講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-03-14 17:00
Twitterにおける影響力の分析手法 ○中田侑輝・上岡英史(芝浦工大) MoNA2013-78 |
抄録 |
(和) |
個人が情報を発信する手段としてマイクロブログであるTwitterやソーシャル・ネットワーキング・サービスであるFacebookなどが注目され,ユーザは情報をリアルタイムかつ容易に発信することが可能となった.一方で,膨大な情報量のため,個人の投稿は一部のユーザの目に留まるだけで,すぐに他の投稿に埋もれてしまうという問題点がある.そこで本研究では,文章の文法的特徴の違いから得られる反響に違いが有るという仮説を立てた上で,相手に影響を与えるための投稿の特徴を得ることを目的とし,これを達成するための手法を提案し,その有効性を評価する. |
(英) |
As tools of personal publishing, microblogs such as Twitter, social networking services such as Facebook, and so forth are gathering attention. Their tools enable the users to transmit information easily in real time. Each posting catches only some user’s attentions, and then they are buried in other information because of the huge amount of information. This study aims at obtaining the characteristics of posting which influences the readers, starting with a hypothesis that the feedback from the readers depends on the grammatical features of the posting. In this paper, two approaches will be proposed to clarify the relation between the influential posting and the grammatical features and the effectiveness will be discussed. |
キーワード |
(和) |
ソーシャルメディア / Webマイニング / 特徴抽出 / / / / / |
(英) |
Social media / Web mining / Feature extraction / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 495, MoNA2013-78, pp. 171-176, 2014年3月. |
資料番号 |
MoNA2013-78 |
発行日 |
2014-03-07 (MoNA) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
MoNA2013-78 |
研究会情報 |
研究会 |
MoNA IPSJ-MBL IPSJ-UBI |
開催期間 |
2014-03-14 - 2014-03-15 |
開催地(和) |
慶應義塾大学(日吉キャンパス) |
開催地(英) |
Keio Univ. (Hiyoshi Campus) |
テーマ(和) |
モバイルアプリケーション, ユビキタスサービス, モバイルアドホックネットワーク, モバイル時代を支える次世代無線技術, ユビキタスシステム, フィー ルドセンシングおよび一般 |
テーマ(英) |
Mobile Applications, Ubiquitous Services, Mobile Communication, Ad hoc network, Next Generation Wireless Technologies, Field Sensing, etc. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
MoNA |
会議コード |
2014-03-MoNA-MBL-UBI |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
Twitterにおける影響力の分析手法 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Analysis for Influential Postings on Twitter |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
ソーシャルメディア / Social media |
キーワード(2)(和/英) |
Webマイニング / Web mining |
キーワード(3)(和/英) |
特徴抽出 / Feature extraction |
キーワード(4)(和/英) |
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キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
中田 侑輝 / Yuki Nakada / ナカダ ユウキ |
第1著者 所属(和/英) |
芝浦工業大学 (略称: 芝浦工大)
Shibaura Institute of Technology (略称: Shibaura Inst. of Tech.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
上岡 英史 / Eiji Kamioka / |
第2著者 所属(和/英) |
芝浦工業大学 (略称: 芝浦工大)
Shibaura Institute of Technology (略称: Shibaura Inst. of Tech.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第3著者 所属(和/英) |
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2014-03-14 17:00:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
MoNA |
資料番号 |
MoNA2013-78 |
巻番号(vol) |
vol.113 |
号番号(no) |
no.495 |
ページ範囲 |
pp.171-176 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2014-03-07 (MoNA) |
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