| 講演名 | 2020-02-16 ユーザ反応時間に基づくメディア企業SNSアカウントの傾向分析 榊 剛史(ホットリンク), 鳥海 不二夫(東大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 近年，ウェブ・SNSの普及による情報発信・拡散の変化に伴い，デマやフェイクニュースの拡散，エコーチェンバーの発生等，情報拡散にまつわる様々な問題のある現象が顕在化している．このような状況において，情報・情報発信元の信頼性やバイアスを評価する技術が発達しつつある．本研究では，情報発信元（以下，メディア）の質の一つとして，その扇動性に着目し，それを評価する定量的な指標を提案することを目指す．各メディアの情報を拡散するユーザの反応時間に着目し，メディアごとのユーザの反応時間を集計した指標を扇動性を表す一つの指標として提案した．結果として，提案指標は，記事や記事の拡散度合いによらず，メディアによって固有の値を持つ傾向が示唆された．今後は，大規模にユーザ評価実験を行い，提案指標の妥当性についてさらに検証していく． |
| 抄録(英) | In recent years, due to the spread of web and SNS, various problems related to information diffusion such as the spread of fake news and the occurrence of echo chambers have become apparent. Under these circumstances, techniques to evaluate the reliability and bias of information and information sources have been being developed. In this study, we focus on the incitement as one of information source features (hereinafter, media), and propose a quantitative index to evaluate it. We define {it user reaction time}, which is How fast the user spreads the information which he/she received, as a clue to estimate the degree of incitement. We proposed an index that summed up user reaction time for each media as an index indicating the incitement. As a result, it was suggested that the proposed index tended to have a unique value depending on the media, irrespective of the article and the degree of article diffusion. In the future, we will conduct large-scale user evaluation experiments to further verify the validity of the proposed index. |
| キーワード(和) | 情報拡散 / SNS分析 / ウェブマイニング |
| キーワード(英) | information diffusion / social media analysis / web mining |
| 資料番号 | NLC2019-37 |
| 発行日 | 2020-02-09 (NLC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
|---|---|
| 開催期間 | 2020/2/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | 成蹊大学 |
| 開催地（英） | Seikei University |
| テーマ（和） | 言語処理と非言語処理の融合と一般 (NLC+VNV合同研究会) |
| テーマ（英） | Integration of verbal and non-verbal information |
| 委員長氏名（和） | 榊 剛史(ホットリンク) |
| 委員長氏名（英） | Takeshi Sakaki(Hottolink) |
| 副委員長氏名（和） | 吉田 光男(豊橋技科大) / 嶋田 和孝(九工大) |
| 副委員長氏名（英） | Mitsuo Yoshida(Toyohashi Univ. of Tech.) / Kazutaka Shimada(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 渡辺 靖彦(龍谷大) / 東中 竜一郎(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Yasuhiko Watanabe(Ryukoku Univ.) / Ryuichiro Higashinaka(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小早川 健(NHK) / 坂地 泰紀(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takeshi Kobayakawa(NHK) / Hiroki Sakaji(Univ. of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Natural Language Understanding and Models of Communication |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ユーザ反応時間に基づくメディア企業SNSアカウントの傾向分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Trend analysis of media company SNS account based on user reaction time |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 情報拡散 / information diffusion |
| キーワード(2)（和/英） | SNS分析 / social media analysis |
| キーワード(3)（和/英） | ウェブマイニング / web mining |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 榊 剛史 / Takeshi Sakaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | (株)ホットリンク(略称：ホットリンク) Hottolink, Inc.(略称：HTL) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 鳥海 不二夫 / Fujio Toriumi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) the University of Tokyo(略称：UT) |
| 発表年月日 | 2020-02-16 |
| 資料番号 | NLC2019-37 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | NLC-415 |
| ページ範囲 | pp.7-11(NLC), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-02-09 (NLC) |