| 研究概要 |
本研究は,掲示板・blog・チャットルームなどの仮想コミュニティを対象としている.
チャットに関する研究では,昨年度までチャットデータからユーザ間の関係を抽出する研究に重点をおき,共通単語によるユーザ間の関係抽出法を開発した.今年度はこの手法を変形させた3つの手法とPieSpyという既存システムにある2つの手法Temporal Density及びTemporal Proximityを3種類の実際のチャットデータ及びアンケート結果を用いて友好なユーザの順位に関して比較した.前者の3手法とは,それぞれ,指定の発言数内で共通単語を含む最も近くにある発言を該当発言の返信先とみなす手法(手法A),指定の時間内で共通単語を含む最も近くにある発言を該当発言の返信先とみなす手法(手法B),指定の時間内で共通単語を含むすべての発言を該当発言の返信先とみなす手法(手法C)を指す.その結果から,最も正確なのは手法Bであることが特定できた.さらに,手法Bの結果から表示されたユーザのネットワーク図をアンケートの結果から表示されたネットワーク図と比較し,類似性の観点から手法Bの有用性も確認した.
電子掲示板に関する研究では,中心人物,投稿に対する返信のつき方,どのようなユーザで構成される掲示板かという情報が得られる掲示板の可視化を目指している.ユーザ同士のつながりに加えて,システムの利用者がひとつの可視化図を見ることで直感的にわかりやすい結果を提供するシステムの開発を目指す.既存研究として,掲示板データを花に例えた可視化研究や,人間の身体を特徴に例えた研究,掲示板の発展やユーザの掲示板への参加という点に注目した研究があった.しかし,これらの殆どは単体の特徴しか捉えられない手法が多く,数種類の結果を見比べて特徴を捉える必要がある.そこで,掲示板への投稿数が増えるにつれて見た目が変化し,他のユーザから返信されることで大きくなることを直感的に表せるものとして「木」を用いて可視化し,n次のユーザのつながりを表示するシステムを開発した.本システムを実のデータに適用してその有用性を検証した.
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