著者

岩崎 祐貴 折原 良平 清 雄一 中川 博之 田原 康之 大須賀 昭彦

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.30, no.1, pp.152-160, 2015-01-06 (Released:2015-01-06)

参考文献数

30

被引用文献数

2

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Nowadays, anybody can easily express their opinion publicly through Consumer Generated Media. Because of this, a phenomenon of flooding criticism on the Internet, called flaming, frequently occurs. Although there are strong demands for flaming management, a service to reduce damage caused by a flaming after one occurs, it is very difficult to properly do so in practice. We are trying to keep the flaming from happening. It is necessary to identify the situation and the remark which are likely to cause flaming for our goal. Concretely, we propose methods to identify a potential tweet which will be a likely candidate of a flaming on Twitter, considering public opinion among Twitter users. Among three categories of flamings, our main focus is Struggles between Conflicting Values (SBCV), which is defined as a remark that forces one's own opinion about a topic on others. Forecasting of this type of flamings is potentially desired since most of its victims are celebrities, who need to care one's own social images. We proceed with a working hypothesis: a SBCV is caused by a gap between the polarity of the remark and that of public opinion. First, we have visualized the process how a remark gets flamed when its content is far from public opinion, by means of our original parameter daily polarity (dp). Second, we have built a highly accurate flaming prediction model with decision tree learning, using cumulative dp as an attribute along with parameters available from Twitter APIs. The experimental result suggests that the hypothesis is correct.

著者

岩崎 祐貴 折原 良平 清 雄一 中川 博之 田原 康之 大須賀 昭彦

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

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近年,ブログやtwitterなどソーシャルメディアの普及により誰でも気軽に情報発信できるようになった.それに伴い頻繁に炎上が起こり,ブログの閉鎖や個人情報の特定といった被害に合うリスクが高まっている.そこで本研究では,実際に炎上したtwitterやブログ記事を収集,分析することで炎上の原因を調査した.また,今後の炎上を防ぐため,過去の炎上事例を教師データとした機械学習の適用方法を提示する

著者

岩崎 祐貴 谷口 和輝

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 第34回 (2020)

巻号頁・発行日

pp.1H4OS12b04, 2020 (Released:2020-06-19)

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Webサイトやアプリの訪問者に対して各個人の嗜好に合わせた商品訴求が可能なオンライン広告の隆盛に伴い,大量のユーザに多様な配信が可能な広告配信プラットフォームの重要性が増している.各プラットフォームでは独自のアルゴリズムが構築されており,運用担当者は広告クリエイティブの運用による広告効果の改善に力を注いている.このような背景の中で,ユーザの反応が得られるようなより多くの広告クリエイティブを制作し入稿する作業が重要になる.しかし,各プラットフォームでは広告配信に利用できる広告数に上限があるため,広告クリエイティブを入稿する優先順序を決める必要がある.本研究では,オンライン広告の管理構造に着目し,広告間の相対的な順位を学習することで,どの広告から配信すべきかの推定を行う手法を提案する.まず,広告クリエイティブの画像や配信設定といったマルチモーダルなデータから広告間の相対的な順位を予測するモデルを構築する.そして広告の配信データを用いたオフラインでの予測検証を行い,提案手法の有効性を示す.

著者

岩崎 祐貴 折原 良平 清 雄一 中川 博之 田原 康之 大須賀 昭彦

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.2013, pp.1J3OS22a4, 2013

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<p>近年,ブログやtwitterなどソーシャルメディアの普及により誰でも気軽に情報発信できるようになった.それに伴い頻繁に炎上が起こり,ブログの閉鎖や個人情報の特定といった被害に合うリスクが高まっている.そこで本研究では,実際に炎上したtwitterやブログ記事を収集,分析することで炎上の原因を調査した.また,今後の炎上を防ぐため,過去の炎上事例を教師データとした機械学習の適用方法を提示する</p>

著者

岩崎 祐貴 谷口 和輝

出版者

人工知能学会

雑誌

2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

巻号頁・発行日

2020-04-01

著者

岩崎 祐貴

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 第32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.4Pin114, 2018 (Released:2018-07-30)

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技術の発展に伴い表現力の高いインターネット広告が増えている中,ユーザーと広告主双方に利点のある広告のクリック率(CTR)予測が盛んに行われている.その広告に関連するあらゆる情報,例えば広告の出ているメディアやページ内の表示場所,広告を見たユーザーのデモグラフィック,広告主とその商品,クリエイティブと呼ばれる広告バナーの画像や文面等がクリックを引き起こす要因として考えられる.しかし,高速なレスポンスタイムが求められるインターネット広告では,情報量が多く処理や学習に時間を要してしまうことから,画像や文面を用いて予測性能を改善したり,知識を抽出する研究があまり進んでいない.その解決策として高次元タスクにおいて顕著な成果を上げているDeep Learningを用いて画像やテキストといった各要素をEnd-to-Endに学習させ,得られた結果から配信影響について議論する.また,従来の手法との比較実験から考察とまとめを行う.本研究の目標は,新規の広告に対してCTRを見積もること,また学習されたモデルからCTRに寄与する特徴,配信影響を発見することである.