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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. データとウェブ

膨大なジオタグ付きツイートから沖縄等の地域課題の効率的検出

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235786
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235786
5e346e97-3f2a-4e50-a22d-210dc9bb41db
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-1B-02.pdf IPSJ-Z86-1B-02.pdf (444.7 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル 膨大なジオタグ付きツイートから沖縄等の地域課題の効率的検出
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 データとウェブ
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
都立大
著者所属
都立大
著者所属
都立大
著者名 倉田, 陽平

× 倉田, 陽平

倉田, 陽平

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堀, 健一朗

× 堀, 健一朗

堀, 健一朗

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三原, 洋太郎

× 三原, 洋太郎

三原, 洋太郎

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 「ジオタグを付与して苦情が述べられているツイートは行政施策の参考になるような地域課題が指摘されているのではないか」という仮説のもとで,佐多岬以南のジオタグがついた236932件のジオタグ付きツイートから75件の地域課題を指摘するツイートを検出した.北海道を対象とした先行研究では苦情か否かを判別する判別器を機械学習により独自構築していたが,本研究では判別器に代え,センチメント分析を援用することで,より平易に地域課題指摘ツイートを導出できることを実証した.また,ジオタグ位置が固定的な投稿者のツイートを削除することで,より効率的に地域課題指摘ツイートを導出できることを実証した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 361-362, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:31:12.435470
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