著者

細江 成洋 菊池 祥太郎 安田 孝美 水野 政司

雑誌

研究報告情報システムと社会環境(IS)

巻号頁・発行日

vol.2013-IS-126, no.9, pp.1-6, 2013-11-25

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昨今,ソーシャルメディアの特徴である,誰もが情報を発信でき,その情報が瞬時に広範囲に伝わるという特性から,口コミというものが期待されており,その重要性や効果に注目が集まっている.本研究では,ソーシャルメディアの中でも,マイクロブログサービス 「Twitter」 を取り上げ,Twitter 上での口コミ効果が,どのくらい商品の売れ行きに関わっているのを調査するために,Apple 社のモバイル端末 iPhone・iPod touch 向けアプリケーションのダウンロードサービスである 「iTunes App Store」 を対象とした.統計の結果,iTunes App Store ランキング急上昇前にはリツイートの増加が見られたが,ゲームなど特定のアプリにしか見られないことが判明した.さらに,ランキングが急上昇するには,リツイートの数よりも、リツイートの元となるつぶやきを発信した特定のユーザーが重要だということが明らかとなった.

著者

奥田 輔 安田 孝美 水野 政司

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. SS, ソフトウェアサイエンス (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.111, no.268, pp.1-6, 2011-10-20

参考文献数

12

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近年,ソーシャルメディアの普及に伴い,ユーザが情報の発信,受信の双方を手軽に,かつリアルタイムな情報の共有ができるようになった.本研究ではそのようなソーシャルメディアのひとつとして,マイクロブログサービス「Twitter」を取り上げ,その中で特定の商品に対するつぶやき数の推移とその商品の売れ行きとの間にいかなる相関が見て取れるかを検証した.今回,つぶやきの集計期間は2011年1月1日から2011年3月19日までの78日間,集計対象とした商品はiTunes App Storeで有料にて販売されているiPhone・iPod touch・iPad対応のモバイルアプリ, 1235種類である.統計の結果, Twitterのつぶやき数ランキング, iTunes App Storeのランキングの双方が24時間以内に, 1時間あたり10位以上のランク上昇が見られる割合は,全体の49.79%となった.また,つぶやき数ランキングが上昇してからそれに追随してiTunes App Storeのランキングが上昇する割合は37.17%,その時間遅れは平均値で4.9時間後,中央値で6時間後にする傾向が見られた.

著者

奥田輔 安田孝美 水野政司

雑誌

第74回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2012, no.1, pp.565-566, 2012-03-06

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近年,ソーシャルメディアの普及に伴い,その情報伝搬性の高さに注目して,実社会への影響や大域的な傾向を解明する試みが盛んになってきた.本研究では,ソーシャルメディアの題材として,マイクロブログサービス"Twitter"を,実社会のモデル例として,モバイルアプリケーションストア"iTunes App Store"を対象とし,Twitterの特定のアプリケーションに対するつぶやき数の増加がもたらすiTunes App Storeランキングへの影響を統計処理を用いて調査,研究を行った.

著者

菊池 祥太郎 小池 優希 浦田 真由 遠藤 守 安田 孝美 水野 政司

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告情報システムと社会環境(IS)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.3, pp.1-6, 2014-12-01

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ソーシャルメディアの特徴に,リツイートやシェアなどの情報を評価し広範囲なネットワークに情報を拡散する機能がある.近年は,ソーシャルメディア上の 「口コミ」 の拡散効果や活用の重要性について注目が集まっている.また,Deep Learning (深層学習) は機械学習アルゴリズムの 1 つであり,画像認識や音声認識の分野で大きな活躍を見せている.本研究では,ソーシャルメディアの 「Twitter」 における口コミの情報伝播効果が,モバイルアプリストアの 「iTunes App Store ランキング」 に与える影響の相関性・関連性について着目をした.さらに Deep Learning を用いて,Twitter におけるつぶやき数の変動や影響を与えやすい時間帯といった原因系データから,App Store ランキングの順位変動の予測可能性について分析・検証を行った.Feature of social media has a function to spread the information to the wide range of networks by Retweet and share. Recently, a word of mouth in social media is the spreading effect and importance of utilization. In addition, Deep Learning is used mainly in the field of speech and image recognition. In this study, we focused on the relation and correlation between the number of tweets on Twitter and ranking of application store on iTunes App Store. We was analysis and verification of the possibility of predicting fluctuation the App Store from time zone and fluctuation number of tweets by using the Deep Learning.

著者

細江 成洋 菊池 祥太郎 安田 孝美 水野 政司

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告情報システムと社会環境(IS)

巻号頁・発行日

vol.2013, no.9, pp.1-6, 2013-11-25

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昨今,ソーシャルメディアの特徴である,誰もが情報を発信でき,その情報が瞬時に広範囲に伝わるという特性から,口コミというものが期待されており,その重要性や効果に注目が集まっている.本研究では,ソーシャルメディアの中でも,マイクロブログサービス 「Twitter」 を取り上げ,Twitter 上での口コミ効果が,どのくらい商品の売れ行きに関わっているのを調査するために,Apple 社のモバイル端末 iPhone・iPod touch 向けアプリケーションのダウンロードサービスである 「iTunes App Store」 を対象とした.統計の結果,iTunes App Store ランキング急上昇前にはリツイートの増加が見られたが,ゲームなど特定のアプリにしか見られないことが判明した.さらに,ランキングが急上昇するには,リツイートの数よりも、リツイートの元となるつぶやきを発信した特定のユーザーが重要だということが明らかとなった.Recently, which is a feature of social media, from the characteristic anyone can disseminate information, the information that transfer extensively instantly, a word of mouth is expected and attent to the effect and importance. In this study, among the social media, we focused on the micro-blogging service "Twitter". To investigate a word-of-mouth effect on Twitter, how much is related to the sales of goods, we targeted the download service application "iTunes App Store". As result of the study, the followings are found out. Increase in Retweet was observed in iTunes App Store rankings soaring before. However, it is only found in a particular application, such as the game. In addition, soar of ranking, a particular user who tweets that are based retweet than the number of retweet was proved to be important for ranking to be soaring.

著者

高木 秀彦 水野 政司 郷原 一寿

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理 (ISSN:09151923)

巻号頁・発行日

vol.77, no.2, pp.422-430, 1994-02-25

被引用文献数

11

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リカレントニューラルネットワークに複数の時系列入出力パターンが連続的に提示される場合に適用可能な,時間前向き計算による教師あり学習法を提案し,計算機実験によってその有効性を示す.更に,学習過程および学習結果の解析を行い,提案する学習法により所望の時系列入出力パターンの変換を満たすアトラクタが状態空間に形成されることを示す.そして,リカレントニューラルネットワークにより時系列パターンの変換を行うためには,時系列入出力パターンに対応したアトラクタを考慮することが重要であることを指摘する.

著者

菊池 祥太郎 小池 優希 浦田 真由 遠藤 守 安田 孝美 水野 政司

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告. 情報システムと社会環境研究報告

巻号頁・発行日

vol.2014, no.3, pp.1-6, 2014-12-01

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ソーシャルメディアの特徴に,リツイートやシェアなどの情報を評価し広範囲なネットワークに情報を拡散する機能がある.近年は,ソーシャルメディア上の 「口コミ」 の拡散効果や活用の重要性について注目が集まっている.また,Deep Learning (深層学習) は機械学習アルゴリズムの 1 つであり,画像認識や音声認識の分野で大きな活躍を見せている.本研究では,ソーシャルメディアの 「Twitter」 における口コミの情報伝播効果が,モバイルアプリストアの 「iTunes App Store ランキング」 に与える影響の相関性・関連性について着目をした.さらに Deep Learning を用いて,Twitter におけるつぶやき数の変動や影響を与えやすい時間帯といった原因系データから,App Store ランキングの順位変動の予測可能性について分析・検証を行った.