著者

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 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.36, no.3, pp.312, 2021-05-01 (Released:2021-05-01)

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

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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 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 榊 剛史 岡崎 直観 Fujio Toriumi Takeshi Sakaki Naoki Okazaki

雑誌

人工知能 = journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.29, no.2, pp.172-181, 2014-03-01

著者

林 東佑 鳥海 不二夫 田中 幹人

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36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.2B6GS1004, 2022 (Released:2022-07-11)

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子宮頸がんを防ぐためのHPVワクチンは,ワクチンに反対する世論により2013年から積極的推奨が中止さえていたが,2021年末に再び再開された。この研究は、日本で最も利用が盛んなソーシャルメディアであるツイッターでHPVワクチンをめぐる世論がどのように変化したのかを分析した。 まず、リツイート·ネットワーク分析により、ワクチン反対グループとワクチン賛成グループが明確に二分されていることを確認した。 また、初期に少数派であったワクチン賛成グループが2016年をもって多数派となったことが示された。 さらに、両グループが主に引用する外部サイトにも違いがあることを確認した。これらに基づき我々は、右往左往したワクチン政策に関連する世論がどのように変化したか、そしてワクチンに対して異なる意見を持っていた2つのグループがどのような行動の違いを示したかを明らかにした。

著者

稲葉 通将 鳥海 不二夫 高橋 健一

雑誌

ゲームプログラミングワークショップ2012論文集

巻号頁・発行日

vol.2012, no.6, pp.144-147, 2012-11-09

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本研究では,自然言語によるコミュニケーションによってゲームを進行する対話型ゲーム「人狼」を研究対象とする.人狼は世界各地で行われている人気のパーティゲームであるにもかかわらず,ゲームの基本的性質はほとんど明らかになっていない.そこで,本論文ではオンラインネットゲームとして提供されている「人狼BBS」で行われたゲームデータを用いて統計的分析を行い,人狼側と人間側が勝敗において平等にするための条件を明らかにする.また,人狼BBS の現行ルールが各陣営において,勝敗において平等でない場合があることを明らかにし,それを是正するための新たなルールの提案を行う.

著者

鳥海 不二夫 榊 剛史 吉田 光男

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.35, no.4, pp.F-K45_1-7, 2020-07-01 (Released:2020-07-01)

参考文献数

20

被引用文献数

21

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The spread of COVID-19, the so-called new coronavirus, is currently having an enormous social and economic impact on the entire world. Under such a circumstance, the spread of information about the new coronavirus on SNS is having a significant impact on economic losses and social decision-making. In this study, we investigated how the new type of coronavirus has become a social topic in Japan, and how it has been discussed. In order to determine what kind of impact it had on people, we collected and analyzed Japanese tweets containing words related to the new corona on Twitter. First, we analyzed the bias of users who tweeted. As a result, it is clear that the bias of users who tweeted about the new coronavirus almost disappeared after February 28, 2020, when the new coronavirus landed in Japan and a state of emergency was declared in Hokkaido, and the new corona became a popular topic. Second, we analyzed the emotional words included in tweets to analyze how people feel about the new coronavirus. The results show that the occurrence of a particular social event can change the emotions expressed on social media.

著者

榊 剛史 鳥海 不二夫 大知 正直

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33回 (2019)

巻号頁・発行日

pp.2D4OS1a01, 2019 (Released:2019-06-01)

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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

榊 剛史 鳥海 不二夫

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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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.我々は,それらの現象を引き起こす原因の一つとして,ソーシャルポルノという仮説を提案する.ソーシャルポルノとは,「特定のコミュニティに属するユーザが、脊髄反射的に拡散・共有してしまいたくなる情報」を意味する.本論文では,ソーシャルポルノの観測を行う前段階として,ユーザ反応時間という尺度を定義し,いくつかのツイートについて,ユーザ反応時間分布の違いを考察した.結果として,特定のコミュニティのユーザが拡散する投稿とランダム抽出した投稿には,ユーザ反応時間の分布に違いが生じる可能性が示唆された.

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

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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)

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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

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, pp.1-4, 2012

著者

馬場 正剛 鳥海 不二夫 吉田 光男

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.30, 2016

著者

三浦 麻子 鳥海 不二夫 小森 政嗣 松村 真宏 平石 界

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-A_1-9, 2016-01-06 (Released:2016-01-08)

参考文献数

27

被引用文献数

8

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In this article, we investigate “retweeting in Twitter” or information transfer behavior in social media to figure out some characteristics of our information processing behavior in emergency situation from social psychological perspective. We made an exploratory log analysis of Twitter focusing on the relationship between diffusion of disaster information and user's emotional response on them. Disaster-related tweets which were retweeted over 10 times around the time of the Great East Japan Earthquake were extracted and emotional words in them were categorized and counted. Frequently retweeted tweets tended to include more negative (anxious or angry) or active emotional words than positive or inactive words. As results of multiple and quantile regression analyses, negative (especially anxious) or active emotional words in tweets had a significant effect on the increase of retweeting regardless of a kind of disasters. The results were discussed in terms of the difference with those based on common tweets.

著者

鳥海 不二夫

出版者

日本マーケティング学会

雑誌

マーケティングジャーナル (ISSN:03897265)

巻号頁・発行日

vol.40, no.4, pp.19-32, 2021-03-31 (Released:2021-03-31)

参考文献数

17

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ネット上で大きな話題が生じた場合,現実社会にも影響を与えることも多い。例えば正の側面として「バズり」があり,負の側面として「炎上」がある。現代社会においては,マーケティングを考える上でネット上の社会現象を無視することはできない。一方で,ネット上での大規模な拡散事象が実社会の現象を反映していないこともある。すなわち,ネット世論と実際の世論との間に隔離が存在していることがある。そのためネット上で生じた現象を正しく理解するために,データから全体像を把握し,ネット上の現象が何なのかを正確に把握することが望まれる。本論文では検察庁法改正案を巡るツイッターデモを対象として,データを用いたバースト現象の詳細分析を行った。その結果,2%のアカウントが50%の投稿を行っていたことが分かり,一部のユーザによって拡散が水増しされた事実はあるものの,多様な人々によって支持されており,単なるノイジーマイノリティ現象でもなかったことが明らかとなった。本論文で紹介した分析は,炎上やバズりといったバースト現象においても応用可能であり,マーケティング分野における口コミの効果を分析する上で有用であると考えられる。

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

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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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

鳥海 不二夫

出版者

特定非営利活動法人 組織学会

雑誌

組織科学 (ISSN:02869713)

巻号頁・発行日

vol.48, no.4, pp.47-59, 2015-06-20 (Released:2016-04-07)

参考文献数

13

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インターネットの発達とともにWEB上には様々な情報が蓄積され,一般ユーザが自ら情報を発信するconsumer generated media(CGM)の発展はめざましい.ブログやソーシャルメディアの利用が一般ユーザで広まり,本稿ではTwitterのビッグデータとはどのようなものなのか,その具体的な内容について説明し,それらを応用した研究・実用事例を紹介する.最後に,実際にデータを使ってみたい方のために,データの収集方法について紹介する.

著者

臼井 翔平 鳥海 不二夫 石井 健一郎 間瀬 健二

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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2011年の東日本大震災はソーシャルメディアに大きな影響を与えた.その中でもTwitterは,その性質を大きく変貌させ,情報の拡散に大きく貢献した.これらのソーシャルメディアは災害時の情報源として期待されている.本研究では,Twitterのコミュニケーションによるネットワークの構造変化がTwitterでの情報伝播にどのように影響するのかを分析する.変化したネットワークは情報伝播しやすくなっていた.

著者

田代 陽久 西口 真央 島野 拓也 森川 健太 長野 遼太 鳥海 不二夫

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

大矢 倫靖 中山 慎一郎 鳥海 不二夫 Tomoyasu Oya Shinichiro Nakayama Fujio Toriumi トレード・サイエンス株式会社 トレード・サイエンス株式会社 名古屋大学大学院情報科学研究科 Trade Science corporation Trade Science corporation School of Information Science Nagoya University

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.24, no.3, pp.385-391, 2009-05-01

著者

松本 慎平 川口 大貴 鳥海 不二夫

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.30, no.1, pp.393-402, 2015-01-01 (Released:2015-01-15)

参考文献数

31

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At the time of the Great East Japan Earthquake, many Tweets of the disaster had been posted and Twitter had been effectively-utilized as an infrastructure for sharing disaster information and confirming safety. However in Twitter, there have been various kinds of information and also the volume is extremely huge, so a technology to effectively obtain the information on disaster or to filter users depending on their purpose of use are considered essential in order for Twitter to be effective at the time of disaster. Especially some kind of filtering mechanism to easily catch real humans' voices is assumed to be important for getting better performance out of Twitter at the time of disaster. The aim of this study is to numerically-express the characteristics of Twitter users by using the concept of entropy in response to each user's tweeting, replying, and retweeting activities, which are assumed to be the source of Twitter's real time feature, to show the details of Twitter users activities at the time of disaster, and to verify the possibility of this method for automatic user filtering. The real Twitter data distributed around the time of the earthquake is used to analyze, and especially in this paper, the difference of user attributes mainly between bot, cyborg and human is examined by using this data. From the experimental results, the characteristics of Twitter users were clarified with multidimensional quantitative values. The experimental results also showed the possibility for automatic user filtering.