| 研究課題/領域番号 |
26330345
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
|
|---|
| 研究機関 | 和歌山大学 |
|---|
研究代表者 |
風間 一洋 和歌山大学, システム工学部, 教授 (60647204)
|
|---|
| 研究分担者 |
斉藤 和巳 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (80379544)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2014年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
|
|---|
| キーワード | 時空間コミュニティ / コミュニティ抽出 / ネットワーク分析 / トピックモデル / Twitter / 議論話題 / 時空間バースト検出 / 情報拡散 / トピック抽出 / Spatial Network / 因果関係 |
|---|
| 研究成果の概要 |
ソーシャルメディア上のユーザのコミュニケーションによって生まれる議論話題を検出，分析する手法を研究した．
まず，時系列情報を伴うユーザ間のコミュニケーションのバーストを検出するために，Twitter上のリプライ関係から時間の閾値を設けて作成した双対グラフから，コア部抽出を行う双対SR 法を提案した．
さらに，ツイート空間における議論話題の時系列変化を分析するために，トピックモデルであるLDAで，単語ではなく単語の関係性（単語2-gram）のbag-of-wordsをトピックごとに分類することで，時系列変化を表すトピック系列と，トピック内の単語の関係を表すトピックグラフの可視化手法を提案した．
|
