[4P2-GS-6] Webマイニング (2)

[4P2-GS-6-04] ソーシャルメディアにおけるネットワーク情報を取り入れたイベントポピュラリティ解析

〇長屋 弘¹、大澤 幸生¹、早矢仕 晃章¹、鳥居 寛之²、宇野 賀津子³ (1. 東京大学大学院 工学系研究科 システム創成学専攻、2. 東京大学大学院 理学系研究科 化学専攻、3. ルイ・パストゥール医学研究センター)

キーワード：話題検知、ソーシャルメディア、テキストマイニング、災害

イベントポピュラリティ解析はソーシャルメディアやインターネットにおいて，特定のイベントに関する大衆からの注目度合いを把握するための重要なタスクである．特に，災害などの危機的状況においては，適切な情報発信方法やデマ拡散防止を講じる上で大変有益である．本論文では，ノイズロバストで解釈性に優れたイベントポピュラリティ解析手法であるNet-TF-SWを提案し，福島第一原子力災害に関連するツイートに適用している．また，既存手法との比較も行っており，提案手法がそれらよりもノイズに対してロバストであることを示している．