著者

白井 嵩士 榊 剛史 鳥海 不二夫 篠田 孝祐 風間 一洋 野田 五十樹 沼尾 正行 栗原 聡 Shirai Takashi Sakaki Takeshi Toriumi Fujio Shinoda Kosuke Kazama Kazuhiro Noda Itsuki Numao Masayuki Kurihara Satoshi

雑誌

SIG-DOCMAS = SIG-DOCMAS

巻号頁・発行日

no.B102, 2012-03-11

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Twitter is a famous social networking service and has received attention recently.Twitter user have increased rapidly, and many users exchange information. When 2011 Tohokuearthquake and tsunami happened, people were able to obtain information from social networkingservice. Though Twitter played the important role, one of the problem of Twitter, a false rumordiffusion, was pointed out. In this research, we focus on a false rumor diffusion. We propose ainformation diffusion model based on SIR model, and discuss how to prevent a false rumor diffusion.

著者

鳥海 不二夫 榊 剛史 岡崎 直観 Fujio Toriumi Takeshi Sakaki Naoki Okazaki

雑誌

人工知能 = journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.29, no.2, pp.172-181, 2014-03-01

著者

鳥海 不二夫 榊 剛史 吉田 光男

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.35, no.4, pp.F-K45_1-7, 2020-07-01 (Released:2020-07-01)

参考文献数

20

被引用文献数

21

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The spread of COVID-19, the so-called new coronavirus, is currently having an enormous social and economic impact on the entire world. Under such a circumstance, the spread of information about the new coronavirus on SNS is having a significant impact on economic losses and social decision-making. In this study, we investigated how the new type of coronavirus has become a social topic in Japan, and how it has been discussed. In order to determine what kind of impact it had on people, we collected and analyzed Japanese tweets containing words related to the new corona on Twitter. First, we analyzed the bias of users who tweeted. As a result, it is clear that the bias of users who tweeted about the new coronavirus almost disappeared after February 28, 2020, when the new coronavirus landed in Japan and a state of emergency was declared in Hokkaido, and the new corona became a popular topic. Second, we analyzed the emotional words included in tweets to analyze how people feel about the new coronavirus. The results show that the occurrence of a particular social event can change the emotions expressed on social media.

著者

榊 剛史 鳥海 不二夫 大知 正直

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33回 (2019)

巻号頁・発行日

pp.2D4OS1a01, 2019 (Released:2019-06-01)

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フェイクニュースや炎上,エコチェンバー現象など,近年は個人による情報発信における負の側面が注目されている.しかし,近年のソーシャルメディア上の情報拡散は大規模かつ複雑な現象となっており,人間が全体像を直観的に理解することが難しい. そこで本稿では,ソーシャルメディア上の情報拡散を直観的に理解可能な形で可視化する手法を提案する.具体的には、ソーシャルメディア上の社会ネットワークにクラスタリングを再帰的に適用し,コミュニティの階層構造を構築する.これらの階層構造を用いて,情報拡散を可視化する.階層構造を用いることで,複雑な現象をより単純な構造へ変換し,それにより人間の直観的な理解を促す.提案手法を実際のTwtiter上の大規模情報拡散事例に適用し,妥当な可視化結果が得られることを確認した.

著者

榊 剛史 鳥海 不二夫

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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フェイクニュースや炎上,エコチェンバー現象など,近年は個人による情報発信における負の側面が注目されている.我々は,それらの現象を引き起こす原因の一つとして,ソーシャルポルノという仮説を提案する.ソーシャルポルノとは,「特定のコミュニティに属するユーザが、脊髄反射的に拡散・共有してしまいたくなる情報」を意味する.本論文では,ソーシャルポルノの観測を行う前段階として,ユーザ反応時間という尺度を定義し,いくつかのツイートについて,ユーザ反応時間分布の違いを考察した.結果として,特定のコミュニティのユーザが拡散する投稿とランダム抽出した投稿には,ユーザ反応時間の分布に違いが生じる可能性が示唆された.

著者

鳥海 不二夫 篠田 孝祐 栗原 聡 榊 剛史 風間 一洋 野田 五十樹

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.112, no.94, pp.19-24, 2012-06-14

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本論文では,東日本大震災時の前後にTwitterに投稿された約4億のTweetを用いて,震災がTwitterを用いたリツイート行動に与えた影響を分析した.リツイートの時系列を混合正規分布を用いてモデル化し,震災直後にはリツイートが行われるタイミングが短くなり多くの情報が素早く大勢のユーザに共有されたことを明らかにした.また,得られたモデルをクラスタリングすることで,リツイートの時系列変化を5パターンに分類しそれぞれの特徴を分析し,各パターンの出現数が震災前後でどのように変化したかを確認した.

著者

岡田 佳之 榊 剛史 鳥海 不二夫 篠田 孝祐 風間 一洋 野田 五十樹 沼尾 正行 栗原 聡

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27回全国大会(2013)

巻号頁・発行日

pp.3I4OS14b1i, 2013 (Released:2018-07-30)

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本研究では,Twitterにおけるデマ・流言問題に着目し,デマならびにデマの訂正情報の拡散の仕方を4つのクラスに分類する.デマの拡散に対し,病気の感染モデルとして有名なSIRモデルに基づく「デマ拡散SIR拡張モデル」を提案し,東日本大震災における実際のデマ拡散が再現できるかを検証した.その結果,デマならびにデマの訂正情報の拡散がそれぞれ1回のピークを持つ事例において再現可能であることを確認した.

著者

白井 嵩士 榊 剛史 鳥海 不二夫

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, pp.1-4, 2012

著者

榊 剛史 井上 昂治 山野 泰子 岩澤 駿 杉本 舞 松原 仁 谷口 忠大

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.38, no.1, pp.92-95, 2023-01-01 (Released:2023-01-01)

著者

白井 嵩士 榊 剛史 鳥海 不二夫 篠田 孝祐 風間 一洋 野田 五十樹 沼尾 正行 栗原 聡

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

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ソーシャルメディアでは多くのユーザーが活発な情報交換を行っており、情報が短時間で拡散するという特徴がある。しかし、これらの中にはデマ情報も含まれており、デマ情報の拡散が問題視されている。本研究ではTwitterにおけるデマ情報およびデマ訂正情報の拡散に焦点を当て、これらの拡散の様子を解析するとともに、感染症の伝播モデルを応用した拡散モデルを提案し、早急なデマ拡散の収束を目的とする方策を検討する。

著者

榊 剛史 松尾 豊

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.26, no.4, pp.773-780, 2014-08-15 (Released:2014-09-23)

参考文献数

16

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近年,ソーシャルメディア上のデータを分析することで社会調査やマーケティングを実現する試みが増加している.ユーザの投稿内容を分析し,マーケティングに活かすには,調査対象のユーザ属性を取得する必要がある.ユーザ属性によっては,推定しやすいものと推定しにくいものがあり,例えば年齢や性別などの属性の推定は,以前から研究が行われていた.一方,ユーザ属性のなかでも職業は取得することが難しく,これまで研究が行われていない.本研究では,ユーザの職業を判別するために,ユーザの投稿内容に加え,ユーザの自己紹介文およびユーザが他の人から付与されたタグの情報を使うことで精度を向上させる.提案手法では,サポートベクターマシン(SVM)を使い,ユーザの投稿内容や自己紹介文,被リスト名を素性とすることで,会社員の職業推定に関して,適合率0.85,再現率0.77という実用的な精度で職業判別を実現することができた.

著者

井上 昂治 山野 泰子 榊 剛史 山本 祐輔 岩澤 駿 松原 仁 杉本 舞 谷口 忠大

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.38, no.5, pp.771-774, 2023-09-01 (Released:2023-09-01)

著者

榊 剛史 鳥海 不二夫

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 (2018)

巻号頁・発行日

pp.2C201, 2018 (Released:2018-07-30)

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フェイクニュースや炎上,エコチェンバー現象など,近年は個人による情報発信における負の側面が注目されている.我々は,それらの現象を引き起こす原因の一つとして,ソーシャルポルノという仮説を提案する.ソーシャルポルノとは,「特定のコミュニティに属するユーザが、脊髄反射的に拡散・共有してしまいたくなる情報」を意味する. 本論文では,ソーシャルポルノの観測を行う前段階として,ユーザ反応時間という尺度を定義し,いくつかのツイートについて,ユーザ反応時間分布の違いを考察した.結果として,特定のコミュニティのユーザが拡散する投稿とランダム抽出した投稿には,ユーザ反応時間の分布に違いが生じる可能性が示唆された.

著者

榊 剛史 井上 昂治 山野 泰子 岩澤 駿 松原 仁 杉本 舞 谷口 忠大

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.38, no.2, pp.298-301, 2023-03-01 (Released:2023-03-02)

著者

榊 剛史 松林 達史 高野 雅典 清田 陽司

雑誌

人工知能

巻号頁・発行日

vol.36, no.2, 2021-03-01

著者

小山 耕平 浅谷 公威 榊 剛史 坂田 一郎

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33回 (2019)

巻号頁・発行日

pp.2E5J602, 2019 (Released:2019-06-01)

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ソーシャルメディアは世論形成に影響を与えている。特に、特定の情報がソーシャルメディア上にて急速かつ広範に拡散する減少はネット炎上と呼ばれ、政府の政策や企業の株価などに大きな影響を与えている。さらに、新聞やテレビいった従来のメディアがネット炎上を後追いで報道する事例も増加し、ネット炎上の社会的影響力は強くなりつつある。ネット炎上は企業の不祥事などに対して、改善を促す効果がある一方、ネット炎上の対象となることを恐れ、情報発信の萎縮を引き起こしているとの指摘もある。本研究は、「ネット炎上」発生メカニズムの一端を解明することを目的に、Twitter上で高頻度にネット炎上に参加するユーザー群を想定して分析を行った。分析の結果、高頻度でネット炎上に関与する「高頻度炎上関与ユーザー群」の存在が確認され、かつ、高頻度炎上関与ユーザー群は密な情報ネットワークを形成しており、フォロワー数が多いことが確認された。以上の分析より、高頻度参加ユーザーは共振構造を持ち、ネット炎上の拡散に影響を与えていることが推測される。

著者

白井 嵩士 榊 剛史 鳥海 不二夫 篠田 孝祐 風間 一洋 野田 五十樹 沼尾 正行 栗原 聡

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26回全国大会(2012)

巻号頁・発行日

pp.1C3OS121, 2012 (Released:2018-07-30)

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ソーシャルメディアでは多くのユーザーが活発な情報交換を行っており、情報が短時間で拡散するという特徴がある。しかし、これらの中にはデマ情報も含まれており、デマ情報の拡散が問題視されている。本研究ではTwitterにおけるデマ情報およびデマ訂正情報の拡散に焦点を当て、これらの拡散の様子を解析するとともに、感染症の伝播モデルを応用した拡散モデルを提案し、早急なデマ拡散の収束を目的とする方策を検討する。

著者

榊 剛史 松尾 豊 Takeshi Sakaki Yutaka Matsuo

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.27, no.1, pp.67-74, 2012-01-01

参考文献数

41

著者

岡田 佳之 榊 剛史 鳥海 不二夫 篠田 孝祐 風間 一洋 野田 五十樹 沼尾 正行 栗原 聡

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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本研究では,Twitterにおけるデマ・流言問題に着目し,デマならびにデマの訂正情報の拡散の仕方を4つのクラスに分類する.デマの拡散に対し,病気の感染モデルとして有名なSIRモデルに基づく「デマ拡散SIR拡張モデル」を提案し,東日本大震災における実際のデマ拡散が再現できるかを検証した.その結果,デマならびにデマの訂正情報の拡散がそれぞれ1回のピークを持つ事例において再現可能であることを確認した.

著者

榊 剛史 松尾 豊

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.24, 2010

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近年、マイクロブログサービスであるTwitterが脚光を浴びており、ビジネス・研究分野において、様々な分析やサービスが発表されている。本論文ではTwitterのリスト機能に注目する。リスト機能は、ユーザーを整理するための機能であるが、同時にユーザーへのソーシャルブックマーク(SBM)と捉えることができる。既存のSBM分析の手法を適用することで、Twitterユーザーの属性抽出や特徴語抽出を行う。