新型コロナ感染拡大への「不安な気持ち」をTwitterで分析(AI×ウェブ)【論文】

   

感染拡大下での国民感情を知る

現在、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)が世界中で急速に広がっている。そんな中、不完全で不正確な情報に煽られて大きな恐怖とパニックが生じてしまいうることが懸念されている。

COVID-19の情報危機に対処し、適切な情報発信と政策決定を実施していく上では、国民感情を測定する必要がある。ヘルスケアなどに関するデータを分析する取り組みは数多くあるが、個人レベルやソーシャルメディアのコミュニケーションの集約的な分析にはあまり重点が置かれてこなかった。

そこで、こんな研究を紹介しよう。

アメリカにあるチャールストン大学のJ. Samuelら研究者は、新型コロナウイルスが蔓延している状況において間違った情報に煽られて国民がパニックに陥る可能性があるという課題に着目し、Twitterデータのセンチメント分析で国民感情を測定することを試みた。

国民感情を把握することはできるのだろうか?続きを読んでみてほしい。

AIで未来を変える仲間:Jim Samuelについて
アメリカのチャールストン大学でビジネス・リーダーシップおよび応用人工知能分野の准教授を務める。主な研究分野は、テキスト分析、機械学習の応用、人間の行動分析など。

ナイーブベイズは短いツイートの感情を分類するタスクにおいて高精度を示した

J. Samuelらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。

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