ツイートの感情推定に基づく対になる感情を誘発する行動の推薦手法
村石 将嗣,北山 大輔
第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM Forum 2016),P2-2,福岡県,2016年3月,査読無
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概要
マイクロブログであるTwitterでは,数多くのユーザが日々のできごとや,感じたことを投稿している.一度に投稿(ツイート)できるのは140文字までであり,簡潔な文章でツイートしなくてはならない.このような短い文章では,ユーザの感情が素直に表れやすいという特徴がある.本研究ではその特徴を活かし,ネガティブな感情を抱いているユーザに対し,それを解消できるようなポジティブな感情を誘発する行動を推薦する手法を提案する.まず,感情辞書を用いてツイート中からユーザの感情を抽出する.次に,抽出した感情と「対になる感情」を決定する.そして「対になる感情」を誘発する行動を推薦する.本稿では,提案手法にしたがってプロトタイプシステムを作成し,感情推定の精度や,推薦された行動が「対になる感情」を誘発するかを被験者を用いて評価する.