2019 Fiscal Year Annual Research Report
ソーシャルキャピタルの成長とユーザの情報行動との相互作用に関する研究
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16H02904
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
佐藤 哲司 筑波大学, 図書館情報メディア系, 教授 (70396117)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
手塚 太郎 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (40423016)
若林 啓 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (40631908)
歳森 敦 筑波大学, 図書館情報メディア系, 教授 (80222149)
斉藤 和巳 神奈川大学, 理学部, 教授 (80379544)
伏見 卓恭 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 助教 (80755702)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 社会ネットワーク分析 / 機械学習 / コミュニティ成長の予測 / 情報探索モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ソーシャルキャピタルが時間経過とともに増減する過程を解明することを目的に、ユーザの多様な情報行動における時系列解析に取り組んできた。まず、ソーシャルメディアにおいて直接的な情報拡散・情報伝播手段となるリツイートによって、同一の情報を共有するコミュニティの成長予測をモデル化し、成長のトリガとなったリツイートを成長誘発エッジとして早期に検出する手法を考案した。Higgs粒子発見を知らせる専門家集団の中での情報伝播など、実際のコミュニティにおける情報拡散をグラフで表現し、提案する評価尺度を用いることで従来手法では成長後にならなければ分からない成長誘発エッジを、エッジ発生時に高精度で推定できることを確認した。
また、インターネットショッピングサイトにおける商品探索行動を、探索クエリとして入力したキーワードの情報量を用いてモデル化し、実サイトにおける大量の探索ログを分析した結果、多くの探索行動は一定の情報量に収斂することを明らかにした。
一方、コミュニティ内での情報共有を円滑に行うためには、コミュニティを構成するメンバーが理解容易なドキュメントを用いる必要があることから、ドキュメントの多様な特徴量の中から平易な文書であることを表す特徴量を、非負値行列因子分解(NMF)を用いて抽出する特徴量選択手法を提案した。動画共有サイトにおけるコメント語彙の時系列解析手法にも取り組み、笑い(www)や拍手(888)などの「煽り言葉」の出現位置や投稿時期に、ビデオ特有の傾向（偏り）があることを明らかにした。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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