著者
冨永 登夢 土方 嘉徳 西田 正吾
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.28, 2014

Twitterはマイクロブログサービスとして世界中の人々に利用されるため,非常に大規模なデータを持つ.これを対象とした研究は多く,ユーザプロフィールや投稿テキスト,ユーザ間のリンクなどが主な素性とされてきた.しかし,アイコン画像に注目した研究はこれまでに存在しない.そこで本研究は,アイコン画像がユーザの内面的特徴を示唆するという仮説のもと,アイコン画像を分類しそれぞれのユーザの使用傾向を調査した.
著者
冨永 登夢 土方 嘉徳 西田 正吾
出版者
一般社団法人 人工知能学会
巻号頁・発行日
pp.3M44in, 2014 (Released:2018-07-30)

Twitterはマイクロブログサービスとして世界中の人々に利用されるため,非常に大規模なデータを持つ.これを対象とした研究は多く,ユーザプロフィールや投稿テキスト,ユーザ間のリンクなどが主な素性とされてきた.しかし,アイコン画像に注目した研究はこれまでに存在しない.そこで本研究は,アイコン画像がユーザの内面的特徴を示唆するという仮説のもと,アイコン画像を分類しそれぞれのユーザの使用傾向を調査した.
著者
冨永 登夢 土方 嘉徳
出版者
日本知能情報ファジィ学会
雑誌
知能と情報 (ISSN:13477986)
巻号頁・発行日
vol.31, no.1, pp.516-525, 2019-02-15 (Released:2019-02-15)
参考文献数
61

本研究では,Twitterユーザを対象に,人格特性の変化と他ユーザから受け取ったフィードバックの関係を明らかにした.ここで対象としている人格特性は,Five Factor Modelとして知られる開放性,誠実性,外向性,協調性,神経症傾向の5次元で構成される.我々はまず,IBMの提供するモデルを用いて,Twitterユーザのツイートから過去と現在の人格特性を推定した.次に,過去と現在の間に,Twitterユーザの人格特性がどの程度変化しているかを確認した.さらに,上述の期間において,Twitterユーザが受け取った返信,引用,そして登録に関するデータを取得し,それらと人格特性の変化量の関係を非線形重回帰分析により明らかにした.この分析から,他ユーザによるフィードバックが人格特性の変化に有意に影響する可能性があることが分かった.最後に,これらの結果を踏まえた考察と今後の展望について述べた.
著者
冨永 登夢 土方 嘉徳 西田 正吾
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集
巻号頁・発行日
vol.2014, pp.3M44in, 2014

<p>Twitterはマイクロブログサービスとして世界中の人々に利用されるため,非常に大規模なデータを持つ.これを対象とした研究は多く,ユーザプロフィールや投稿テキスト,ユーザ間のリンクなどが主な素性とされてきた.しかし,アイコン画像に注目した研究はこれまでに存在しない.そこで本研究は,アイコン画像がユーザの内面的特徴を示唆するという仮説のもと,アイコン画像を分類しそれぞれのユーザの使用傾向を調査した.</p>
著者
佐藤 文宏 冨永 登夢 土方 嘉徳 酒田 信親 西田 正吾
出版者
一般社団法人 システム制御情報学会
雑誌
システム制御情報学会論文誌 (ISSN:13425668)
巻号頁・発行日
vol.29, no.8, pp.355-361, 2016

<p>Our previous study designed interactive floor projection system with hands and toes input in terms of quick and light input system. This system lets user interact with floor projection by pointing the finger or stepping on projection image. It allows to realize floor interaction without using even a single hands.</p><p>However, in this system, it is difficult for user to input by toes to desired position precisely because of low accuracy of toe detection. In this paper, we propose a new toe detection method by means of implementing a leg model to improve the accuracy of toe detection. The model signifies human leg. It consists of three joints and; thigh, cnemis and foot length. Moreover, we conduct user study to investigate accuracy of toe detection compared with proposed and previous method. As a result, proposed method can detect toe position with higher accuracy than previous method.</p>