E-006
Twitterでのイベント検出を用いた電車混雑の予測システム

◎岩渕和紀・萩原威志（新潟大）

近年、Twitterなどのマイクロブログを用いた研究が盛んに行われている。
中でもマイクロブログのリアルタイム性を利用したイベント検出についての研究は数多く存在する。
検出するイベントも、ライブやスポーツの試合などの催し物から災害や悪天候など非日常的な出来事までさまざまである。
ところで、これらのイベントは周囲の交通に影響を与えることがある。
人が集まるような大きなイベントがある日は、開催地周辺の交通が混雑すると考えられる。
本研究ではTwitterを用いてイベント検出を行い、検出したイベントから電車内の混雑を予測することを目的とする。
Twitterを用いて検出した将来のイベントについて、開催場所や開催期間、イベントのジャンルなどの情報を抽出して特徴量とし、これを分類器にかける。
分類器は過去のイベント情報を特徴量、過去の電車混雑の情報を教師値として与えて学習させた。
分類器にかけることで、未来の特定の日に発生するイベントによって電車が混雑するのか否かを判断する。