによってさまざまな事象に人々がどのように反応しているかを観察することが可能となった。実際、ソーシャルメディアは、集団行動や集団注意の創発ダイナミックスを研究するためのプラットフォームとして盛んに用いられている。
2016年度は、タグの使われ方や新しいタグの生み出され方に注目した解析を行った。これまでの研究でYule-Simonの結果と実データの振る舞いを比較すると、ズレが生じることが観測されていた。そこで、タグが使われるメカニズムに言及するYule-Simonモデルをベースとしたモデルの改良を行った。提案した改良モデルを用いると、より実データと近い結果を得ることができた。
また新たなタグの生み出され方について、ユーザのネットワークを構築し分析を行った。その結果、新しいタグは、ネットワークの中心（コア）ではなく、周辺（ペリフェラル）で生み出される傾向が強いことが分かった。
上記のデータの解析には、主にTunnel株式会社が運営するサービス RoomClip （ルームクリップ）(http://roomclip.jp/）を対象に行った。成果として、タグの使われ方のメカニズムについて記述した論文が、International Conference on Computational Social Science (IC2S2 2017) に採択されている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
タグの使われ方のメカニズムについて記述した論文が、International Conference on Computational Social Science (IC2S2 2017) に採択された。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度は、ソーシャルタギングで語彙が生み出されるメカニズムについて更に分析し、モデルを提案していきたい。具体的には、これまで提案しているモデルでは捉えきれていない実データの挙動は、バースト的に投稿が集中して行われる現象として考えることができる。このバーストを捉えるようなメカニズムをモデルに取り込み、予測といった応用へと繋げていきたい。
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| Causes of Carryover |
データ分析結果をデータベース化するための人件費を確保していたが、データ容量が想定したよりも少なかったため人件費に未使用額が生じた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
データ解析等で新たにデータストレージが必要になるため、未使用額はその経費に充てることにしたい。
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