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  1. 1. 東日本大震災ビックデータワークショップ ‐Project311‐ 2012年10月28日 @東京大学 ハッシュタグを利用した 震災時におけるソーシャルメディア の利用傾向の分析 静岡県立大学 経営情報イノベーション研究科 小出明弘
  2. 2. ソーシャルメディアの課題・分析概要 • 災害時のソーシャルメディア ソーシャルメディア上で何が起こっていた? ソーシャルメディアの課題とは? • 本分析の概要  特にハッシュタグに注目  いつ,だれが,どのように利用したのか?  ユーザの行動をもとにハッシュタグを構造化 震災前後でのハッシュタグの 利用傾向の変化を複数の観点から調査
  3. 3. 使用データ • Twitter社ご提供のツイートデータ 震災後のツイートデータとして使用 • CHIDRIプロジェクトにて収集したツイートデータ 3月7日~11日のツイートを震災前データとして使用  データの処理と対象とするハッシュタグ •ハッシュタグ抽出  ツイートから“#任意の文字列”の部分を抽出 • 対象とするハッシュタグ  震災前,震災後それぞれで最も利用されて いた上位1000件のハッシュタグ
  4. 4. 使用特徴量 • ツイートタイミング Tweet  分単位でのツイート数 分布の類似性 Time #jishin #tsunami • ツイートユーザ集合 #TV  ハッシュタグを使った ユーザ集合の類似性 2011/03/11 14:30:10 • ハッシュタグの共起 Tweet…#jishin #anpi #tsunami  同じツイート内で使われた 2011/03/13 12:50:10 ハッシュタグの類似性 Tweet…#jishin #tsunami
  5. 5. デンドログラム #TV #tsunami #TBS • ハッシュタグ間の類似度 #anpi #jishin によりグラフを構築 #follow #fukushima #followme • ハッシュタグの類似関係 をより明らかに視覚化し 類似度:低 たい • 階層クラスタリングで用 いられるデンドログラム を使用 #jishin #anpi ・・・ #follow ・・・ #TV 類似度:高
  6. 6. 可視化結果(時間) 類似度:低 震災前 震災後 ハッシュタグの混合 定期的ツイート型 #followme,#jishin, #tsunami #followme イベント型 震災後誕生型 週一のラジオ,TV #edano_neroなど 類似度:高
  7. 7. 可視化結果(ツイートユーザ) 類似度:低 震災前 震災後 イベント型 定期的ツイート型 週一のラジオ,TV #followme 震災後誕生型 #edano_neroなど 定期的ツイート型 #followme,#comic 震災型 #jishin, #311care 類似度:高 ※高次元データのため,わずかな高低の違いが大きな差
  8. 8. 可視化結果(共起) 類似度:低 震災前 震災後 定期的ツイート型 #followme 定期的ツイート型 #followme 震災後誕生型 #edano_neroなど 地名型 震災・報道型 #fukushima, #jishin, #nhk #miyagiなど 類似度:高
  9. 9. 震災 #jishin 考察 Tweet #follow • ツイートタイミング Time 震災関連のハッシュタグも定期的にツイートされた  定期型ツイートと類似 #jishin #tsunami #follow • ツイートユーザ集合 震災関連のハッシュタグのユーザ集合が類似  震災関連ハッシュタグは同じユーザ集合に使わ れやすい 2011/03/13 12:50:10 • 共起関係 #jishin #tsunami #anpi #311care #japan… ある程度カテゴライズされる  ほとんどハッシュタグだけのツイートが乱発
  10. 10. 今後の課題,応用について • まとめ  ハッシュタグを利用した震災時のTwitter利用傾向を マクロ視点で調査 • 課題と目標  その他のTwitter特有機能(Mention,RT)などの同様 な調査(ほぼ調査済み)  震災時のTwitterユーザの行動の変化をモデリング, 問題点,伝達のボトルネック抽出 • 次なる災害への対策 ソーシャルメディアをより有効に活用するための指針 的確な情報の共有,伝達による効率的情報の補完

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