Twitter感情分析所
解析方法 機械学習を使ってます。 解析例：「原発」を含むTweetの感情推移 3.11の原発事故の影響で、人々に否定的な印象を与えたことが数値上に反映されている。 キーワード/ユーザタイムラインの感情推定（肯定/否定性 の判定） 最新の50Tweetについて解析します。 否定的な発言の多いユーザや否定的な印象のキーワードはオレンジ色が多くなります。 時間帯によっては結果を返すまで1分くらいかかります。需要があればもっと安定させます。 [2012/01/02 22:00]ちょっと今混雑中みたいなので停止するかもしれないです。そうでなくても、一時間に350回までしかできません。 -- 分析結果 -- P/N判定（肯定/否定 の判定） API ［API URL］ : http://mueki.net/twana/api.php ［使い方］ : POSTパラメータのqに解析したい文書をのせてアクセ
KDDI研究所、Twitterやブログの文章からプロフィールを推定する技術を開発 - はてなニュース
KDDI研究所は9月27日（月）、Twitterやブログ、掲示板に投稿された文章を解析することで、投稿者のプロフィールを自動推定する技術を開発したと発表しました。商品やコンテンツに対する意見や要望を年齢や性別ごとに集約でき、対象ユーザ層に特化した機能の改善を行うことも可能になります。 ▽ http://www.kddilabs.jp/press/detail_167.html この技術は、投稿者のブログやTwitterでの過去のコメントを取得し、その中に含まれているキーワードを解析することで、投稿者のプロフィールを推定していくという仕組みです。 例えば「学校」や「部活」といったキーワードを頻繁に投稿するユーザーは10代の学生、「梅田」「なんば」「やねん」などのキーワードを投稿するユーザーは関西圏在住、というように推定されます。この技術をTwitter上で利用したところ、プロフィールが確認で
Twiangulate: analyzing the connections between friends and followers
Make Twitter relevant. Twiangulate powers journalism, non-profits and PR: Find experts and insiders. Discover which accounts are followed by key people in a scribe swarm, gossip empire, artful sphere or judicious gaggle. Understand clout. Determine which influentials and celebs follow an account using our "reach" search. Reveal a group’s favorites. Which accounts are most followed by members of a
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