ブログ記事ネットワークからのemerging topicの抽出と可視化

抄録

ウェブログ（以下、ブログ）は、個人が手軽に情報を発信するメディアとしての発展が著しく、ブログを通じて発信される情報の増加や、ブログを通じてなされる議論の社会に対する影響の強さはもはや無視できない。その中で、膨大なブログの記事から特定のトピックの記事や、またその時点で活発な議論がなされているemerging topicを抽出することは、ブログによって生成、蓄積された知識を有効に活用するという点で重要である。本研究では、ブログ記事がもつネットワーク性に着目し、記事とトラックバックからなるネットワークに対してネットワーククラスタリングおよび自然言語処理の手法を適用することで、記事のトピックごとのクラスタを抽出する。また、ネットワークの時系列的成長とあわせて分析、可視化することで、ある時点で急激に成長している記事クラスタのトピック（emerging topic）を抽出する方法について提案し、考察する。