[2Win5-17] インプレゾンビ検出のための特徴分析とテキスト分類
キーワード：テキスト埋め込み、機械学習
X上において「インプレゾンビ」と呼ばれる存在が出現して以来，彼らのポストが蔓延し，一般ユーザが必要な情報を取得する上で障壁となっている．そこで本論文ではインプレゾンビの検出を目指す．効率的な検出方法を提案するため，アカウントデータから一般ユーザと比較することでインプレゾンビの特徴を明らかにした．インプレゾンビは一般ユーザと比較して1日の平均総ポスト数が3倍以上であることや，フォロー数をフォロワー数で割った比の値が1前後に集中している傾向がみられた．またポストと返信の情報を活用したインプレゾンビの検出モデルを構築した．実験の結果，約79%の適合率，約87%の正解率でインプレゾンビの検出を達成した．最後に，本論文はSNSにおける情報流通の健全性向上に寄与するものである．
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