場所誘因型位置情報付き発言の検出と可視化

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2013-02-15
• タイトル: 場所誘因型位置情報付き発言の検出と可視化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Detection and Visualization of Place-triggered Geotagged Tweets
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：ネットワークサービスと分散処理] アーバンセンシング，データマイニング，位置情報サービス，マイクロブログ，場所誘因型位置情報付き発言
• 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: 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科／慶應義塾大学環境情報学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Media and Governance, Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Media and Governance, Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Media and Governance, Keio University / Faculty of Environment and Information Studies, Keio University
• 著者名: 蛭田, 慎也; 米澤, 拓郎; 徳田, 英幸
• 著者名(英): Shinya, Hiruta; Takuro, Yonezawa; Hideyuki, Tokuda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，ソーシャルメディア上の位置情報付き発言において，特に現在の場所に誘因された発言を検出する手法について，提案・検証する．GPSによる位置情報付き発言を用いてイベント発生場所の検出を行う際，位置情報が付加されていてもその場所とまったく関係のないノイズとなる発言が多いため，イベントの判定結果にもノイズが多くなってしまうことが問題としてあげられる．この問題を解決するため，本研究では位置情報付き発言の中でも，現在の場所で起きた出来事・状況などに誘因されて発言されたものを「場所誘因型位置情報付き発言」と定義し，その検出を行う．その手法として，Twitterの位置情報付き発言を対象とし，取得した発言元情報と発言本文に含まれるキーワードを参照することで場所誘因型位置情報付き発言の検出を実現する．18名の被験者に実際にTwitterから取得した位置情報付き発言の分類実験を行ってもらい，その結果82%の精度で場所誘因型位置情報付き発言を正しく判定可能であることを示した．さらに，場所誘因型位置情報付き発言の可視化を行うアプリケーションを作成し，本研究の有効性を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The paper proposes and evaluates a method to detect tweets that are triggered by places where users locate. Recently, many researches address to detect the real-world events from social media such as Twitter. However, geo-tagged tweets often contain noises, which means tweets which are not related to the users' location. These noises are problem for detecting real-world's events. To address and solve the problem, we define the “Place-Triggered Geotagged Tweet”, tweets which are related to the users' location, and propose a method to detect it. We design and implement a keyword matching-based detection technique to detect place-triggered geotagged tweet. We evaluate accuracy of the method with 18 participants, and present that our method achieves 82% of accuracy. Additionally, we also present the effectiveness of our method by implementing two applications which visualize place-triggered geotagged tweets.
• 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: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 54, 号 2, p. 710-720, 発行日 2013-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764