ツイッターにおけるデータ自動分類手法に関する研究(ネットワークソフトウェア,コンテンツ配信/流通,ソーシャルネットワーク(SNS),データ分析・処理基盤,ビッグデータ及び一般)

概要

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本研究では、代表的なソーシャルメディアのひとつであるTwitterを用いて、膨大なユーザーの意見を自動的に分類し、可視化することを目的とする。例えば、ある話題に対するユーザーの意見を肯定・否定等に分類し、その割合を可視化することで、世論調査などに利用できるのではないかと考えられる。本システムでは、まず無作為抽出したツイートから、ツイートに含まれる形態素それ自体と、形態素の直後の語との組み合わせである連続した形態素の、肯定・否定・その他のツイートへの出現確率を有する教師データベースを作成する。そしてその教師データベースを元に、ツイートに含まれる形態素及び連続した形態素が肯定・否定・その他である確率から、ツイート全体が肯定・否定・その他である確率を求めることで、ツイートを判定、分類する。一般的なツイートを自動判定した結果、特に肯定・否定の二つのみに分類した場合において、ある程度正確な判定が得られた。また、限定的な話題に関するツイートに対しての分類を行った結果、話題によっては、判定の難しい事例がみられた。
一般社団法人電子情報通信学会の論文
2014-01-16