| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2022-12-09 |
| タイトル |
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タイトル |
マイクロクラスタリングを用いた選挙公報テキスト分析 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Analysis of election manifestos by microclustering |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
選挙公報，マイクロクラスタリング，LDA，回帰分析，Election manifestos，Microclustering，LDA，Regression analysis |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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京都大学 |
| 著者所属 |
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学習院大学 |
| 著者所属 |
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学習院大学 |
| 著者所属 |
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国立情報学研究所 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering/Kyoto University,Computer Centre/Gakushuin University,Faculty of Law/Gakushuin University,Principles of Informatics Research Division/National Institute of Institute |
| 著者名 |
杉山, 佳奈美
久保山, 哲二
三輪, 洋文
宇野, 毅明
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| 著者名(英) |
Kanami, Sugiyama Tetsuji Kuboyama Hirofumi Miwa Takeaki Uno
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
選挙公報のテキストデータに対して文書クラスタリングを適用した. クラスタリング手法には、 文書間類似度により形成されるネットワーク構造から密な部分構造を抽出するマイクロクラスタリン グと、代表的なトピックモデルである LDAの2種類を利用した. クラスタリング結果を比較したとこ ろ, マイクロクラスタリングではトピックの解釈が容易な解像度が高いクラスタ, 特に政党に関して より類似度が高いクラスタが多数得られることが示された. さらにマイクロクラスタリングで抽出さ れた文書クラスタを元に回帰分析を行い, 個人票志向の候補者の傾向を解析した. その結果, LDA を 用いた先行研究にあった人手によるトピック解釈の過程を経ることなく, 選挙制度改革前後の変化や 政党ごとの特色について先行研究の主張を支持する結果が得られた. |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
A text analysis was applied to the election manifestos. Two kinds of clustering methods were utilized and compared: microclustering that extracted dense substructures from the network constructed based on the similarity of the documents, and the LDA model, which is a kind of topic model. The microclustering gave many clusters that were easier to understand their topics, especially for the party of candidates. Furthermore, regression analysis was applied to the obtained clusters, and the tendency of candidates with personal-oriented was elucidated. The results correspond to previous studies, such as the change of the electoral rule and the characteristics of each political party, without any manual topic interpretation process as in the previous studies. |
| 書誌情報 |
じんもんこん2022論文集
巻 2022,
p. 289-294,
発行日 2022-12-02
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-CH2022044.pdf (1.1 MB)
