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 Okada Yoshiyuki Takeshi Sakaki Fujio Toriumi Kosuke Shinoda Kazuhiro Kazama Itsuki Noda Masayuki Numao Satoshi Kurihara

雑誌

SIG-SAI = SIG-SAI

巻号頁・発行日

vol.16, no.1, pp.1-9, 2013-03-11

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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 Tohoku earthquake and tsunami happened, people were able to obtain information from social networking service. Though Twitter played the important role, one of the problem of Twitter, a false rumor diffusion, was pointed out. In this research, we focus on a false rumor diffusion. We propose a information diffusion model based on SIR model, classify the way of diffusion in four categories, and reapper the real diffussion by using this new model.

著者

榊 剛史 松林 達史 高野 雅典 清田 陽司

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.36, no.2, pp.108-118, 2021-03-01 (Released:2021-03-01)

著者

池田 圭佑 榊 剛史 鳥海 不二夫 栗原 聡

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

JSAI大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2017, pp.3P1NFC00a1, 2018-07-30

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<p>東日本大震災時Twitterなどのソーシャルメディアが重要な情報源として積極的に利用された.一方でTwitter利用にはデマが拡散してしまうなどの問題がある.我々はこれまでデマ収束を行うための前段階として情報拡散モデルを構築し, デマの拡散メカニズムの同定を目指してきた.CHIDRIは本年で卒業とのことより,これまでの研究成果から得た知見をまとめ,今後の情報拡散制御手法構築へ向け考察を行う.</p>

著者

池田 圭佑 榊 剛史 鳥海 不二夫 栗原 聡

雑誌

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) (ISSN:18827780)

巻号頁・発行日

vol.11, no.1, pp.21-36, 2018-03-14

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東日本大震災や熊本地震において,Twitterなどのソーシャルメディアが重要な情報源として利用された.一方,デマ情報のような誤った情報の拡散も確認されており,デマ情報の抑制手法の確立は災害大国日本において急務である.しかし,デマ情報がどのように拡散するかは明らかになっておらず,そのため有効な抑制手法も確立されていない.本稿では,これまでに提案した口コミに着目した情報拡散モデルにおいて「人の生活パタン」および「複数の情報源からの情報発信」を考慮した新たな情報拡散モデルを提案する.本モデルを用いて,これまで再現性に課題のあった実際のデマ情報を再現し,本モデルの妥当性を確認した.また,デマ情報の抑制手法の検討および評価もあわせて行った.その結果,デマ情報を否定する訂正情報をより多く拡散させるための手法が明らかになった.During the Great East Japan Earthquake and the Kumamoto Earthquake, people used social media such as Twitter as an important information source. On the other hand, misinformation such as false rumor was diffused. There are many disasters in Japan, we need methods to suppressing false rumor. However, it is not clear how false information diffuses, then an effective suppression method has not been established. In this paper, we propose a novel information diffusion model considering "life pattern" and "information dissemination from multiple information sources". We confirmed the validity of our model by reproducing the actual false rumor that was not reproducible before. We also evaluated the method of suppressing false rumor. As a result, we revealed methods to spread more "correction information".

著者

森 純一郎 榊 剛史 梶川 裕矢 坂田 一郎

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

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本論文では、萌芽研究領域特定のための大規模論文情報を用いた引用予測に関する研究を行う。

著者

谷 直樹 風間 一洋 榊 剛史 吉田 光男 斉藤 和巳

雑誌

情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)

巻号頁・発行日

vol.10, no.2, pp.31-41, 2017-06-28

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Twitterは現実世界の状況を把握するソーシャルセンサとして活用されており,位置情報が付加されているジオタグ付きツイートを用いた人間の移動や観光地情報の分析がさかんに行われている.本論文では,ジオタグ付きツイートを内容や移動速度,移動距離などの条件に基づいて選別・集積して得られる位置情報から,それらの発言者たちが共通で利用している交通路を抽出する方法を提案する.実際には,まずツイート投稿中またはその前後にユーザが移動したと推定されるツイート群を抽出し,対象地域を細分化した矩形領域内のツイートをHough変換して,交通路の断片である近似線分群を求める.次に,連続していると推定される近似線分をグループ化して,3次スプライン曲線で近似・補間することで,連続した交通路として抽出する.実際に,JR山手線周辺の領域の抽出結果を可視化して,提案手法の特徴を分析する.また,特に鉄道路線に着目して,国土数値情報鉄道時系列データと比較することで,提案手法を評価する.さらに,動的に生成される経路抽出の応用例として,桜並木に沿って移動する花見客の経路を分析する.

著者

風間 一洋 鳥海 不二夫 榊 剛史 篠田 孝祐 栗原 聡 野田 五十樹

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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東日本大震災は日本に長期間に渡ってさまざまな影響を及ぼした.本稿では,Twitterにおいて震災に関連した話題に用いられた単語を抽出し,それらの単語と他の単語との関係の時系列的変化を分析し,震災発生から時間が経過するごとに,どのようにユーザの関心が変化していったかを推定する.

著者

佐藤 亮佑 木村 浩 鳥海 不二夫 榊 剛史 風間 一洋 福田 健介

出版者

一般社団法人 日本原子力学会

雑誌

日本原子力学会 年会・大会予稿集

巻号頁・発行日

vol.2012, 2012

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本研究のシリーズ報告である「(1)テレビ報道からツイッターへの情報伝播に関する分析」によって、テレビ報道とツイッターの間に関連性があることが示唆された。そこで本研究は、放射能を中心とした単語を含む情報に注目し、ツイッターとテレビ報道での放射能に関連する用語の共起構造を比較することで、ツイッターとテレビ報道との関連性を明らかにする。

著者

榊 剛史

出版者

工学系研究科技術経営戦略学専攻

巻号頁・発行日

2013-12-20

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学位の種別: 課程博士

著者

石井 晃 小籔 拓馬 榊 剛史 鳥海 不二夫 内山 幸樹 薄井 司

出版者

一般社団法人日本物理学会

雑誌

日本物理学会講演概要集 (ISSN:2189079X)

巻号頁・発行日

vol.70, no.1, 2015-03-21

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.25, 2011

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近年、ソーシャルメディアの爆発的な普及に伴い、ネット上に流通するクチコミの量は増え続けており、その種類も多様化している。本研究では、それらのネット上のクチコミに人物目撃情報が多数含まれていることに着目し、位置情報と共にそれらをリアルタイムに抽出・提示するシステムを試作した。本システムにより、ソーシャルメディアからのリアルタイムイベントの抽出の可能性を検証する

著者

榊 剛史 鳥海 不二夫 大知 正直

雑誌

2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

巻号頁・発行日

2019-04-08

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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

鳥海 不二夫 吉田 光男 榊 剛史 小林 哲郎

雑誌

2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

巻号頁・発行日

2023-04-06

著者

丸井 淳己 則 のぞみ 榊 剛史 森 純一郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会研究会資料 知識ベースシステム研究会 102回 (2014/7) (ISSN:24364592)

巻号頁・発行日

pp.10, 2014-07-24 (Released:2021-07-14)

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It is now common to have a conversation with others on social media. Many research have been taken to see the community structure on social media, but there are few studies that apply link-based community (link community) detection on a large social network. Link community detection allows users to belong to more than one community. We improve the method of existing link community detection of Ahn et al., which extracts many small communities. We evaluate existing and proposing methods by network indexes, and we characterize link communities from users' biographies. We found that link communities sharing users have similar characteristics from biographies.

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

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2013, no.SAI-016, pp.01, 2013-03-11 (Released:2021-08-31)

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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 Tohoku earthquake and tsunami happened, people were able to obtain information from social networking service. Though Twitter played the important role, one of the problem of Twitter, a false rumor diffusion, was pointed out. In this research, we focus on a false rumor diffusion. We propose a information diffusion model based on SIR model, classify the way of diffusion in four categories, and reapper the real diffussion by using this new model.

著者

上子 優香 榊 剛史 原 忠義 森 純一郎 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29回 (2015)

巻号頁・発行日

pp.4I13, 2015 (Released:2018-07-30)

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これまでニュース記事の一読者に過ぎなかった人々が、ソーシャルメディアを通じて意見を発信することで社会的影響力を持つようになってきた。本研究ではYahoo!ニュース内のコメントとTwitterでのコメントを対象として、ニュース記事のもつ言語的特徴が、ニュース記事の読者がソーシャルメディア上で発信するコメントの数や感情度に与える影響と、プラットフォームによるコメントの性質の違いを明らかにした。

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

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2012, no.DOCMAS-B102, pp.06, 2012-03-11 (Released:2021-08-28)

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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 Tohoku earthquake and tsunami happened, people were able to obtain information from social networking service. Though Twitter played the important role, one of the problem of Twitter, a false rumor diffusion, was pointed out. In this research, we focus on a false rumor diffusion. We propose a information diffusion model based on SIR model, and discuss how to prevent a false rumor diffusion.

著者

石井 晃 小籔 拓馬 北尾 明子 鳥海 不二夫 榊 剛史

雑誌

研究報告知能システム(ICS)

巻号頁・発行日

vol.2015-ICS-178, no.10, pp.1-7, 2015-02-23

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A mathematical theory for social events is presented based on a former mathematical model for the hit phenomenon in entertainment as a stochastic process of interactions of human dynamics. The model uses only the time distribution of advertisement budget as an input, and word-of-mouth (WOM) represented by posts on social network systems is used as data to compare with the calculated results. The unit of time is a day. The calculations of intention of people in Japanese society for the scandal of cell of stimulus-triggered acquisition of pluripotency (also known as STAP) agree very well with the twitter posting distribution in time. We focused on users' interests to classify each tweet to clusters. We devide the tweets of the STAP cell scandal into several clusters due to the frequent communication to each other. We found that the time variation of the intentions are very different for each clusters. We present some calculation due to the model for the two typical culsters; ordinary people and academic people.

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34回 (2020)

巻号頁・発行日

pp.1L4GS503, 2020 (Released:2020-06-19)

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近年,ウェブ・SNSの普及による情報発信・拡散の変化に伴い,デマやフェイクニュースの拡散,エコーチェンバーの発生等,情報拡散にまつわる様々な問題のある現象が顕在化している.このような状況において,情報拡散の質を評価する技術の必要性が高まっている.本研究では,「ソーシャルポルノ(脊髄反射的に拡散・共有してしまいたくなる情報)」の存在を仮定し,それに基づいて,情報発信元(以下,メディア)の質を評価する定量的な指標を提案することを目指す.各メディアの情報を拡散するユーザの反応時間に着目し,メディアごとのユーザの反応時間を集計した指標を扇動性を表す一つの指標として提案した.結果として,提案指標は,記事や記事の拡散度合いによらず,メディアによって固有の値を持つ傾向が示唆された.今後は,大規模にユーザ評価実験を行い,提案指標の妥当性についてさらに検証していく.

著者

セーヨーサンティ 榊 剛史 内山 幸樹

雑誌

研究報告自然言語処理(NL)

巻号頁・発行日

vol.2010-NL-199, no.10, pp.1-7, 2010-11-11

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ソーシャルメディアを介した情報伝搬が活発になる中で、多くの人々の個人単位での行動や心理状態が把握しやすくなりつつある。本研究は大量の口コミ分析によって得られた市場心理と日経 225 先物の推移を機械学習させ、売買予測モデルを確立した。取引シミュレーションの検証結果は日経 225 先物の動向予測において、口コミ分析が有効であることを示している。