[4Xin2] ポスターセッション2

[4Xin2-18] Tweet の感情分析で抽出された特徴的な場所の分類

〇菊谷 大祐¹、吉田 光男¹ (1.筑波大学)

キーワード：感情情報

本研究では、日本国内における様々なエリアの特徴を評価する手法として、ソーシャルメディアから取得した感情情
報を利用した評価方法について取り扱う。先行研究では、Twitter のデータセットから抽出した感情情報と住宅価格の関
連に着目し、幸福感の高いエリアと物件価格に相関関係が見られるなど、感情情報が経済的価値の評価に使用可能な情
報であることが報告されている。そこで本研究では、Tweet の位置情報と感情情報の組み合わせを元にして、ポジティ
ブ及びネガティブなそれぞれの感情の出現率の違いと、平日または休日のカレンダー上の区別を利用して、感情の起伏
が大きいエリアを抽出することを行い、それらの場所に対する考察を行った。2022 年に生成された約4000 万のTweet
に対してML-Ask を用いた感情情報の抽出を行った結果、都市部や観光地などでポジティブ、ネガティブの両面で感情
の起伏の大きいエリアが検出された。感情情報に対して一定の処理を加えることで、特定の地域の特徴をソーシャルメ
ディアの情報から推定するフレームワークに拡張できる可能性が示唆された。