{"updated":"2025-01-21T20:07:52.633559+00:00","metadata":{"_oai":{"id":"oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00079856","sets":["6164:6165:6640:6641"]},"path":["6641"],"owner":"10","recid":"79856","title":["マーケット分析のためのTwitter投稿者プロフィール推定手法"],"pubdate":{"attribute_name":"公開日","attribute_value":"2011-06-30"},"_buckets":{"deposit":"e61d3d70-cca9-4b53-a5ef-c78c8be2538f"},"_deposit":{"id":"79856","pid":{"type":"depid","value":"79856","revision_id":0},"owners":[10],"status":"published","created_by":10},"item_title":"マーケット分析のためのTwitter投稿者プロフィール推定手法","author_link":["0"],"item_titles":{"attribute_name":"タイトル","attribute_value_mlt":[{"subitem_title":"マーケット分析のためのTwitter投稿者プロフィール推定手法"}]},"item_keyword":{"attribute_name":"キーワード","attribute_value_mlt":[{"subitem_subject":"WEB サービス","subitem_subject_scheme":"Other"}]},"item_type_id":"18","publish_date":"2011-06-30","item_language":{"attribute_name":"言語","attribute_value_mlt":[{"subitem_language":"jpn"}]},"item_18_text_3":{"attribute_name":"著者所属","attribute_value_mlt":[{"subitem_text_value":"KDDI研究所"},{"subitem_text_value":"KDDI研究所"},{"subitem_text_value":"KDDI研究所"},{"subitem_text_value":"KDDI研究所"},{"subitem_text_value":"大阪大学大学院情報科学研究科"}]},"item_publisher":{"attribute_name":"出版者","attribute_value_mlt":[{"subitem_publisher":"情報処理学会","subitem_publisher_language":"ja"}]},"publish_status":"0","weko_shared_id":-1,"item_file_price":{"attribute_name":"Billing file","attribute_type":"file","attribute_value_mlt":[{"url":{"url":"https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/79856/files/IPSJ-DICOMO2011175.pdf"},"date":[{"dateType":"Available","dateValue":"2011-06-30"}],"format":"application/pdf","billing":["billing_file"],"filename":"IPSJ-DICOMO2011175.pdf","filesize":[{"value":"884.7 kB"}],"mimetype":"application/pdf","priceinfo":[{"tax":["include_tax"],"price":"0","billingrole":"5"},{"tax":["include_tax"],"price":"0","billingrole":"6"},{"tax":["include_tax"],"price":"0","billingrole":"44"}],"accessrole":"open_date","version_id":"e5e9c5de-af75-4da5-a220-6fd238a25412","displaytype":"detail","licensetype":"license_note","license_note":"Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan"}]},"item_18_creator_5":{"attribute_name":"著者名","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorNames":[{"creatorName":"池田和史"},{"creatorName":"服部元"},{"creatorName":"松本一則"},{"creatorName":"小野智弘"},{"creatorName":"東野輝夫"}],"nameIdentifiers":[{}]}]},"item_resource_type":{"attribute_name":"資源タイプ","attribute_value_mlt":[{"resourceuri":"http://purl.org/coar/resource_type/c_5794","resourcetype":"conference paper"}]},"item_18_description_7":{"attribute_name":"論文抄録","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"近年、TwitterのようなブログやWeb掲示板などに投稿された商品やテレビ番組などに対する口コミ情報を分析してマーケティング等に応用する評判解析技術に注目が集まっている。これらは手軽い情報発信が可能なため、新鮮かつ多数の意見を即座に収集するツールとして、その活用は大きな可能性を持っている。一方で、評判は投稿者の年齢や性別、趣味などのプロフィールに応じて異なることが多いが、ブログや掲示板には投稿者の年齢や性別が記載されていない場合が多く、投稿数や平均的な意見などの表面的な情報しか抽出できず、プロフィールごとの意見を抽出できないことが課題であった。この問題を解決するため、著者らはTwitter上の口コミ投稿者の日常的な投稿内容を解析することで、年代、性別、居住地域などのプロフィールを推定する技術を開発した。本技術を利用することで、ネット上の口コミ情報をプロフィールごとに分類、集約することが可能となり、商品の改善やテレビ番組の企画などに生かすことが可能となる。性能評価実験の結果、提案手法の汎用的な推定精度は性別で88.0%、年代で68.0%、居住地域で70.8%であり、視聴率測定などへの応用を想定したプロフィール分布誤差の評価では、分布に偏りがある場合でも性別で8.8%、年代で12.4%、居住地で14.0%と実利用に十分な精度であることが示された。","subitem_description_type":"Other"}]},"item_18_biblio_info_10":{"attribute_name":"書誌情報","attribute_value_mlt":[{"bibliographicPageEnd":"1315","bibliographic_titles":[{"bibliographic_title":"マルチメディア、分散協調とモバイルシンポジウム2011論文集"}],"bibliographicPageStart":"1308","bibliographicIssueDates":{"bibliographicIssueDate":"2011-06-30","bibliographicIssueDateType":"Issued"},"bibliographicVolumeNumber":"2011"}]},"relation_version_is_last":true,"item_18_alternative_title_2":{"attribute_name":"その他タイトル","attribute_value_mlt":[{"subitem_alternative_title":"Webマイニング"}]},"weko_creator_id":"10"},"created":"2025-01-18T23:34:27.734034+00:00","id":79856,"links":{}}