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テキストマイニングに関するサイレントキーワードソーシャルメディアが含まれる科研費採択研究5件

テキストマイニングに関するサイレントキーワードソーシャルメディアが含まれる科研費採択研究 5件

ウェブコンテンツの深層テキスト分析を応用した知識グラフの構造的拡張
【研究領域課題番号】22K12044 (KAKENデータベースで見る）
【研究キーワード】

テキストマイニング / 情報抽出 / ソーシャルメディア / 知識処理 / 深層学習
【研究代表者】

岩井原瑞穂早稲田大学理工学術院(情報生産システム研究科・センター) 教授 (Kakenデータベース)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2022-04-01 - 2025-03-31
【配分額】4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)

ソーシャルメディアの時間的・意味的分析を活用した知識グラフの構造的拡張
【研究領域課題番号】19K11983 (KAKENデータベースで見る）
【研究キーワード】

データマイニング / テキストマイニング / 情報抽出 / 知識グラフ / 時系列分析 / ソーシャルメディア / 知識処理 / センチメント分析 / 知識抽出 / 時系列データ
【研究成果の概要】

知識蓄積型ソーシャルメディアであるWikipediaからは，計算機利用が容易な構造的データが知識グラフとして抽出され，検索結果の分類や種々の自然言語処理に活用されている．知識グラフを充実させるためのWikipedia記事のマイニングにおいて，リンクやリストなどの構造情報を活用し，さらに拡張する手法が必要である．
本研究では，Wikipediaにおいて，併合すべき記事対の予測および新たなリンクを予測する手法を開発した．テキストからのキーフレーズ抽出について，訓練済み言語モデルを用いた手法を開発し従来を上回る精度を示した．センチメント分析を応用したツィートの著者推定を行う手法を開発した．
【研究代表者】

岩井原瑞穂早稲田大学理工学術院(情報生産システム研究科・センター) 教授 (Kakenデータベース)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【配分額】4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)

ソーシャルメディアからの構造的知識の抽出と投稿意図分析
【研究分野】ウェブ情報学・サービス情報学
【研究領域課題番号】16K00423 (KAKENデータベースで見る）
【研究キーワード】

ソーシャルメディア / ユーザ行動分析 / テキストマイニング / 意味的関連性 / 時系列分析 / クラスタリング / 実体リンキング / データマイニング / 情報抽出 / アルゴリズム
【研究成果の概要】

時間経過を考慮した構造的知識の抽出では，編集履歴を有する記事集合から，バースト的に編集が行われた文やフレーズを抽出する手法を開発した．数百からなる比較的大きな記事集合に対し，バースト的編集に関連を持つ語句を抽出する方法を開発し，記事集合の発展とともに重要語句が変遷することが確認できた．
ソーシャルメディアにおける投稿の意図分析では，投稿の文章に対し，センチメント分析を適用して，正負の極性ならびに主観的か客観的か，および文の長さ等の多次元データを求めた．
これからユーザごとのセンチメントの分布が７―８程度の潜在的な投稿タイプに分類でき，ツイートの筆者特定の精度を向上に応用できることが分かった．
【研究代表者】

岩井原瑞穂早稲田大学理工学術院(情報生産システム研究科・センター) 教授 (Kakenデータベース)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【配分額】4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)

ソーシャルメディア発信情報のバイアス補正法の研究
【研究分野】図書館情報学・人文社会情報学
【研究領域課題番号】23680026 (KAKENデータベースで見る）
【研究キーワード】

選択バイアス / 因果効果 / 傾向スコア / マーケティングリサーチ / 統計的因果推論 / ベイズ推定 / 市場調査 / テキストマイニング / 消費者生成メディア / ソーシャルメディア
【研究成果の概要】

本研究では、ソーシャルメディア上における書き込み情報や、blogのトラックバックなどを含めたWeb上のソーシャルネットワーク情報の偏りを補正するための基礎的な方法論を開発し、そのためのデータ収集方法と解析方法を定式化することを目的とする。具体的にはソーシャルメディアの発信者が「本来対象とする母集団」から偏って抽出されている”選択バイアス”が生じているという問題定式化のもとに、統計学や計量経済学で近年解析方法が盛んに研究されている選択バイアスモデリングの考え方を利用した手法の開発を行った。研究成果の一部は統計学のトップジャーナルに掲載された。
【研究代表者】

星野崇宏名古屋大学経済学研究科(研究院) 准教授 (Kakenデータベース)
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2011-04-01 - 2014-03-31
【配分額】13,260千円 (直接経費: 10,200千円、間接経費: 3,060千円)

ソーシャルネットワーキングサービスに投稿された記事に基づく都市・建築空間像の解析

【研究分野】都市計画・建築計画

【研究領域課題番号】23656370 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ソーシャルネットワークサービス / SNS / ビッグデータ / 感性単語 / クラスター分析 / 時系列分析 / 地理情報 / デジタル・エスノグラフィー / ソーシャルメディア / ビックデータ / Twitter / データサイエンス / テキストマイニング / 感情表現単語 / 都市ブランディング / ライフスタイル / ソーシャルネットワーキングサービス / 共起度 / 可視化

【研究成果の概要】

近年のスマートフォンの普及により、SNSがより馴染みのあるものになった。とりわけ、ユーザーがコンテンツを生み出すメディアの中では、地理情報を付与したSNSが徐々に普及してきた。このメディアの特性はユーザーが場所と関連した文章や写真を投稿する傾向にある。これらの文章から自動分析を施して、今までの都市調査のようにある一時的な情報を取得するのではなく、都市の動的な状態を発見出来ると思われる。それを最終目標におき、本研究では、1.利用者の利用単語頻度から導き出される都市のスケープ、2.都市で使われている単語から導き出される都市の分類、3.震災時のSNS利用者の感情変化を主題として研究を行った。

【研究代表者】

渡辺仁史早稲田大学理工学術院教授 (Kakenデータベース)

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2011 - 2013

【配分額】3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)

【研究分担者】
林田和人	早稲田大学	理工学術院	准教授	(Kakenデータベース)
木村謙	早稲田大学	理工学術院	講師	(Kakenデータベース)
高柳英明	滋賀県立大学	環境科学部	准教授	(Kakenデータベース)
遠田敦	東京理科大学	理工学部	助教	(Kakenデータベース)