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

基本信息

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

项目摘要

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。

网络上每时每刻都在创建大量内容（Twitter 上每分钟发布超过 450,000 条推文，Youtube 上每分钟发布超过 400 小时的视频）。其中，只有一部分内容引起了人们的注意。在这项研究中，我们关注社交媒体并提出问题：“我们能否预测未来趋势（例如 Twitter 上主题标签的流行程度）？” 2022财年，我们改变了原来的研究计划，分析了Covid-19疫苗接种期间的大规模推文数据，以研究人们对疫苗的兴趣如何随着时间的推移而变化。首先，我们收集了 2021 年 1 月至 10 月在 Twitter 上发布的包含“疫苗”一词的日语推文（1.2 亿条推文），并使用主题模型对其进行了分析（LDA：Blei 等人，2003 年）。我们提取了 15 个主要主题。通过检查获得的主题的代表性推文，我们进行了语义解释，并将其整理为以下四个主题：1.个人事务，2.新闻，3.政治，4.阴谋论幽默。此外，我们对主题发布率进行了时间序列分析。研究人员发现，6月份职业疫苗接种开始后，人们的兴趣从“疫苗政策和经济等社会内容转向疫苗副作用和保留等个人内容”。该成果发表在学术期刊《医学互联网研究杂志》上。