ソーシャルネットワークにおけるフォロー集合分析に基づく実世界イベント分類手法

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2015-01-15
• タイトル: ソーシャルネットワークにおけるフォロー集合分析に基づく実世界イベント分類手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Classifying Real-world's Events by Analyzing Friends of the Events' Participants in Social Network
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：新しい時代に向けて英知を結集するコラボレーション技術とネットワークサービス] Location based Social Network Service，実世界イベント検知，参加型センシング
• 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: 東京大学大学院学際情報学府／慶應義塾大学環境情報学部
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院政策メディア研究科
• 著者所属: 慶應義塾大学環境情報学部／慶應義塾大学大学院政策メディア研究科
• 著者所属: 株式会社NTTドコモ
• 著者所属: 株式会社NTTドコモ
• 著者所属: 株式会社NTTドコモ
• 著者所属: 慶應義塾大学環境情報学部／慶應義塾大学大学院政策メディア研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Interdisciplinary Information Studies, The University of Tokyo / Faculty of Environment and Information Studies, Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Media and Governance, Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Environment and Information Studies, Keio University / Graduate School of Media and Governance, Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): DOCOMO R&D Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): DOCOMO R&D Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): DOCOMO R&D Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Environment and Information Studies, Keio University / Graduate School of Media and Governance, Keio University
• 著者名: 河野, 慎; 米澤, 拓郎; 中澤, 仁; 川崎, 仁嗣; 太田, 賢; 稲村, 浩; 徳田, 英幸
• 著者名(英): Makoto, Kawano; Takuro, Yonezawa; Jin, Nakazawa; Satoshi, Kawasaki; Ken, Ohta; Hiroshi, Inamura; Hideyuki, Tokuda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，GPSを搭載したスマートフォンとSNSの普及によって，リアルタイムに位置情報を付加させた発言をユーザが投稿する機会が増加している．この機会によって投稿された発言の中には実世界イベントに関する情報が含まれており，その一部はユーザが体験したり，目撃したりしたことに関するものであることが多い．これらの発言を収集し，解析することで実世界で実際に起きている社会イベントを検出することが可能となる．イベントを検出するために必要な発見と分類という2つの工程のうち，本研究ではイベントの分類に着目し，イベント参加者を利用したイベント分類手法を提案する．イベント参加者の多様性を意味する大衆性という新しい分類軸を定義し，イベント参加者がフォローしているユーザの解析によるイベントの分類を目指す．本研究では解析ツールの設計と実装をし，ツールを用いてあらかじめ実際のデータをもとに発見された社会イベントの解析を行い，分類を行った．Yahoo!クラウドソーシングにおいて一対比較法を用いて大衆性に基づき分類した結果を取得し，本手法を適用した解析結果と比較・考察を行った．その結果，大衆性に関してクラウドソーシングを用いた調査結果と回帰分析による提案手法の分析結果に一定の相関性があることを示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recent progress and spread of smartphones and social network services enables us to transmit text messages with GPS location data anywhere and anytime. Since these location-based SNS messages often refer real-world's events, many researchers have tried to recognize real-world's event through analysis of the messages. In this paper, we define a new index of event classification called popularity, and present a novel method to calculate the index by analysing social network of the events participants. Popularity, which reflects the diversity of event participants, is a useful index of the event for creating various applications such as event navigation or recommendation. We designed and implemented intuitive web-based interactive tool for analysing popularity of events. Through comparative experiments by analysis of proposed system and crowdsourcing, we confirmed that our proposal method provide a certain amount of accuracy for calculating the popularity of events.
• 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: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 56, 号 1, p. 72-82, 発行日 2015-01-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764