| 研究課題/領域番号 |
26330345
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| 研究機関 | 和歌山大学 |
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研究代表者 |
風間 一洋 和歌山大学, システム工学部, 教授 (60647204)
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| 研究分担者 |
斉藤 和巳 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (80379544)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | Twitter / 議論話題 / 時空間コミュニティ / 時空間バースト検出 / 情報拡散 / ネットワーク分析 / トピック抽出 / Spatial Network |
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| 研究実績の概要 |
昨年度は研究をさらに進展させると共に，提案手法の実問題への適用性・有用性を向上させることと，適用可能なデータの種類を増やすことを目指して，位置情報，属性，履歴などの情報も扱えるようなアルゴリズムの改良・開発を行った．
ソーシャルネットワーク上の議論話題検出のための時空間コミュニティ抽出法については，時空間バースト検出のための基本法となる双対SR法に加えて，基本法の高度化に向けて，実空間上に展開されるSpatial Networkを対象にして，ユーザやランドマークの位置や属性，履歴を考慮する観光時のユーザ行動の推定に利用できる各種手法を確立した．
ツイート群における議論話題の変遷の分析手法については，昨年度開発したトピック系列可視化システムを，さらに大量のデータやトピック数を処理できるようにするために，既存システムの多面的な性能分析と，その結果に基づいたシステムの改良を行った．さらに，Twitterのジオタグ情報で得られる位置を考慮することで，多くのユーザによって空間上に生み出される移動軌跡や複数のユーザが集まるようなホットスポットを抽出するための基礎技術の検討を行った．
今年度も同様にNon-spatial NetworkだけでなくSpatial Networkも考慮して，基本法を含む各種手法を多様なデータに適用して評価すると共に，位置，属性，履歴なども活用して多面的な分析を行えるように，さらなる手法の拡張を目指す予定である．
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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
概ね順調かつ計画通りに研究を勧めている．
さらに，昨年度は実空間のランドマークとの照合を行えるように，位置情報を考慮したSpatial Networkを扱うためのアルゴリズムを各種開発した．
また，Twitter社がツイートデータ販売会社のGnipを買収して，本格的にデータの直接有償販売する方針に移行したことに伴い，データを取得するためのAPI制限がますます厳格化されていることから，Flickrなどの他のソーシャルメディアデータも活用して研究を勧められるようにする作業を開始した．
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度は，提案手法のさらなる改良と，昨年度のSpatial Networkと他ソーシャルメディアデータの扱いをさらに進める．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
残額をゼロにした後に，注文した図書が当初予定していた金額より安く購入できたため，差額が生じた．
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| 次年度使用額の使用計画 |
物品購入に使用する．
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