【研究分野】ウェブ情報学・サービス情報学

【研究領域課題番号】16K00423 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ソーシャルメディア / ユーザ行動分析 / テキストマイニング / 意味的関連性 / 時系列分析 / クラスタリング / 実体リンキング / データマイニング / 情報抽出 / アルゴリズム

【研究成果の概要】

時間経過を考慮した構造的知識の抽出では，編集履歴を有する記事集合から，バースト的に編集が行われた文やフレーズを抽出する手法を開発した．数百からなる比較的大きな記事集合に対し，バースト的編集に関連を持つ語句を抽出する方法を開発し，記事集合の発展とともに重要語句が変遷することが確認できた．
ソーシャルメディアにおける投稿の意図分析では，投稿の文章に対し，センチメント分析を適用して，正負の極性ならびに主観的か客観的か，および文の長さ等の多次元データを求めた．
これからユーザごとのセンチメントの分布が７―８程度の潜在的な投稿タイプに分類でき，ツイートの筆者特定の精度を向上に応用できることが分かった．

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31

【配分額】4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)