人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第38回 (2024)
セッションID: 4G1-GS-4-03
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SNSデータから測定する日本の空気感指数
松本 涼花*中西 映人大友 直史田村 光太郎塩崎 潤一佐野 幸恵
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キーワード: SNS, 感情抽出, 時系列
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抄録

本研究では、POMS(Profile of Mood States)に基づく独自の感情辞書を新たに構築してTwitter(現 X)からデータを抽出し、日本人の集合的な感情を捉える新たな指標、「日本の空気感指標」を開発した。本指標は、社会的出来事の影響を反映した変動を示し、自然災害やロシアのウクライナ侵攻の際には、「心配」や「混乱」を表す指標に変化がみられた。Prophetモデルを用いて、本指標の変動を分析したところ、長期的傾向、年周期性、週周期性の明確な変動パターンが特定された。本指標を用いることで、直接測定することが困難な社会の空気感を定量的かつリアルタイムに捉えることを可能となるため、COVID-19パンデミックのような事象への応用も考えられる。将来的には本指標を用いることで、企業が消費者の感情傾向やニーズを把握し、マーケティング戦略やPR戦略を立てることも期待できる。

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© 2024 人工知能学会
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