投稿日: その他 論文紹介

Identifying breakpoints in public opinion

Akcora, Cuneyt Gurcan
Bayir, Murat Ali
Demirbas, Murat
Ferhatosmanoglu, Hakan
In Proc. of SOMA 2010
http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1964867

概要

Twitter上で、ある出来事に対する大衆の意見が変わった日時と、そのときに特徴的に出現した単語の特定を目的とした論文。

仮説

大衆の意見が変わる際の傾向として、以下の二つの仮説をあげている。

  1. 大衆の意見が変わる前と後では、ツイートに含まれる感情語が大きく異なる。
  2. 大衆の意見が変わる前と後では、ツイートに含まれる語彙が大きく異る。

手法

仮説1に対応する手法ではまず、怒りや悲しみなど8種類の感情に対応する計309の単語を用意。各ツイートにどの感情語が含まれるかをバイナリで判定し、各ツイートを8次元ベクトルで表す。12時間の間の全ツイートの平均ベクトルをその時間の代表ベクトルとし、各時区間の感情の差異を代表ベクトルのコサイン類似度で測る。

仮説2に対応する手法では、各時区間の全ツイートに含まれる全単語集合を求め、Jaccard係数によって語彙の類似度を測る。

手法1と手法2の両方で十分な差が見られた場合に、その時刻を大衆の意見が変わったポイントとする。

各時区間で特徴的な語を求めるために、時間を考慮したTFIDF手法を提案。


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