メディア情報のLinked Data化と活用事例の提案(エージェント応用,<特集>ソフトウェアエージェントとその応用論文)

概要

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昨今,インターネットの普及などから様々な情報源(ソーシャルメディア・マスメディア)に容易にアクセスし,多様な意見・考え方に触れることが可能になった.同時に,ソーシャルメディアにおけるデマの拡散や,マスメディアにおける偏向報道・情報操作の疑いなど,ユーザ自身が情報の信頼性について自ら判断することが求められてきている.そこで我々は,一般ユーザがメディア情報を多角的な観点から比較することを支援するため,ユーザに代わってソーシャル,マス両メディアから特定の話題に関する情報を抽出,見える化し,特定の観点に基づく比較ポイントを提示するエージェントシステムを目指している.本論文では,Conditional Random Fieldsと事象抽出のためのヒューリスティクスを用いて,Twitter上のツイート,マスメディアのニュース記事等から13の属性情報をもつ事象情報を抽出し,それらをLinked Data化する手法を提案し,精度評価を行った.また,事例を通して多様性,希少性,偏在性,因果関係の四つの観点に沿って比較ポイントを抽出することで有用性を確認した.
2013-12-01