著者

鳥海 不二夫 榊 剛史

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.58, no.6, pp.1287-1299, 2017-06-15

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近年,ソーシャルメディアにおいては,震災や選挙,炎上などの社会的イベントにより,特定の話題が大きく取り上げられるバースト現象が頻繁に発生している.そのような社会的イベントがどのように社会に受け止められているかを正確に理解するためには,バースト現象を分析し,どのような人々がどのような意見を表明しているかを明らかにするための技術が必要不可欠である.本研究ではバースト現象発生時に,(1)どのようなトピックが含まれるか,(2)各トピックがどのようなユーザによって拡散されているかを分析することで,バースト現象の詳細を明らかにする手法を提案した.まず,予備評価実験で,提案するトピック分類手法およびユーザ分類手法により適切な結果が得られることを示した.事例分析では提案手法を用いて炎上や自然災害など5つのバースト事例の分析を行い,それぞれの事例において,投稿数が多くかつ多様なユーザに語られていたトピック,投稿数が多いが一部のユーザのみに語られていたトピックを明らかにした.本提案手法は,必ずしも新しい手法ではなく,基本的には既存の手法の組合せによるものである.しかしながら,それによってバースト現象の詳細を分析することが可能であることを示した点が本論文における最も大きな貢献である.Recently, burst phenomena, which mean specific topics are referred widely, occur frequently on social media. Those are caused by some social events such as natural disasters, public election and flaming. To understand how such social events have been received by the society as a whole, we need a new method, which reveal who has what opinion by analyzing burst phenomenon. In this paper, we propose a method to reveal details of bust phenomenon by analyzing (1) what kinds of topics are included in a burst (2) who propagate each topics. In preliminary evaluation experiments, we show that it is possible to acquire appropriate results by the proposed method for topic clustering and use community detection. In detailed case analysis, we analyze 5 bust cases, including natural disasters and flaming, and uncover that some big topics are referred by various users and other big topics are referred by partial users in each cases. The proposed method basically consists of common techniques; those are not so new one technically. The contribution of this paper is to prove that it is possible to analyze burst phenomena in detail by the combination of existing simple methods.