[1E3] Webマイニング-情報抽出・分析

[1E3-01] 文脈情報を用いたソーシャルメディアからの社会課題抽出

〇久保田 修平¹、大知 正直¹、長濱 憲²、阪井 完二²、榊 剛史¹、森 純一郎¹、坂田 一郎¹ (1. 東京大学、2. 株式会社　電通パブリックリレーションズ)

キーワード：社会課題抽出

不確実性の増す現代において，効率的に政策の企画立案や評価を行うため，政策の現場では，科学的な方法による客観的根拠(エビデンス)に基づいて政策判断をしていこうとする機運が高まっている．本研究では，そうした政策分野への貢献を目指し，人々が関心を持つ社会的な課題を定量的に可視化する試みとしてTwitter上からの社会課題抽出とコミュニティ分割に基づくユーザコミュニティと社会課題の関係性に関する分析を行う．Twitterという単語や文法が崩れたノイジーなメディアにおいて効果的に社会課題を抽出するために，本研究では単語の係り受け情報や投稿したユーザのネットワーク的な情報を特徴量として加えた．それにより，単語の係り受け情報が特に社会課題抽出において有効であることが示された．また，ユーザコミュニティと社会課題の分析では，ユーザを同様の興味を持つと考えられるコミュニティに分割し，各コミュニティと関心のある社会課題の関係性を分析することによって，Twitter上における社会課題を概観する新しいフレームワークを示した．