2015 Fiscal Year Annual Research Report
コミュニティメディアからの知識抽出に基づくソーシャルキャピタルの変容過程の解明
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25280110
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
佐藤 哲司 筑波大学, 図書館情報メディア系, 教授 (70396117)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
寶珍 輝尚 京都工芸繊維大学, 大学院工芸科学研究科, 教授 (00251984)
関 洋平 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (00348468)
手塚 太郎 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (40423016)
若林 啓 筑波大学, 図書館情報メディア系, 助教 (40631908)
池内 淳 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (80338607)
斉藤 和巳 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (80379544)
伏見 卓恭 筑波大学, 図書館情報メディア系, 特別研究員(PD) (80755702)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 機械学習 / ソーシャルキャピタル / ネットワーク分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
リアルとサイバー複合空間におけるソーシャルキャピタル（社会関係資本）の形成過程，並びにその変容過程を解明することを目的に、広く利用が進んでいるツイッターを対象としたコミュニティ分析、ユーザプロファイル抽出など応用指向の研究と、基盤となる機械学習の高度化研究とを推進し、以下の成果を得た。
（１）多重有向グラフで表現されるツイッターのリプライ関係ネットワークを対象に、特徴的なリプライ関係を形成するコア部を抽出する手法を確立した。ネットワークを構成する各ノードの機能に着目し、全体的な特徴を表すネットワーク構造と、要素となる個々のノードの機能との関係などを表す指標と情報伝播モデルを提案し、様々な実際のネットワークを分析することで、提案する指標の有用性を明らかにした。
（２）ツイートの時間的な変動傾向から、ユーザの特徴をプロファイルとして抽出する手法を提案し、プロファイルが類似したユーザ間には、投稿内容にも少なからず類似性が認められることを明らかにした。提案法をツイッター以外の不特定多数が参加するコミュニティに適用することで、興味・関心が類似したユーザの推薦を少ない計算量で実現できると期待される。
（３）ツイート本文の解析を高度化することで、投稿者の属性推定や推薦、親しみやすいツイートへの言い換えなどへの応用が拡がることを明らかにした。住所属性や職業属性の推定は難しい課題であるが、情報推薦の精度向上には不可欠な技術的課題であり、実社会での情報行動と組み合わせるなどした更なる深耕が必要である。
（４）人手を介した情報探索を実践しているレファレンスサービスに対する利用者の期待を分析し、簡潔な回答だけでなく推薦や指示など、介在者の評価（意見）に帯する期待も大きいことを明らかにした。
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| Research Progress Status |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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