Twitterにおける空間差異に基づく群衆の多面的関心分析

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2016-09-30
• タイトル: Twitterにおける空間差異に基づく群衆の多面的関心分析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Collective Attention Analysis Based on Spatial Differences in Twitter
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [研究論文] ソーシャルメディア，空間分析，可視化，Twitter
• 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: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 京都大学
• 著者所属: 京都産業大学
• 著者所属: 京都産業大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyoto Sangyo University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyoto Sangyo University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者名: 若宮, 翔子; ヤトフト, アダム; 河合, 由起子; 秋山, 豊和; 荒牧, 英治
• 著者名(英): Shoko, Wakamiya; Adam, Jatowt; Yukiko, Kawai; Toyokazu, Akiyama; Eiji, Aramaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: Twitterに代表されるソーシャルメディアはイベント検出で頻繁に活用されている．このようなシステムでは，ツイートを特定の時間や位置に割り当てるために，タイムスタンプ（日時）やロケーションスタンプ（緯度経度）などのメタデータが重要な役割を果たしている．一方で，コンテンツに書かれたテキスト文中の時間や位置に関する表現は曖昧な場合があり，メタデータよりも信頼性が落ちることから，十分な活用が困難であった．このため，我々はメタデータと時空間表現の差異分析を可能とする，大規模ソーシャルメディアデータの可視化システムを開発している．本稿では，特に空間に対する群衆の関心を分析するため，ツイートの発信位置（メタデータ）とコンテンツテキスト中の位置表現の差異を可視化するシステムを提案する．実験では，約3カ月分の米国で発信されたツイートを用いて3種類のデータビューを構築し，空間的な尺度に基づき群衆の空間的関心に関する分析結果の例を示して考察する．提案したフレームワークや考察は，ソーシャルメディアデータの地理的・社会的な側面に関心を持つユーザにとって有用であると考えられ，また，将来的に，テキストの位置情報を用いたメタデータの補完に有用であると期待される．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Social media data such as tweets in Twitter have been frequently used for detecting real-time events. The spatio-temporal metadata of the social media data such as timestamp and location stamp usually play a key role for assigning tweets to a specific time and space. On the other hand, it is difficult to utilize expressions about location and time in tweet contents since these are sometimes ambiguous and less reliable. In this paper we propose a novel visualization system focused on spatial information for analyzing how users collectively talk about space and for uncovering differences between geographical locations of users and the locations they tweet about. Our exploratory analysis is based on the development of a model of spatial information extraction and representation that allows building effective visual analytics framework for a large scale dataset. We demonstrate examples of analysis results based on a three months-long collection of tweets from USA. The proposed system allows observing many space-related aspects via three types of data views. The system enables to visualize average scope of spatial attention of users. The framework and the findings can be valuable for scientists from diverse research areas and for any users interested in geographical and social aspects of shared online big data. Furthermore, it is expected to be useful to complement metadata using textual location information.
• 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 3, p. 14-24, 発行日 2016-09-30
• 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