2 0 0 0 OA 震災時におけるツイッターのトレンドワードと拡散情報を利用したデマ推定の一考察
現在ソーシャルネット・ワーキング・サービス(SNS)は,テレビや新聞といった既存のメディアと並んで情報収集のツールとして,また知人や友人らと繋がりをもつことでネットワークを構築し,情報の共有などを行っている.東日本大震災時に投稿され拡散した数多くの情報には,結果的に間違った情報であったデマも含まれてしまった.そこで本研究では東日本大震災時にTwitterに投稿された約3億のTweetデータにおいて,リツイート数などを使って情報の拡散状況とデマにつながりやすいキーワードを分析結果を特徴量としたクラスタリングを行うことで,デマ情報かどうかを推定する試みを行う.
- 著者
- 須田剛裕 小嶋和徳 伊藤慶明 石亀昌明 鳥海不二夫
- 出版者
- 一般社団法人情報処理学会
- 雑誌
- 全国大会講演論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.2013, no.1, pp.99-101, 2013-03-06
現在ソーシャルネット・ワーキング・サービス(SNS)は,テレビや新聞といった既存のメディアと並んで情報収集のツールとして,また知人や友人らと繋がりをもつことでネットワークを構築し,情報の共有などを行っている.東日本大震災時に投稿され拡散した数多くの情報には,結果的に間違った情報であったデマも含まれてしまった.そこで本研究では東日本大震災時にTwitterに投稿された約3億のTweetデータにおいて,リツイート数などを使って情報の拡散状況とデマにつながりやすいキーワードを分析結果を特徴量としたクラスタリングを行うことで,デマ情報かどうかを推定する試みを行う.
現在ソーシャルネット・ワーキング・サービス(SNS)は,テレビや新聞といった既存のメディアと並んで情報収集のツールとして,また知人や友人らと繋がりをもつことでネットワークを構築し,情報の共有などを行っている.東日本大震災時に投稿され拡散した数多くの情報には,結果的に間違った情報であったデマも含まれてしまった.そこで本研究では東日本大震災時にTwitterに投稿された約3億のTweetデータにおいて,リツイート数などを使って情報の拡散状況とデマにつながりやすいキーワードを分析結果を特徴量としたクラスタリングを行うことで,デマ情報かどうかを推定する試みを行う.