| 研究課題/領域番号 |
25330367
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
岩井原 瑞穂 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40253538)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | データマイニング / ソーシャルメディア / ﾌﾟﾗｲﾊﾞｼｰ / アルゴリズム / ｳｪﾌﾞﾏｲﾆﾝｸﾞ |
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| 研究概要 |
本課題では，ソーシャルメディアの先導的応用の観点から次の２つのテーマについて研究を行う.(1)ソーシャルコンテンツの派生過程マイニングでは，派生によりバージョン集合が生じているコンテンツの派生関係を正確に再構築し，派生時期の推定や最新性・成熟度の評価等への応用を行う．(2)ソーシャルメディアにおけるプライバシーマネジメントでは，ユーザの目的にあったプライバシー情報のマネジメントという観点から，大規模なマイニングを用いて適切なプライバシーポリシーを推薦する手法の開発を行う．平成25年度の研究成果の概要は以下の通りである．
(1) ソーシャルコンテンツの派生過程マイニング
ソーシャルコンテンツのバージョン集合について，Wikipediaの編集履歴からデータを収集し，バージョングラフの再構成アルゴリズムの開発した．バージョンの範囲において変更されていない極大の部分文字列をsupergramと呼び，supergramに基づいてバージョングラフを構築する方法を提案した．評価実験により既存の手法よりも提案手法で良い精度が得られることが分かった．
(2)ソーシャルメディアにおけるプライバシーマネジメント
SNSユーザが他の一般ユーザから見える状態にしている情報として，性別，友人数，emailアドレス，誕生日，出身地といったプロファイル情報を集め，さらにアクティビティレベルを表す指標として，アップロードした写真数，音楽，映画，本などのリンク数を収集した．そしてこれらの因数間の関連性をロジスティック回帰分析で調べたところ，アクティビティレベルに正に寄与する変数として友人数等があり，負に寄与する変数として，グループ数があることがわかった．他にもアンケート調査により，情報の公開度とSNSを使う動機や，SNSを使うことのリスクへの理解度の関係を調査している．
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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
(1) ソーシャルコンテンツの派生過程マイニングに関しては，バージョングラフ再構築アルゴリズムの提案ならびに評価実験を行い，結果を論文誌で発表した．
(2) ソーシャルメディアにおけるプライバシーマネジメントに関しては，順調にデータ収集ならびに分析を進めた．
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| 今後の研究の推進方策 |
(1) ソーシャルコンテンツの派生過程マイニングに関しては，supergramを用いたバージョングラフ再構築アルゴリズムの高速化を行う．さらに，バージョン差分の要約を生成する手法の開発を行う．
(2) ソーシャルメディアにおけるプライバシーマネジメントに関しては，新たなデータ収集を行うとともに，アクティビティレベルや，プロファイルの公開レベル，SNS利用動機といった変数をよく説明できるモデルの開発を行う．
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