2016 Fiscal Year Annual Research Report
A Study on Followee Recommendation based on Visualization of Impressions from Tweets
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26330347
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| Research Institution | Chiba Institute of Technology |
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Principal Investigator |
熊本 忠彦 千葉工業大学, 情報科学部, 教授 (30358890)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
灘本 明代 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (30359103)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 印象選好 / ツイート印象 / 印象可視化 / フォロイー推薦 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年，様々な種類のSNSが盛り上がりを見せているが，中でもTwitterは，いつでもどこからでも気軽に閲覧・投稿できる，リアルタイムな情報を獲得・発信できる，専門家や情報通から様々な情報を得ることができるといった特徴を有しており，幅広い世代に支持されている．
本研究では，Twitterユーザの印象選好（普段，どのような話題の，どのような印象のツイートを見たり投稿したりしているか）を可視化し，共通の話題があるか，共通の話題に関するツイートの印象が似ているかという観点から，そのユーザの感性に合ったユーザをフォロイー候補として推薦するシステムを提案した．
具体的には，ツイートの印象を推定する既存手法をより高精度なものにするために，まず，人々がツイートから受ける印象を調査・分析し，ツイートを対象とした印象分析研究において基礎となる8つの基本印象軸「攻撃的・不愉快，ネガティブ，感じの良い，楽しい・愉快，ポジティブ，ほのぼの，鬱陶しい，怖い」を提案した．さらに，あるツイートの印象が顔文字の有無や種類によりどう変わるかを調査・分析し，顔文字にはツイートの印象を強調・弛緩・反転・付加する機能があることを示した．また，ツイートの叫喚表現化によりツイートの印象がどう変化するのかを調査・分析し，その特徴を明らかにした．一方，指定したユーザの印象選好を可視化するシステムを構築し，そのユーザがどのような話題についてどのような印象のツイートを投稿する人をフォローしているか，フォロワーに対しどのような話題のどのような印象のツイートを投稿しているかを，散布図や円グラフ，キーワード表示といった形で視覚的に示すことができるようにした．さらに，これらの成果を統合することで，ユーザと共通の話題を有し，かつそれぞれの共通の話題に対してユーザと同じような感性を持つユーザをフォロイー候補として推薦するシステムを開発した．
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Research Products
(5 results)
