2018 Fiscal Year Annual Research Report
Developing methods and environments to stimulate pre-readers' reading habit by using SNS
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16K12542
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
影浦 峡 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 教授 (00211152)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | Twitter / 感情要因 / 談話分析 / 態度分析 / データアノテーション / 図書に言及するツイート |
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| Outline of Annual Research Achievements |
図書に言及するツイートの同定問題については実用レベルでの精度を達成することができただけでなく、類似課題のState of the Artと同等以上のパフォーマンスであることを評価実験で確認した。これについてはInternational Journal of Digital Libraries（IJDL）で現在ready to acceptに移行し、最終判定を待っているところである。
触発的なTMB (非強迫性と誘引性を備えたTweet that mention books）の同定に関し、学習用データの構築を二段階で行った（第一段階10,000件・TMB／誘引性／推薦対象／推薦表現／推薦強度／文脈類型、第二段階9,127件・誘引性／文脈類型）。それに基づき、触発性判定のアルゴリズム開発を行った。この成果と関わり、豪CSIRO研究所とスタンス検出のタスクを共同で行い、スタンス判定アルゴリズムを実装した。言語処理学界でデータセット分析結果の発表を行ったほか、現在論文の投稿準備中である。
評価として、図書に言及するツイートを模したメッセージの誘引性・非強迫性が読書への触発性に与える影響をオンラインの質問紙を用いて調査した。調査対象は34名の大学生（文系25名・理系9名）である。システムから出力されるメッセージ（図書に言及するツイートのうち、誘引性があり非強迫的なもの）が読書を触発する効果があるとの仮説が、分散分析により有意に支持された。この結果の国際会議論文を現在執筆中である。また、システム自体は予備的な実装と試験は既に行っているものの、評価実験の結果を受けまたIJDL論文の査読コメントを受け改変中で、2019年度に稼働開始予定である。
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