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OA
単語埋め込みモデルの社会学理論への応用可能性—Twitterデータ分析を事例に—
著者
和田 伸一郎
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37回 (2023)
(
ISSN:27587347
)
巻号頁・発行日
pp.2H4OS3b03, 2023 (Released:2023-07-10)
本研究の目的は, ベクトル空間での単語埋め込みモデルを使った方法が, 構造主義的社会学(ブルデューなど)において検討された方法を高次元で実現できることの有用性, 応用可能性を示すことにある。後者の方法とは, 社会的空間内での行為者たちの間の相対的位置の関係(距離)を重視する関係論的分析の方法を指す。具体的には, 「育児休暇」に関するTwitterデータを収集し, 高次元のベクトル表現データを作成し, 三次元座標空間へのマッピング, クラスタリングを行うことによって, 公的空間からは見えにくい多面的な視点から, 行為者の多様な実践を一定程度可視化することを行った。
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
外部データベース (DOI)
0.5
Altmetric.com
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[社会学][ソーシャルメディア][ブルデュー] 和田 伸一郎(2022)
Twitter
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和田 伸一郎(2022)単語埋め込みモデルの社会学理論への応用可能性—Twitterデータ分析を事例に—” (1 user) https://t.co/XiuwTaxmMe #社会学 #ソーシャルメディア #ブルデュー
収集済み URL リスト
https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2023/0/JSAI2023_2H4OS3b03/_article/-char/ja
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