| 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，ソーシャルネットワーク上の議論話題検出に関しては，群れにおける個体の整列，分離，結束という3種類の行動特性を考慮した人々のオピニオン形成のモデルとその変化点検出や，例えばスポットに対する人気度や，スポットの範囲などのデータを，異なるソーシャルメディアのデータを用いて表現し，それらを突合して分類できるモデルを提案し，さまざまなソーシャルネットワークデータを用いて評価した．
ツイート群における議論話題の変遷の可視化に関しては，従来はトピック分類の対象とするデータがBag of Words形式であるために，どうしても出現頻度が高い単名詞が優先的に選択され，トピック内容の詳細がわかりにくい問題が存在したが，単語ではなく単語の関係，つまり単語2-gramをトピック抽出の対象とするとともに，トピックの内容を単語2-gramを組み立てた有向グラフであるトピックグラフとして表示することで，トピックの内容を詳しく・わかりやすくする手法を開発した．これは，2017年度の第31回人工知能学会全国大会に投稿済みである．
さらに，Twitterのジオタグで得られる位置情報を考慮することで，多くのユーザが同一の目的で共同で通過することによって現実空間上に生み出される移動軌跡を抽出する手法を開発し，鉄道路線データと照合して性能を評価すると共に，花見の時に多くの人が通る経路が桜並木と一致することを示し，情報処理学会論文誌：データベースに投稿し，すでに採録が決定した．
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