2024-03-28T19:06:09Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001915902022-10-21T05:24:51Z00581:09322:09332
平時と異なる事象に対するソーシャルセンシング技術に関する研究Research for Social Sensing Technology to Different Phenomena during Normal Timesjpn[特集:ユビキタスコンピューティングシステム(Ⅶ)] マイクロブログ,ソーシャルセンシング,社会事象,習慣行動http://id.nii.ac.jp/1001/00191501/Journal Articlehttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=191590&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan関西大学大学院総合情報学研究科大阪経済大学情報社会学部関西大学先端科学技術推進機構関西大学総合情報学部坂本, 一磨中村, 健二山本, 雄平田中, 成典CGM(Consumer Generated Media)の普及にともない,インターネット上に膨大なデジタルデータが蓄積されている.このデータを活用し,社会動向,経済動向に加え,大規模災害などの多種多様な現象を計測するソーシャルセンシングが注目されている.ソーシャルセンシングに関する研究には,マイクロブログを用いて特定のキーワードの出現数や文脈を解析して現象を検知する手法がある.しかし,これらの手法では,キーワードを事前に指定する必要があるため網羅的な分析が困難であることや,キーワード選定に解析者のバイアスがかかり分析に偏りがみられることなどの課題が発生する.そこで,本研究では,ユーザの習慣行動を用いて,実世界における現象を抽出する新たなソーシャルセンシング手法を提案する.本手法では,「平時と異なる行動を起こすユーザ群を特定することで,その異常行動から何らかの大きな社会事象が発生している」という仮説を設定し,ユーザ行動の変化を用いて,現象を抽出する手法を検討する.The spread of CGM (Consumer Generated Media) has made huge amount of digital data to be accumulated on the Internet. Using this big data, a social sensing to measure various phenomena that are a social tendency, an economic trend, and a huge disaster has been focused on. In the existing research related to the social sensing there are lots of methods that detect various phenomena to analyze the appearance of specific keywords or the context of a passage with microblogs. But, it is difficult for these methods comprehensively to analyze the context because it is necessary in advance to decide on the specific keywords. In addition, we have the subject to discover the appropriate keywords. Then using actual behaviors of people, we propose a method to detect various phenomena in the real world. Therefore, we make an assumption that the large social events would be happened by irregular actions of people if people occur the different events during normal times are specialized. Using actual behaviors and attributes of people, we verify a method to detect various phenomena in the real world.AN00116647情報処理学会論文誌5910186618792018-10-151882-77642018-10-10