ソーシャルメディアにおける将来のトレンドを予測する時系列モデルの開発

开发时间序列模型来预测社交媒体的未来趋势

• 批准号: 18K11560
• 负责人: 小林 亮太
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: The University of Tokyo (2020-2022)National Institute of Informatics (2018-2019)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18K11560/
• 关键词: ソーシャルメディア分析; Webデータ分析; 時系列モデル; フェークニュース; 情報拡散; 社会ネットワーク分析; 計算社会科学; 時系列分析; トピックモデル; トレンド; ウェブマイニング; 時系列解析; 機械学習

Web上では、時々刻々膨大な量のコンテンツ (1分間にTwitterでは45万以上のツイート, Youtube では400時間以上の動画が投稿されている) が生まれている。この中でも、人々に注目されるコンテンツはほんの一部である。本研究では、ソーシャルメディアに着目し、「将来のトレンド (Twitter におけるハッシュタグの流行など) を予測できるのか？」 という問いを設定して研究を進めた。2022年度は、当初の研究計画を変更し、Covid-19ワクチン接種期間の大規模ツイートデータを分析することで、ワクチンに関する人々の興味・関心がどのように推移したかを調べた。まず、2021年1月から10月にTwitter上で投稿された「ワクチン」を含む日本語ツイート (1.2億ツイート) を収集し、トピックモデル(LDA: Blei et al. 2003) を使って分析することにより、主要な15トピックを抽出した。得られたトピックの代表的なツイートを精査することにより、意味解釈を行い、以下の4つの主要なテーマに整理した:1. 個人的事柄、2. ニュース、3. 政治、4. 陰謀論とユーモア。さらに、トピックの投稿割合についての時系列の分析を行った。その結果、職域接種が開始された6月を境にして、人々の興味が「ワクチン政策や経済など社会的内容から、ワクチンの副反応や予約などの個人的内容に」変化したことを発見した。本成果は、学術雑誌 Journal of Medical Internet Research から出版された。

在网络上，每隔一段时间就会出现大量内容（超过450,000条推文在Twitter上发布，每分钟YouTube上发布了超过400个小时的视频）。其中，只有少数内容吸引了人们的关注。这项研究的重点是社交媒体，并通过设定一个问题：“我们可以预测未来的趋势（例如Twitter上的主题标签趋势）？”在2022年，最初的研究计划进行了更改，以研究人们通过分析COVID-19疫苗接种时期的大规模推文数据来进行人们对疫苗的利益和关注。首先，我们收集了日本推文（1.2亿条推文），其中包含从Twitter上发布的“疫苗”，从2021年1月至10月10日发布，并通过使用主题模型分析了15个主要主题（LDA：Blei等人，2003年）。通过审查获得的主题的代表推文，我们进行了语义解释，并将其组织为四个主要主题：1。个人事务，2。新闻，3。政治，4。阴谋论和幽默。此外，对主题提交的比例进行了时间序列分析。结果，从6月开始，职业疫苗接种开始，人们的利益从“疫苗政策，经济等社会内容”变为个人内容，例如疫苗副作用和保留。”结果由《学术杂志》医学互联网研究杂志发表。

项目成果

ヒルベルト変換法の拡張による瞬時位相の推定

希尔伯特变换法的推广瞬时相位估计

• 发表时间: 2022
• 作者: 松木彩星

イベント時系列からネットワークを再構成する

从事件时间序列重建网络

• 发表时间: 2019
• 作者: Kobayashi R;Kurita S;Kitano K;Mizuseki K;Richmond B.J;Shinomoto S
• 通讯作者: Shinomoto S

Extracting Cliches: Typify Slanderous Expressions Against the Confessions in the #MeToo Movement

摘录陈词滥调：针对《忏悔录》中的供词的诽谤性言论典型化

• 发表时间: 2022
• 作者: Yuka Takedomi;Towa Suda;Kazuhiro Kurita;Ryota Kobayashi;Tomohiro Matsuda;Takeaki Uno
• 通讯作者: Takeaki Uno

Estimation of synaptic connections from parallel spike trains

从并行尖峰序列估计突触连接

• 发表时间: 2018
• 作者: 田和辻可昌;松居辰則（早大）;Ryota Kobayashi
• 通讯作者: Ryota Kobayashi

多細胞スパイクデータから神経回路ネットワークを推定する

从多细胞尖峰数据估计神经回路网络

• 发表时间: 2018
• 作者: 中村遥佳;田和辻可昌;松居辰則（早大）;小林 亮太
• 通讯作者: 小林 亮太