| 研究課題/領域番号 |
15K00420
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
岡 瑞起 筑波大学, システム情報系, 准教授 (10512105)
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| 研究分担者 |
池上 高志 東京大学, 総合文化研究科, 教授 (10211715)
橋本 康弘 筑波大学, システム情報系, 助教 (10376494)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | ソーシャルメディア / ソーシャルタギング / Yule-Simonモデル |
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| 研究実績の概要 |
Facebook, Twitter, Google Plusといったソーシャルメディアは、情報共有ツールとしてその役割を確立している。これらのソーシャルメディアによってさまざまな事象に人々がどのように反応しているかを観察することが可能となった。実際、ソーシャルメディアを使って集団注意（collective attention）の創発ダイナミックスを研究するためのプラットフォームとして盛んに用いられている。
2015年度は、ソーシャルタギング（e.g., タグ）における集団・創発現象に注目した解析を行った。特に、タグが生み出される、あるいは使用されるメカニズムの言及するモデル化と分析を行った。Delicious, Flickr, Instagram, RoomClipといったソーシャルメディアデータを対象に、実データとモデル（i.e., Yule-Simonモデル）を比較することで、実データの振る舞いをどのような側面で再現し、またどのような点でズレが生じるのかを検証した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
ソーシャルタギングにおいて語彙（i.e., タグ）が生み出され、使用されるメカニズムについて記述した論文が、人工知能学会論文誌に採録された。また、コンテンツがソーシャルメディア上でどのように進化するかについて考察した論文が国際会議European Conference on Artificial Lifeに採択された。
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| 今後の研究の推進方策 |
ソーシャルタギングにおいて、語彙が生み出される、使われていく中で、ときに使用頻度が急激に増加する語彙が見つかっている。今後はこれらバーストする語彙を詳細に解析し、Yule-Simonモデルをベースとし拡張したモデルの提案、検証を行っていく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2015年度に、データ分析を行いその結果を大容量のデータストレージに保存する予定であったが、データ容量が想定したよりも少なかったため新たに購入する必要がなかったため、未使用額が生じた。
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| 次年度使用額の使用計画 |
新たに発生するデータ解析で、新たにデータストレージが必要になる。未使用額はその経費に充てることにしたい。
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