ブックタイトル情報通信研究機構年報

概要

情報通信研究機構年報

1233　　●オープンイノベーション推進本部3.11.5　統合ビッグデータ研究センターある「購買」を対象として、ソーシャルメディア上から人々の購買行動に影響を与えた投稿を発見する手法を提案した。提案手法は、投稿内容の関連度・投稿時刻の近接度・ユーザ間の親密度などの様々な手がかりを用いて、購買者のタイムラインから商品購入に影響を与えた他者の投稿を検出する（図4 ）。1 年間のTwitterデータに対して、提案手法はF値0.53という精度で影響力の高い投稿を検出することに成功した。4 ．大規模情報統合可視化技術の研究開発ソーシャルビッグデータとして得られるテキスト・非テキストデータより、実空間で日々発生するイベントの影響や時空間的な広がりを理解可能とする3 次元可視化手法の研究開発を行った。マイクロブログストリーム中の位置参照表現に着目し、位置座標情報が付加されていないつぶやき（Tweet）についても、地名や施設名などの位置参照表現に基づいて位置に関連付け、局所的なイベント、広範囲イベントを認識して3 次元空間に多層的に可視化し、その時間変化をアニメーション可能とする可視化システムを実現した（図5 ）。平成28年度は、具体的に火災やゲリラ豪雨などの災害及び事故発生時の状況可視化を目的として、雨量情報や物理センサーと連携可能にする統合フレームワークを提案した。物理世界とバーチャル世界を相補的に探索することで、個別のセンサデータからでは分からない、イベントの要因、関係性などが見えてくる。図5 はJRの運行に大きな影響を与えた火災発生時の状況を可視化した事例である。ゲリラ豪雨時の状況可視化については、ビッグデータ利活用研究室において行われているリスクを考慮したドライブ経路探索への適用を目指して連携を行っている。図3　提案手法EPFと既存の最新手法との実行速度の比較図5　時系列トピック3次元可視化統合基盤フレームワーク図4　購買行動に影響を与えたソーシャルメディア情報の発見