マイクロブログからの社会的影響力を持つ情報カスケードの検知手法

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2016-06-29
• タイトル: マイクロブログからの社会的影響力を持つ情報カスケードの検知手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Detecting Information Cascades with Social Influence from Microblogs
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [研究論文] 情報カスケード，社会的影響力，マイクロブログ
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学生産技術研究所
• 著者所属: 東京大学生産技術研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Industrial Science, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Industrial Science, The University of Tokyo
• 著者名: 川本, 貴史; 豊田, 正史; 吉永, 直樹
• 著者名(英): Takashi, Kawamoto; Masashi, Toyoda; Naoki, Yoshinaga
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: マイクロブログではユーザ間での情報共有が連鎖することによる情報カスケードがしばしば観測され，その中には商品の回収につながりうる風評の拡散や災害への対処方法の共有など社会的影響力を持つものも存在する．このような情報カスケードに迅速に対応するために，本稿では教師あり学習に基づく分類器を用いてTwitterにおける情報カスケードから社会的影響力のある情報カスケードを検知するタスクを新たに提案し，これを機械学習に基づく分類器により解く手法を提案する．我々はまず，社会的影響力を有する情報カスケードの性質を理解するため，実際に拡散した社会的に影響力を持つ情報カスケードの内容の分析を行った．その知見をもとに，本文に含まれるテキスト情報や情報カスケードのグラフ構造の特徴量，情報カスケードごとのユーザ分布など，社会的影響力の有無の早期検知に有効であると考えられる多様な特徴量を設計した．実験では，実際のツイートデータセットにおいて検知する対象の情報カスケードのサイズ（初期リツイート数）を変化させて社会的影響力の有無を分類する実験を行い，早期検知の可能性を探るとともに，提案した特徴量の有効性を評価した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In microblogs, information cascades caused by repeatedly sharing information among users often occur, and those information cascades sometimes have social influence in that they force companies to recall their products or they help user to know how to manage disasters. In order to quickly react to such information cascades, we set up a novel task of detecting information cascades with social influence from microblogs and use a supervised classifier to solve this task. We first investigate real cascaded information to understand what information has social influence. We then design features for a classifier using the textual content of the cascaded post, graphical characteristics of the developing cascade, and user distribution on the cascade that are effective for detecting social influence of the cascade. We apply our classifier to the information cascades in our Twitter dataset while varying the size of information cascade (early retweets) in order to evaluate the possibility of early detection of information cascades with social influence and the effectiveness of individual features.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11464847
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌データベース（TOD）; 巻 9, 号 2, p. 23-33, 発行日 2016-06-29
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7799
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会