| 研究課題/領域番号 |
17K00430
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
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| 研究機関 | 千葉工業大学 |
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研究代表者 |
熊本 忠彦 千葉工業大学, 情報科学部, 教授 (30358890)
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| 研究分担者 |
灘本 明代 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (30359103)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 感情 / 印象 / ツイート / 感情コンピューティング / 印象マイニング / ツイッター / 顔文字 / 叫喚 / 書き手 / 読み手 / 感性情報 / 感性情報学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，ツイートなどの文章から書き手の感情，読み手が感じた印象，読み手が推測した書き手の感情という３種類の感性情報を抽出することを目的とする．
まず，アンケート調査に基づいてツイートとツイートから抽出される感情や印象との関係を分析し，それらの関係を多変量解析手法や機械学習手法を用いて定式化することで，高精度かつロバストにツイートの感情や印象を抽出できる手法を開発した．
なお，本研究では，「喜び，好き，安心，悲しい，嫌い，怖れ，怒り，恥ずかしい，高揚，驚き」の１０感情と「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」の８印象を対象とする．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
文章に内在する感性情報を抽出する研究において，書き手の感情，読み手の印象，読み手が推測する書き手の感情の３種類を同時に抽出し，相補的に利用するという研究は，これまでなかった．それぞれの感性情報を相補的に利用することで，より高精度な感性情報抽出（感性情報マイニング）を実現することが期待される．また．個々の書き手や読み手の感性情報をより高精度に抽出できるようになることで，既存の研究（トレンド分析やニュース記事推薦，リアルタイムイベント抽出，ユーザの印象選好の可視化，SNS等でのフォロイー推薦など）に与える影響も大きい
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