著者

中里 主哉 小林 えり 斎藤 和巳 風間 一洋 吉田 光男

雑誌

第78回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2016, no.1, pp.401-402, 2016-03-10

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Twitterでは、自分がどこでツイートをしたのかを情報として発信する位置情報付きツイートを行うことができる。 位置情報を基に「あるイベントに参加したユーザがどのような行動をとっているのか」、が解明でき、 最適観光ルート案内等の研究に応用することができる。本研究では"2015年開催のコミックマーケット(コミケ)"にてつぶやいたユーザの一週間のツイートを収集し、コミケ参加ユーザがよくつぶやく(訪れる)スポット、及び、そのスポットに訪れる時刻を抽出する。調査の結果、特につぶやきの回数が多かったのは、コミケ会場である東京ビックサイトと秋葉原で、それぞれ6時頃から14時頃と、15時頃から夜に頻繁に呟かれていることが分かった。

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 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

小出 明弘 斉藤 和巳 風間 一洋 鳥海 不二夫

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.6, no.2, pp.164-173, 2013-08-21

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本稿では,Twitterのフォローネットワークを分析することにより,ユーザのフォローがどのような目的で行われているのか議論する.まず,フォローネットワークの特徴を把握するため,ネットワーク内の高次数ノードに着目し,ブログの読者関係とレビューサイトのお気に入り関係を表したそれぞれのネットワーク構造の特徴と比較する.その結果,ブログやレビューサイトでは,比較的小規模な高コリンクグループが得られたのに対し,フォローネットワークでは,強い双方向関係により構築された大規模な高コリンクグループと,双方向関係がほとんど見られない複数の小規模な低コリンクグループが存在することが分かった.さらに,高次数ノードのツイート集合を分析し,これらのグループは同じようなツイートをしているにもかかわらず,フォロワとの関係に大きな違いが見られることが分かった.

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

佐藤 進也 風間 一洋 福田 健介 村上 健一郎

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌. データベース (ISSN:03875806)

巻号頁・発行日

vol.46, no.8, pp.26-36, 2005-06-15

参考文献数

13

被引用文献数

4

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巨大なデータベースであるWebから知識を抽出する一手法として実世界指向Webマイニングを提案する.従来のマイニングでは主に統計的な処理によりデータの特徴が抽出されていた.これに対し, 実世界指向マイニングでは, 実世界を意識したデータの解釈, 具体的には, 実世界のエンティティがデータの中にどのように現れ, 相互にどういう関係を形成しているかを調べる.この考え方をWebにおける人物の識別に適用し, 同姓同名人物の分離を行った.これは, 与えられた人名が出現するWebページを同一人物ごとにグループ分けするタスクで, 本手法を用いた場合, 平均9割以上の高い率で正しく処理できることを確認した.

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

伏見 卓恭 斉藤 和巳 風間 一洋

出版者

日本データベース学会

雑誌

日本データベース学会論文誌 (ISSN:18831060)

巻号頁・発行日

vol.10, no.3, pp.13-18, 2012-02

著者

風間 一洋 佐藤 進也 斉藤 和巳 山田 武士

出版者

日本ソフトウェア科学会

雑誌

コンピュータ ソフトウェア (ISSN:02896540)

巻号頁・発行日

vol.24, no.1, pp.1_81-1_90, 2007 (Released:2007-06-11)

被引用文献数

1

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本論文では,人間関係のネットワークから活発な人間で構成されるコミュニティ構造を互いの重なりを許容しながら抽出するSR-2法を提案する.本手法は,スペクトラルグラフ分析の一手法であり,ネットワーク構造中で他と重なりを持つような結合が密なコア部を抽出できる特徴を持つSR法を,特に共起ネットワークに対して,より詳細な分類ができるように変更したものである.この特性を調べるために,SR-2法に加えてSR法とk-クリークコミュニティ法を,実際のWebデータから抽出した小規模な人間関係に適用して抽出されたノード集合を可視化すると共に,抽出性能を評価する.さらに,より大規模なネットワークとして論文の共著関係を取り上げ,各手法で抽出されるノード集合のサイズの分布を分析する.この結果,SR-2法は,現実の人間の集まりに対応した妥当なコミュニティ構造を抽出できることを示す.

著者

前山 皓亮 風間 一洋 吉田 光男 佐藤 翔 桂井 麻里衣

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

風間 一洋 鷲坂 光一 坂本 仁明

雑誌

全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.第40回, no.データ処理, pp.630-631, 1990-03-14

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ワークステーションの高性能化にともない,個人で高品質の文書作成が行えるシステムが普及してきた.さらに,これらのシステムで作成した文書をファックスを用いて送信する機会も増えてきた.しかし,従来のシステムは出力装置としてファックスまでは考慮していないため,一度プリンタに出力したのち送信する必要があり,送信に手間がかかる,文書の出力品質が劣化する等の問題が生じている.このため,計算機から直接ファックスに送信する機能が求められている.本稿では,文書清書システムTEXで作成した文書をUNIXワークステーションからファックスに直接出力するシステムについて述べる.

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)

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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

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

風間 一洋 佐藤孝治

雑誌

情報処理学会研究報告音楽情報科学(MUS)

巻号頁・発行日

vol.1995, no.19(1994-MUS-009), pp.21-26, 1995-02-24

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マルチスレッドシステムやマルチエージェントシステムなどの並列プログラムの動作を認識することは難しい。その場合に、並列プログラムの動作を聴覚化することは、視覚化と同様に有効である。この論文では、並列プログラムの動作を認識する方法と、並列プログラムの情報を音へマッピングする方法を考察する。

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

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.2013, pp.3I4OS14b1i, 2018-07-30

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<p>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.</p>

著者

風間 一洋 Kazuhiro Kazama 日本電信電話(株)NTT未来ねっと研究所 NTT Network Innovation Laboratories Nippon Telegraph and Telephone Corporation

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.35-42, 2012-01-01

著者

伏見 卓恭 斉藤 和巳 池田 哲夫 風間 一洋

出版者

一般社団法人情報処理学会

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.6, no.2, pp.137-146, 2013-08-21

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本稿では,情報の発信や受信,片思いや両想いなどリンクの向きとして表れるノードの役割に着目し,有向ネットワークから機能的に類似するノード群で構成される機能コミュニティを抽出する手法を提案する.提案法の有効性を検証するとともに,無向化したネットワークに対する結果と比較し違いを分析する.また,ネットワークの局所的なリンク構造を分析するネットワークモチーフを用いた手法とも比較する.複数のネットワークを用いた評価実験から,無向化したネットワークに対する分析やモチーフを用いた手法では抽出できないノードの機能を,提案手法では抽出できることを示す.さらに,提案法におけるPageRank計算時の大域ジャンプ確率の大小が処理結果を左右するため,実ネットワークを用いて本手法に最適な大域ジャンプ確率を検討する.評価実験より,大域ジャンプ確率をα≃0 にすると,有向ネットワーク内のノード群が有する多様な機能によるコミュニティ抽出結果が得られることも示す.In this paper, in order to detect nodes' functions such as sending/receiving information, one-way/bidirectional relationships and so forth, we propose a method for extracting communities each of which consists of functionally similar nodes from directed networks. We confirm effectiveness and usefulness of our proposed method in comparison with two methods, a standard functional community extraction method intended for undirected networks and a method based on network motif analysis which reveals local link structures. From our experimental results using artificial and real networks, we show that our method can extract some reasonable functional communities which can not be extracted by two comparison methods. We also analyze the values of global jump probabilities which affect the results of community extraction in the PageRank calculation step of our proposed method. We show that, when we set the values of global jump probabilities as α≃0, then, we can obtain reasonable communities by various function of nodes from our experiments.

著者

小出 明弘 斉藤 和巳 鳥海 不二夫 風間 一洋

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. NLC, 言語理解とコミュニケーション (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.111, no.427, pp.37-42, 2012-01-26

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本研究では,Twitter上のユーザモデルを構築するための第一歩として,フォローネットワーク上で中心的な役割を担うユーザであると考えられる高次数ユーザに着目し,フォロー類似度による高次数ユーザの間の関係を分析する.実験結果により,高入次数ユーザ間は,高出次数と低出次数の2つのグループに明確に分類されるが,高出次数ユーザ間は,高入次数のグループのみであることを示す.

著者

池田圭佑 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 諏訪博彦 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.2014, no.7, pp.1-7, 2014-01-16

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2011 年 3 月 11 日に発生した東日本大震災後,Twitter 等ソーシャルメディアの果たした役割はとても大きく,今後起こるであろう各種災害においても重要な役割を担うことが予想される.しかし,誤った情報 (流言・デマ) が広がったことも事実であり,大きな社会問題となった.災害時には,必要な情報をいち早く拡散させるだけでなく,誤った情報の拡散を早期に収束させることが重要である.これまで,我々は情報拡散モデルとして,感染症の拡散モデルとして有名な SIR モデルを拡張させたモデルを提案しているが,この手法では情報を伝搬させるかどうかを確率的状態遷移モデルで表現している.しかし,実際には人は情報に対する興昧度や,情報発信元の信頼,また日常生活パタン等に基づいて情報を伝搬させるかどうかの判断を決定していると考えられる.本研究では,マルチエージェント型拡張 SIR モデルを提案すると共に,それを用いた情報拡散シミュレーションの定量的な評価手法を考案し,評価を行った.

著者

佐藤進也 風間 一洋 福田 健介 村上 健一郎

出版者

一般社団法人情報処理学会

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.46, no.8, pp.26-36, 2005-06-15

被引用文献数

4

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巨大なデータベースであるWeb から知識を抽出する一手法として実世界指向Web マイニングを提案する.従来のマイニングでは主に統計的な処理によりデータの特徴が抽出されていた.これに対し,実世界指向マイニングでは,実世界を意識したデータの解釈,具体的には,実世界のエンティティがデータの中にどのように現れ,相互にどういう関係を形成しているかを調べる.この考え方をWeb における人物の識別に適用し,同姓同名人物の分離を行った.これは,与えられた人名が出現するWeb ページを同一人物ごとにグループ分けするタスクで,本手法を用いた場合,平均9 割以上の高い率で正しく処理できることを確認した.This paper proposes a technique called "real-world oriented Web mining" for extracting knowledge from the Web regarded as a huge database. While conventional mining techniques search for characteristics of data mostly by statistical analysis, the proposed technique interprets data from real-world oriented point of view. In more concrete terms, it locates real-world entities in the data and analyzes relationships among them. This idea has been applied for performing a task to distinguish between people on the Web with the same first and last name. The task is to classify Web pages with a given person's name into groups each of which corresponds to a person in the real world. With the proposed technique, people have been identified with accuracy more than 90% on average.