18 0 0 0 OA 震災による情報伝播ネットワークの変化
- 著者
- 臼井 翔平 鳥海 不二夫 石井 健一郎 間瀬 健二
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
- 巻号頁・発行日
- vol.26, 2012
2011年の東日本大震災はソーシャルメディアに大きな影響を与えた.その中でもTwitterは,その性質を大きく変貌させ,情報の拡散に大きく貢献した.これらのソーシャルメディアは災害時の情報源として期待されている.本研究では,Twitterのコミュニケーションによるネットワークの構造変化がTwitterでの情報伝播にどのように影響するのかを分析する.変化したネットワークは情報伝播しやすくなっていた.
1 0 0 0 情報過多社会を整理する~情報の質の定義~
情報過多社会である現在、玉石混交の情報が溢れている。人が閲覧する情報量は膨大で、処理できる情報量を明らかに超えている.そこで本研究では、質の高い情報を系から抽出する事により、誰でも容易に質の高い情報にアクセスできる整理された情報化社会の構築を目指している。情報の質は自然言語における情報量とは大きく異なり、その情報によって呼び起こされる背景知識に基づいている。そのため、自然言語と機械学習のアプローチから情報の質を測定することは困難であった。そこで、本研究では、情報を「拡散しているユーザの集合」として捉える事で、ユーザに蓄積された知識を活用することを提案する。そのためには、ユーザがRTをする確率を推定する必要がある。本研究では、各ユーザがあるtweetにどの程度興味を持っているのかを推定した。本研究においては2017年衆議院総選挙時のtweetを用いた。しかし、ユーザがtweetをRTするかどうかを推定することは本質的に推定することは難しいと言われている。そこで、本研究ではユーザがあるtweetにどの程度の興味を持っているのかを推定した。まず、tweetのクラスタリングを行い、ユーザがどのようなtweetに興味を持っているのかを分析した。tweetのクラスタリングは、自然言語ベースの分類は困難であると言われている。そこで、本研究では、ユーザのRT情報を用いたtweetの分散表現を用いたクラスタリングを行った。その結果、twitter上のユーザは興味のある情報しか見ないということがわかった。この分析結果を用いることによって、多くのユーザから関心を得ているtweet情報を抽出することが可能であると考えられる。
1 0 0 0 OA ネットワーク構造が情報拡散に与える影響の分析
- 著者
- 臼井 翔平 鳥海 不二夫 松尾 真人 平山 高嗣 間瀬 健二
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
- 巻号頁・発行日
- vol.27, 2013
ソーシャルメディアは2011年3月11日に発生した東日本大震災時に,非常に有力なツールとして,情報の拡散や収集に用いられた.現在ソーシャルメディアを新たな情報源として確立するため,ソーシャルメディア内に構築される友人ネットワーク上での情報拡散を対象とした研究が数多く行われている.本研究では,友人ネットワークの構造に着目し,構造の違いが情報拡散に及ぼす影響を分析する.