著者

那須野 薫 松尾 豊

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.113, no.338, pp.25-28, 2013-11-27

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2013年参議院選挙において国政選挙として初めてインターネット選挙運動が解禁された.情報拡散による有権者への認知度向上や働きかけの機会増加などを狙い,多くの候補者がマイクロブロギングサービスのTwitterを選挙運動に利用した.本稿では,Twitterにおける候補者アカウントの状態や情報拡散に焦点を当て当選者の予測を試みる.Twitterから直接取得できる6つのアカウントの状態に関する素性(フォロワー数,フレンド数選,挙期間中のツイート数など.以下,素性A)に加え,本稿で提案する3つの情報拡散に関する素性(情報拡散の大きさ,多様度,忠誠度.以下,素性B)を用いて教師あり学習のRandom Forestにより当選者を予測する.予測実験の結果,素性Aと素性Bを同時に利用した予測では,素性Aのみを利用した予測より予測性能(F値)が約12%向上した.また,各素性の予測への重みや選挙当落との相関から,当選するためのTwitterにおける望ましい状態が示唆された.