@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00220015,
 author = {山本, 楓登 and 熊本, 忠彦 and 灘本, 明代 and Futo, Yamamoto and Tadahiko, Kumamoto and Akiyo, Nadamoto},
 issue = {17},
 month = {Sep},
 note = {災害発生時の Twitter 上には閲覧した被災者ユーザに行動を促すような情報（行動促進情報）が数多く投稿されるが，有益な情報もあれば非有益な情報もある．これまで我々は，災害時に被災者が抱くネガティブな感情に焦点を当て，被災者の感情に合った有益な行動促進情報の特徴を分析してきた．具体的には，被災者のネガティブな感情を分析することにより「おびえ・恐怖・不安」，「心配」，「困っている」，「不快」という 4 種類の感情軸を定義し，各々の感情軸において有益な行動促進情報の特徴（名詞の出現状況）を分析してきた．本論文では，それぞれの感情軸において有益な行動促進ツイートか非有益な行動促進ツイートかを自動分類する BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）ベースの手法を提案するとともに，各感情軸に分類されたツイートの文末表現とトピッククラスタリングにより得られたクラスタごとの特徴語（名詞）を分析することで，感情軸ごとに有益な行動促進ツイートの特徴をより詳細に明らかにする．},
 title = {被災者の感情分類に基づく有益な行動促進情報の分析},
 year = {2022}
}