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https://doi.org/10.24546/81011421
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2024-04-26
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81011421 (fulltext)
pdf
7.33 MB
6
メタデータ
ファイル出力
メタデータID
81011421
アクセス権
open access
出版タイプ
Version of Record
タイトル
ソーシャルセンサによるオンデマンド流行検知
その他のタイトル
On-demand epidemic surveillance using social sensors
著者
岡村, 直人 ; 関, 和広 ; 上原, 邦昭
著者名
岡村, 直人
著者名
関, 和広
著者ID
A0493
研究者ID
1000060160206
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=134c7006f04a3a09520e17560c007669
著者名
上原, 邦昭
Uehara, Kuniaki
ウエハラ, クニアキ
所属機関名
システム情報学研究科
収録物名
神戸大学都市安全研究センター研究報告
巻(号)
17
ページ
177-184
出版者
神戸大学都市安全研究センター
刊行日
2013-03
公開日
2019-05-30
抄録
本論文では,Twitterにおける位置情報付き発言を利用し,「特定の話題が盛り上がっている地域の自動検出(バースト地域検出)」と「特定の地域で盛り上がっている話題の自動検出(バースト単語検出)」を可視化するシステムを提案する. また,ユーザが適切なキーワードを表現できるとは限らないため,キーワードに意味的に関連する単語をオンデマンドに抽出し,検索語として提示する. 本システムの有用性を評価するため,実世界データを用いた実験では,検出地域,検出単語についてWebニュースなどの他の情報源と比較・考察する.
Twitter, the most widely used micro-blogging service, provides a search functionality to find tweets containing user-specified keywords. However, the retrieved tweets are simply presented as a list, which does not allow the users to grasp the geographical distribution of the topic represented by the keywords. Also, the search is only concerned with keyword match, not considering temporal properties of the topic. These issues are critical for topics which spread over both time and geographical regions. To deal with such spatio-temporal information needs for microblog, this paper focuses on the use of geo-tagged microblog posts (tweets) and develops a system to visualize automatically detected regions in which a specific topic is actively mentioned and automatically detected topics which is actively mentioned in a specific region. The first process to detect such regions is referred to as "burst region detection", the second process as "burst topic detection". The burst region detection takes advantage of an approach from spatial epidemiology, specifically, the cylindrical scan technique, and adapts it to geo-tagged tweets retrieved for a given search query. Because the users may not be able to express their intended topic as a query, our system also suggests its related keywords automatically extracted from a Twitter corpus by considering the temporal characteristics of the query. For the burst topic detection, tweets in each region are processed by an existing burst detection algorithm to identify temporally rising topics in the region. The resulting detected regions or topics are displayed on a map using the Google Map API. For qualitative evaluation, the proposed system is tested on a large corpus of geo-tagged tweets collected for six months. Through the experiments, the effectiveness and usefulness of the system are demonstrated by comparing the detected topics and regions with other information sources including web news.
キーワード
マイクロブログ
バースト検出
地域検出
関連語
カテゴリ
システム情報学研究科
神戸大学都市安全研究センター研究報告
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17号(2013-03)
紀要論文
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資源タイプ
departmental bulletin paper
言語
Japanese (日本語)
ISSN
1342-9167
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NCID
AA11142997
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関連情報
URI
http://www.rcuss.kobe-u.ac.jp/publication/publication.html
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