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

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 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

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)

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 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

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
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)

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
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

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
池田 圭佑 岡田 佳之 榊 剛史 鳥海 不二夫 風間 一洋 野田 五十樹 諏訪 博彦 篠田 孝祐 栗原 聡
出版者
一般社団法人情報処理学会
雑誌
研究報告知能システム(ICS) (ISSN:09196072)
巻号頁・発行日
vol.2015, no.14, pp.1-6, 2015-02-23

2011 年 3 月 11 日に発生した東日本大震災において,Twitter を利用して避難情報や被災地の情報が発信され,重要な情報源となった.しかし,Twitter で発信された情報は,急速に不特定多数の人に広まることから,誤った情報が発信されると瞬時に広がるというデメリットも存在する.そのため,デマ情報を早期収束させる方法を確立する必要がある.そこで,我々は Twitter における情報拡散メカニズムを探るため,新たな情報拡散モデルを提案する.提案モデルは,Twitter ユーザを趣味嗜好の概念を持つエージェントとして定義するさらに,同一ユーザが複数回つぶやくことと,情報経路の多重性を考慮する.提案モデルを用い,東日本大震災時に確認されたデマ情報拡散の再現実験をし,実際のデマ拡散の再現性について検討を行う.
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
JSAI大会論文集
巻号頁・発行日
vol.2012, pp.1C3OS121, 2018-07-30

<p>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。</p>
著者
池田 圭佑 榊 剛史 鳥海 不二夫 風間 一洋 野田 五十樹 諏訪 博彦 篠田 孝祐 栗原 聡
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)
巻号頁・発行日
vol.31, no.1, pp.NFC-C_1-13, 2016-01-06 (Released:2016-09-26)
参考文献数
19
被引用文献数
1

During the 2011 East Japan Great Earthquake Disaster, some people used social media such as Twitter to get information important to their lives. However, the spread of groundless rumor information was big social problem. Therefore, social media users pay attention to prevent wrong information from diffusing. The way to stop the spread of a false rumor is needed, so we have to understand a diffusion of information mechanism. We have proposed information diffusion model which is based on SIR model until now. This model is represented by the stochastic state transition model for whether to propagate the information, and its transition probability is defined as the same value for all agents. People ’s thinking or actions are not the same. To solve this problem, we adopted three elements in our model: A new internal state switching model, user diversity and multiplexing of information paths. In this paper, we propose a novel information diffusion model, the Agent-based Information Diffusion Model (AIDM). We reproduce two kinds of false rumor information diffusion using proposed model. One is “single burst type false rumor spread ”, and another is “multi burst type false rumor spread. ”Proposal model is estimated by comparing real data with a simulation result.
著者
馬場 正剛 鳥海 不二夫 榊 剛史 篠田 孝祐 栗原 聡 風間 一洋 野田 五十樹 大橋 弘忠
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

災害時においては、避難場所等の情報を素早く得ることが重要である。ソーシャルメディアは新聞やテレビよりも素早く情報を得ることができ、その一つとしてTwitterがある。災害時では飛び交っている様々な情報の分類が必要がある。本研究においては、東日本大震災時にTwitterで共有された情報をネットワーク構造によって分類し、そのクラスタリングの評価を行った。
著者
江川 香奈 内田 聡 野田 五十樹 依田 育士 堀内 義仁 小林 健一 筧 淳夫 長澤 泰
出版者
日本建築学会
雑誌
日本建築学会計画系論文集 (ISSN:13404210)
巻号頁・発行日
vol.76, no.669, pp.2057-2064, 2011
被引用文献数
2

The study aims at finding out potential capacity for admitting casualties suffering from devastating disasters occurred in the vicinity of hospitals within a limited time frame during ordinary day to day hospital services. Three stages of analysis on admitting casualties were carried out. As the results, quite significant implications were obtained, inter alia, number of CTs / X-rays as well as the treatment space are found to be critical factors in order to complete the treatment of casualties in limited period of time.
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

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
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

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
中島 秀之 野田 五十樹 松原 仁 平田 圭二 田柳 恵美子 白石 陽 佐野 渉二 小柴 等 金森 亮
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
土木学会論文集D3(土木計画学) (ISSN:21856540)
巻号頁・発行日
vol.71, no.5, pp.I_875-I_888, 2015 (Released:2015-12-21)
参考文献数
22
被引用文献数
4 5

バスとタクシーの区別を無くした,主として都市部を対象とした新しい公共交通システム(Smart Access Vehicle System)の概念を示す.これは,コンピューターにより全ての車輛の位置と経路を管理し,固定路線やダイヤを持たず,乗合いで,デマンドに即時対応するシステムである.これを交通サービスのクラウド化と呼ぶ.タクシーの利便性とバスの経済性を併せ持つことが可能である上に,渋滞,事故,天候変化,災害などに柔軟に対応できる.筆者らは函館市内において小規模な実験を行い,数日間の完全自動配車に成功している.
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)

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
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)

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.