情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

近年、マイクロブログの1つであるTwitterでは、テレビ番組を見ながら番組に対する自分の意見をリアルタイムで投稿(ツイート)するユーザが増加している。多数のユーザが同時にツイートを行った時間帯(バースト期間)は番組の重要場面であると考えられ、バースト期間のツイートを解析することは有益である。しかし、重要場面の状況や登場人物に対して、全てのユーザが同一の意見をツイートしているわけではないため、ツイートを似た意見ごとに分類することで、より詳細な解析を行うことができると考える。そこで、本研究ではテレビ番組に対するツイートからバースト期間を特定し、番組の内容に依存しないセンチメント情報を用いることでバースト期間のツイート分類を行う。