抄録

◎中島光夫・津川　翔・山本幹雄（筑波大）

ソーシャルメディアでやりとりされている膨大なテキストの中には社会に対する意見や感情が含まれていると考えられている。このような情報から株価の上下や病気の流行などの現象を説明・予測する研究が盛んに行われている。従来の研究では商品の売上や株価などの単一の数値列を予測することが多いが、本研究では市場シェアや視聴率などの多次元の値の同時予測を目的とする。そのためのモデルとして教師付き潜在ディレクレ配分法を多次元の数値予測を行うために拡張したモデルを用い、Twitterから自動車販売シェアを予測する実験を行う。実際のシェアと予測値には0.65の順位相関が存在し、提案手法がシェア予測に有効であることを示す。