ソーシャルメディアに対するマルコフ連鎖のモジュール分解による遍在的コミュニティ抽出とネットワーク情報可視化

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC6-6

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): A social media analysis through pervasive community detection based on modular decomposition of Markov chain

著者名: 松井 猛（群馬大学）,Rene Antonio Oliveira Nzinga（富山県立大学）

著者名(英語): Takeshi Matsui (Gunma University),Antonio Oliveira Nzinga Rene (Toyama Prefectural University)

キーワード: ソーシャルメディア|コミュニティ抽出|遍在的コミュニティ|情報可視化|social media|community detection|pervasive community|information visualization

要約(日本語): 現代社会では，情報発信やコミュニケーションを行うソーシャルメディアは欠かせないものとなっている．このようなソーシャルメディア上で社会的関係を個人と個人同士のつながりとして可視化したものはソーシャルグラフと呼ばれ，データの特徴や規則性を人間が理解することを助ける．しかしながら，ソーシャルメディアを通じて得られるグラフはあまりにも大規模であることから，実用的な計算時間内に分析することが困難であるため，効率よく分析する手法が求められている．そこで，これから知見を探ろうとする数や文字の列からなる大規模なデータに対して，前処理として，収集した情報を分類し，つなぎ合わせて新しい価値を持たせて共有することにより，社会で起きている流行や問題などに対する人々の反応や話題の動向・傾向を把握・表現できる手法を本研究では構築する．

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