ソーシャルメディア・マイニング

研究

ソーシャルメディア・マイニング

グラフマイニングとソーシャルメディアにおける人間科学の研究

Twitterにおけるプロフィール画像とユーザ行動の関係に関する研究
Workshop on Modeling Social Media 2015 (MSM 2015 c/w ACM WWW’15)
Researchers: 冨永 登夢

tomu_res1この研究ではTwitterにおけるユーザのプロフィール画像とユーザの行動の関係に関する調査を行った.我々は,プロフィール画像はユーザの心理的な内部状態に影響を受けると仮定した.これは,プロフィール画像はユーザのTwitter上でのシンボル的表現であると考えたからである.我々は経験的にユーザのプロフィール画像を13種類にカテゴリ化し,各カテゴリにおけるユーザの行動に関して調査を行った.その結果,オタク画像は極めてツイート数が多いなどの顕著な結果を得た.
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Wikipediaにおける文書のレイアウト構造を利用した単語間関連度の計算
Cognitive Informatics and Natural Intelligence, Vol.7, No.2, 2013.
Researchers: Patrick Chan

patrick_res1s単語間関連度の計算は,情報検索や自然言語処理の分野では重要な課題である.代表的な手法であるESA (Explicit Semantic Analysis)は,Wikipediaの概念に相当する文書を用いて,単語を概念のベクトルで表すことで,単語間関連度を計算している.ベクトルの要素値はtf-idf値である.推定精度を向上させるために,我々は単語の頻度情報だけでなく,その単語の文書上での位置やテキストスタイルの情報を用いる.評価の結果,出現頻度が少ない単語に対しては,我々の方法はESAを上回ることを確かめた. [PDF]

複雑ネットワークにおける交グラフとコンテンツ解析を持ちいたコミュニティ抽出方式
IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence’12
Researchers: 倉持 俊也,岡田直樹,谷川恭平

kuramochi_res1s複雑ネットワーク(社会ネットワーク)の研究における主要テーマの一つに,意味のあるノード集合であるコミュニティ抽出がある.この研究では,コミュニティ抽出の新しい方法を提案している.部隊的には,交グラフの概念を用いて複数のコミュニティへの帰属を許した抽出を行っている.また,エッジの強弱を考慮するために,ノード集合間の重なり度合いやコンテンツの類似度に基づいて,リンクに重みを計算している.最後に,モジュール性の概念に基づくクラスタリングを用いて,自動的にクラスタの抽出を行っている.提案手法は,実際のSNSネットワークに適用し,その有効性を検証している. [PDF]

SECIモデルにおけるインタラクティブな知識の導出と体系化手法
ACM Conference on Knowledge Capture (ACM K-CAP’07)
Researchers: 竹中 寿啓

takenaka_res1sナレッジマネジメントの課題の一つに,複数の人々が自身の暗黙知を表現するという知識の導出と体系化がある.この研究では,二人のユーザがお互いに議論し合って,知識の表出と体系化を行うことを支援するモデルを提案する.このモデルでは,計算機は事例から生成された知識と,一人のユーザが表出した知識と,もう一人の知識が表出した知識間の整合性を検証する.この検証結果をもとに,二人のユーザは議論を行い,知識の体系化を図る.ユーザ実験により,ユーザのコミュニケーションを活発にし,体系化された知識の質を向上させることができていることを確認した. [PDF]