著者
河野慎 米澤拓郎 中澤仁 川崎仁嗣 太田賢 稲村浩 徳田英幸
雑誌
研究報告モバイルコンピューティングとユビキタス通信(MBL)
巻号頁・発行日
vol.2013-MBL-69, no.3, pp.1-6, 2013-12-12

近年 GPS が搭載されたスマートフォンや SNS の普及によって,ユーザがリアルタイムに位置情報を付加させた情報を発信できるようになってきた.これらの位置情報付き発言を収集・解析することで,人々が集まって形成されるソーシャルイベントを検出することが可能となる.ソーシャルイベントを検出するには発見と分類の 2 段階の過程があり,本研究ではイベントが発見された後の分類手法を提案する.イベントには特徴・性質として内容・規模・大衆性の 3 つがあると考え、分類軸として大衆性に着目する.位置情報を付与させて発言しているイベント参加者のフォロー関係を解析することで大衆性の推定をし,イベントの分類を目指す.本研究ではリアルタイムに解析を行えるツールを設計・実装し,大衆性の推定手法について考察を行った.

言及状況

Twitter (1 users, 1 posts, 0 favorites)

コミケ参加者(2012年)がフォローしてる率が最も多いのがゆかりんという解析結果の面白い論文 https://t.co/e1KkuJfbiF

収集済み URL リスト