共同研究・競争的資金等の研究課題

2012年 - 2014年

ソーシャルメディアの横断的解析に基づく東日本大震災の評判分析

文部科学省  科学研究費補助金(基盤研究(C))
  • 橋本 隆子
  • ,
  • 白田 由香利
  • ,
  • 久保山 哲二

課題番号
24500180
担当区分
連携研究者
配分額
(総額)
5,330,000円
(直接経費)
4,100,000円
(間接経費)
1,230,000円
資金種別
競争的資金

対象ソーシャルメディアを決定し,データの収集・整理を行った.ビッグデータを処理する環境を整備するために,UCLAとの共同研究を開始した.データ解析のためのシステムのプロトタイピングも実施した.1) データの収集整理:ソーシャルメディアの横断的解析のため,ブログ,Twitter,動画コメント,口コミサイトから震災関連の書き込みを収集した.岩手県のNPO法人 SAVE IWATEから提供を受けたブログ「番屋日報」は,被災者のニーズの変化が感じ取れる内容となっており,ソーシャルメディア上の評判形成プロセスの評価に非常に有用である. Twitterは,3月9日以降で震災関連のハッシュタグが付加されたTweet 約90万件を対象とし,検索・評価を行っている.ニコニコ動画のコメントは,時間軸上のコメント数推移計測,単語の抽出を実施し,ソーシャルメディア横断的な評価を行う準備が整った.2) 環境整備: ビッグデータの処理にあたり,UCLAの研究者とのコラボレーションを開始した.UCLAの計算機資源を利用できることになり,我々サイドで計算機環境の整備を行うことなく,大量のTwitterデータの数え上げ・検索等が可能となっている.3) システム開発: 重要語抽出部及び話題構造グラフ可視化部を開発した.重要語抽出の指標としてLSAを用い,次元圧縮により隠れトピックを解析する手法を実現した.話題構造の可視化には単語の共起に基づく有効グラフを利用し,ネットワーク分析手法の一つであるモジュラリティ指標により話題の抽出を行った.グラフ構造の編集距離算出により時系列評価を行い,ソーシャルメディア上の話題の遷移を解析した.今回開発した編集距離算出手法は,ソーシャルメディアの書き込みの特徴を踏まえつつ,高速で計算可能な方法である.時系列行列分解手法など,より効果的と思われる手法についても検討中である.

リンク情報
URL
https://kaken.nii.ac.jp/d/p/24500180.ja.html