D-013
ストリームデータからイベント収束を表すデフレーションを検出する手法の提案

◎豊島拓磨・大野成義・遠藤雅樹・菊池拓男（職能開発大）

近年，Twitterをはじめとするソーシャルメディアの普及により，スマートフォンを通じて容易に位置情報を付加して発信されるようになった．物理センサを使わずして実世界の観測が可能なため，ソーシャルメディアはソーシャルセンサとしての運用価値が高い．本論文では，イベントやトラブルが発生した特定の場所を直近で訪問しようとする人々への意思決定支援を目的とし，人々の集中・停滞を表すバースト状態から，絶え間なく流れる・分散を表すデフレーションをリアルタイムに抽出する手法を提案する．Twitterから得られるストリームデータをリアルタイムに分析しバースト状態の発生から継続的なデフレーションが起きる状況を抽出できるか分析と考察を行う．