感情極性に着目したトレンド情報抽出手法の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-06-14
• タイトル: 感情極性に着目したトレンド情報抽出手法の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Examination of Trend Extraction Method Focusing on Twitter Emotional Polarity
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 感情情報処理
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: NHK放送技術研究所
• 著者所属: NHK放送技術研究所
• 著者所属: NHK放送技術研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NHK Science & Technology Research Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NHK Science & Technology Research Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NHK Science & Technology Research Laboratories
• 著者名: 武井, 友香; 宮崎, 太郎; 後藤, 淳
• 著者名(英): Yuka, Takei; Taro, Miyazaki; Jun, Goto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 放送局では，SNS 上で話題となっている出来事を番組の題材として取り上げることが多々ある．話題の情報を効率的に見つけるために，リツイート等の反響件数を参考にする場合もあるが，それらの情報は携帯ゲームや企業広告などに関するものであることが多く，番組制作に不要な情報も多く含まれている．そこで本稿では，反響件数だけでなく，投稿文が示す感情極性に着目する．SNS 上の感情は現実の出来事の発生を反映しており，SNS 上で話題の情報を抽出する際に有効な指標であると考えられる．放送局内で共有している情報を基に評価した結果，SNS 投稿文の感情極性割合を時系列に解析することで，投稿件数のみに着目した手法よりも番組制作に役立つ情報を抽出できることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Acquiring information about trend topics from social media can be useful for broadcasters to make TV program. In order to find trend Tweets and topics efficiently, broadcasters refer to the number of reactions such as "Retweet". However, Tweets that have a large number of reactions are frequently posted about popular games and campaigns of enterprises. These Tweets are unnecessary to make programs. In this paper, we present a trend extraction method that focus on emotional polarity of Tweet as well as the number of reactions. Because emotional reactions on SNS reflect the occurring of real-world events and should be important for event detection. As a result of evaluation based on information shared iSn the broadcasting station, we confirm our method that focus on changes in the proportion of emotional polarity can extract Tweet that useful for broadcasters.
• 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: AA11135936
• 書誌情報: 研究報告知能システム（ICS）; 巻 2019-ICS-196, 号 5, p. 1-6, 発行日 2019-06-14
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-885X
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会