| 大会名称 |
|---|
| 2017年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2017 |
| 発行日 |
| 2017-09-05 |
| セッション番号 |
| 3A |
| セッション名 |
| 数理モデル化と問題解決（１） |
| 講演日 |
| 2017/09/12 |
| 講演場所(会議室等) |
| 2号館1階 211号講義室 |
| 講演番号 |
| A-006 |
| タイトル |
| ベイジアンネットワークによるSNS上での流言の分類 |
| 著者名 |
| 牛込龍太郎, 松田 健, 園田道夫, 趙 晋輝, |
| キーワード |
| SNS, デマ |
| 抄録 |
|
マーケティングや医療など様々な分野において，SNSへの投稿を活用する方法が検討されている一方，デマや誤りを含む投稿も存在し，特に災害や事件・事故に関連する情報の信憑性を迅速に確認できる手法の開発は必要性が高いと言える． 大規模災害時においては単語頻度解析のみでは投稿内容の分類が困難であることが指摘されており，様々な情報を統合して投稿内容の信憑性を判断する必要があると考えられる． 本研究では，日本語評価極性辞書に登録されている単語をグループ分けし，そのグループ分けに対してベイジアンネットワークを適用することで投稿された内容がデマであるかどうかを判別する手法を提案して考察する． |
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