D-007
Twitterで発信される病気症状の可視化に向けたTweetからのユーザの居住地推定の検討

◎松本真拓・松原香太・安藤一秋（香川大）

Twiiterからツイートを収集・分析することで，インフルエンザや新型コロナウイルスなどの感染症の流行具合を推定し，地域別に可視化する研究が注目されている．既存の研究では，感染症のみに注目し，また，病名を含むツイートのみを解析対象にする研究がほとんどである．本稿では，Twitterで発信される多様な病気症状の可視化の実現に向け，機械学習を用いて，ユーザの居住地を都道府県別に推定する手法を検討する．特に，プロフィールの居住情報を利用することで，人手によるラベリングを介さずに教師データを作成し，Tweet文中に表出する地域特徴や，ユーザの移動に関する素性などを追加することで，推定精度の向上を目指す．