2021年度 人工知能学会全国大会(第35回)

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オーガナイズドセッション

オーガナイズドセッション » OS-3 ニュースメディアのデータサイエンス

[1D3-OS-3b] ニュースメディアのデータサイエンス(2/3)

2021年6月8日(火) 15:20 〜 17:00 D会場 (OS会場 2)

座長:小川 祐樹(立命館大学)

16:00 〜 16:20

[1D3-OS-3b-02] ツイートからの論争を招きやすいニュース記事の発見手法

〇藤兼 由生1、風間 一洋1、吉田 光男2、土方 嘉徳3 (1. 和歌山大学、2. 豊橋技術科学大学、3. 関西学院大学)

キーワード:Twitter、ニュース、分極度、分極化、ネットワーク分析

本稿では,マスメディアの報道とソーシャルメディアの意見の偏りを分析するために,任意のトピックに対して,論争や議論を招いているニュース記事を自動的に発見する手法を提案する.
まず,ソーシャルメディア上で論争や議論を招くようなニュースは,限られてはいるが,ある程度多いユーザによって長期間言及されると仮定して,ニュースを言及したユーザ数と,ユーザがニュースに言及した日数から論争度を定義する.
さらに,そのニュースの内容と,それと同一トピックのメディアグラフとユーザグラフの分極度とクラスタ構成を分析して,論争や議論が起きるニュースやトピックを求められるかを検証する.

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