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          <dc:title>Twitterにおける会話量に伴う言葉遣いの文体的特徴変化の分析</dc:title>
          <dc:title xml:lang="en">An Analysis of stylistic feature changes in language use with conversation volume on Twitter</dc:title>
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            <jpcoar:creatorName>武藤, 敦子</jpcoar:creatorName>
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            <jpcoar:creatorName>江口, 明利</jpcoar:creatorName>
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            <jpcoar:creatorName>森山, 甲一</jpcoar:creatorName>
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            <jpcoar:creatorName>吉田, 江依子</jpcoar:creatorName>
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            <jpcoar:creatorName>犬塚, 信博</jpcoar:creatorName>
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          <datacite:description descriptionType="Other">社会言語学の分野では，アコモデーション理論に基づき人は会話における言葉遣いを変化させることで他者との社会的距離の操作をしたり，コミュニケーションの効率を高めることが示されてきた．また，社会心理学においては，繰り返し接触することで相手への好意が高まるという単純接触効果があり，短期間で接触した回数が多い対象ほど印象が向上するという研究もある．個人間の接触の一つに会話があり，人は会話量に伴い相手の印象が向上し言葉遣いを変化させることで他者との関係性を操作しているのではないかと推測できる．一方で，大規模な人の行動の観察を可能とする Twitter において，リプライは個人間の会話とみなすことができる．本研究では，Twitter を対象として会話量の増加に伴う言葉遣いの文体的特徴の変化を定量的に抽出するモデルを提案し分析を行う．提案モデルでは，個人間の会話量毎の会話データの文体的特徴をテキスト特徴量行列とし，非負値行列因子分解を用いて会話量の増加に伴って増減する重要なテキスト特徴量を抽出し，言葉遣いの変化を分析する．実験により，個人間の会話量が増加することで丁寧表現が減少し端的な文章になっていくこと等の言語学的知見を多数得ることができた．</datacite:description>
          <dc:publisher xml:lang="ja">情報処理学会</dc:publisher>
          <datacite:date dateType="Issued">2022-06-20</datacite:date>
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          <jpcoar:sourceTitle>研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）</jpcoar:sourceTitle>
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