Foundation of Japanese stylistics for social media analysis

社交媒体分析的日语文体学基础

基本信息

批准号：
22K12285
负责人：
須田永遠
金额：
$ 2.75万
依托单位：
National Institute of Informatics
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2027-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本年度は、ソーシャルメディアの書き手の反応や心的状態の類型および言語的特徴に関する知見を獲得するため、実際に国内で影響力のある二つのソーシャルメディアを対象としてテキストデータを収集し、分析を行った。並行して本研究に必要なマイニング技術を下支えするアルゴリズムの開発も行い、これらの成果を国内外の会議や論文誌で発表した。詳細は以下の通りである。(i) ワクチンに関する大規模なTwitterデータの分析：新型コロナウイルスワクチン接種期間中にTwitterで投稿された「ワクチン」の語を含む１億件以上の日本語の全ツイートデータを収集し、クラスタリング技術を用いてトピックごとに分類し、人手による意味解釈とアノテーションを施した上で時系列解析を行った。その結果、職域接種の開始を境に、人々の関心が社会的トピックから個人的事柄へと推移したことが明らかになった。(ii) Yahoo!コメント上の#metooに対する中傷の類型化とアノテーション：#metoo運動以降、Yahoo!コメントに現れるようになった女性に対する誹謗中傷的ナラティヴを人手で読解・精査し、類型を作成、その類型にしたがってコメントにアノテーションを行うことで性暴力トピックに対する書き手の典型的な反応を析出し、反応の分布を明らかにした。その結果の一部は従来のミソジニーに関する人文学的研究の知見を定量的に証明するものとなった。(iii) テキストマイニング技術の基礎となるアルゴリズムの開発：大量のテキストデータから書き手の心的状態と結びついた言語的特徴の累計を析出するには、まず限られたテキストを人手で解釈する必要があるが、その際にはある条件を満たす文を効率よくマイニングする情報学的な技術が必須である。こうした技術を下支えするアルゴリズム、本年度は特に条件をできるだけ満たす解（準最適解）を列挙するアルゴリズムの開発を行った。

今年，我们收集并分析了两个在日本具有实际影响力的社交媒体网站的文本数据，以了解社交媒体作者的反应、心理状态类型和语言特征。与此同时，我们开发了支持这项研究所需的采矿技术的算法，并在国内和国际会议和期刊上展示了这些结果。详情如下。（i）与疫苗相关的大规模 Twitter 数据分析：我们收集了新冠病毒疫苗接种期间 Twitter 上发布的超过 1 亿条包含“疫苗”一词的日本推文的全部数据，并应用了聚类技术对主题进行了分类。按主题使用，并在手动解释和注释后进行时间序列分析。结果显示，职业疫苗接种开始后，人们的兴趣从社会话题转向个人话题。 (ii) Yahoo! 评论中针对#metoo 的诽谤的排版和注释：#metoo 运动之后，我们手动阅读并检查了 Yahoo! 评论中出现的针对女性的诽谤性叙述，并根据注释创建了评论类型。针对这些类型，我们分析了作家对性暴力话题的典型反应，并阐明了反应的分布。一些结果定量地证明了传统人文学科对厌女症研究的认识。 (iii) 开发构成文本挖掘技术基础的算法：为了从大量文本数据中提取与作者心理状态相关的语言特征的累积总数，首先需要手动解释有限数量的文本数据。然而，在这种情况下，有效挖掘满足特定条件的句子的信息技术至关重要。今年，我们开发了支持这些技术的算法，特别是枚举尽可能满足条件的解决方案（次优解决方案）的算法。

项目成果

期刊论文数量（15）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Evolution of Public Opinion on COVID-19 Vaccination in Japan: Large-Scale Twitter Data Analysis

日本关于 COVID-19 疫苗接种的舆论演变：大规模 Twitter 数据分析

DOI：
10.2196/41928
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
7.4
作者：
Kobayashi Ryota;Takedomi Yuka;Nakayama Yuri;Suda Towa;Uno Takeaki;Hashimoto Takako;Toyoda Masashi;Yoshinaga Naoki;Kitsuregawa Masaru;Rocha Luis E C
通讯作者：
Rocha Luis E C

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