Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

Web上では、時々刻々膨大な量のコンテンツ (1分間にTwitter では45万以上のツイート, Youtube では400時間以上の動画が投稿されている) が生まれている。この中でも、人々に注目されるコンテンツはほんの一部である。本研究では、ソーシャルメディアに着目し、「将来のトレンド (Twitter におけるハッシュタグの流行など) を予測できるのか？」という問いを設定して研究を進めた。2021年度は、インターネット上で生じるトレンドについての時系列モデルを構築するため、以下の2つの研究を進めた。
研究項目 A: インターネット空間における人々の反応についての時系列モデル構築
我々はWikipediaデータの分析を行い、社会で起こるさまざまなイベント (選挙、スポーツの試合、映画の公開など) に対して、オンライン空間において人々がどのように反応するか数理モデル化を行った。この成果は、ソーシャルメディア分析の主要国際会議であるAAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM 2021) で発表した。
研究項目 B: フェークニュース拡散の時系列モデル構築
Twitterはフェークニュースの温床となりつつあり、欧米ではフェークニュースを信じた人々が増えたためにコロナワクチンの接種率が伸び悩むなどの社会問題が起こりつつある。我々は、フェークニュース特有の拡散パターンを記述する時系列モデルを構築し、高い予測精度を実現することを検証した。この成果は国際雑誌 PLoS ONEで発表した。

【研究分担者】
篠本滋	株式会社国際電気通信基礎技術研究所	脳情報通信総合研究所	研究員	(Kakenデータベース)