- 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
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
- 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
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
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
- 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
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.