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[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
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.
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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