マイクロブログの投稿時間に着目したユーザの職業推定に関する研究 | CiNii Research
マイクロブログから特定の話題に対するユーザの反応を取得する技術が研究されている．マイクロブログをソーシャルセンサとして有効活用するには，ユーザごとの特性を知る必要がある．しかし，マイクロブログでは，ユーザが属性を公開していない場合が多々あるため，ユーザごとの特性を把握できない．このことから，マイクロブログのユーザ属性を推定する研究が注目されている．しかし，既存手法では，主にマイクロブログの投稿内容にのみ着目しており，リアルタイムに発信されるマイクロブログの特性を属性推定に活かせていない．そこで，本研究では，各単位時間の投稿数に基づきユーザをクラスタリングし，投稿内容，生活習慣と投稿時間帯から職業属性を推定する手法を提案する．実証実験では，投稿内容のみを使用して推定する既存手法と，時間的特徴をも考慮する本手法について比較実験を行い，本提案手法の有用性を確認した． Research is be
Twitterのつぶやきで風邪の流行を8日前に予測することが可能に!!的中率はなんと90% | IRORIO（イロリオ） - 海外ニュース・国内ニュースで井戸端会議
友達との情報交換や、芸能人とのふれ合いの場などとして人気のTwitter。そんなTwitterが、ただのコミュニケーション手段に留まらず、もっとシリアスな面でも活用されるようになるという。その手段というのが、風邪や伝染病などのトラッキングだ。 米大学の研究チームは、ニューヨーク在住の60万人のTwitterユーザーによるつぶやきを、1ヶ月に渡り調査。全440万に上るつぶやきの中から、風邪や病気にかかったとのツイートのみをコンピュータ・アルゴリズムで抽出し、病人の分布マップを作成した。研究チームによると、コンピュータの口語解読技術でツイートからユーザーの健康状態を割り出し、GPS機能で体調不良のユーザーの所在及び健康なユーザーとの交流などを解析することによって、風邪や伝染病がどんなスピードで、どこに広がっていくかの予測に成功したという。 また、同解析で使用されるアルゴリズムでは、ユーザーのフ
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