14:50 〜 15:10
[2I4-OS-1b-05] コロナワクチンに関するTwitter上の意見の変化
動的ネットワークコミュニティ検出と意見混在の分析
キーワード:動的ネットワーク、コミュニティ、SNS、コロナワクチン
2020年のコロナの発生以来、ワクチンをめぐる話題はSNS上で議論を引き起こしている。ワクチンにおける集団意見に関するの先行研究では、ソーシャルネットワークにコミュニティの存在を明らかにしたが、これらのコミュニティの動的な変化、また各コミュニティ内の意見の混合に対する深い理解が欠けている。
本研究の目的は、ワクチンに関するソーシャルコミュニティの成長とコミュニティ内の意見変容を観測することである。そのため、Twitter APIを使用して「ワクチン」というキーワードを含む、2022年1月から2022年5月までの時期に日本語で投稿されたツイートとリツイートを収集した。 分析方法につきまして、まずはリツイートネットワークを構築し、Louvain法を適用した。そこから、6つの主要なコミュニティを検出した上で、それぞれのコミュニティの進化調査した。また、教師あり学習を用いて意見分類器(80%の精度)を開発し、ツイートの意見を賛成、反対と中立に分類した。
本研究では、コロナワクチンに対する集団的な意見と時間の伴の変化を明らかにした。
本研究の目的は、ワクチンに関するソーシャルコミュニティの成長とコミュニティ内の意見変容を観測することである。そのため、Twitter APIを使用して「ワクチン」というキーワードを含む、2022年1月から2022年5月までの時期に日本語で投稿されたツイートとリツイートを収集した。 分析方法につきまして、まずはリツイートネットワークを構築し、Louvain法を適用した。そこから、6つの主要なコミュニティを検出した上で、それぞれのコミュニティの進化調査した。また、教師あり学習を用いて意見分類器(80%の精度)を開発し、ツイートの意見を賛成、反対と中立に分類した。
本研究では、コロナワクチンに対する集団的な意見と時間の伴の変化を明らかにした。
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