本論文では、あるツイートとそれに対するリプライを入力として、そのツイートの予期せぬ炎上度合いを判定するモデルを提案する。
予期せぬ炎上とは、ツイートした本人が当初意図していなかったようなネガティブなリプライを多数誘発する現象であり、当人の心象を不本意に下げる可能性がある。
我々は、予期せぬ炎上ツイートとそのリプライの感情的特徴に逆転現象があると仮定し、一連のリプライツリーの感情分析を行うことで炎上度合いを判定した。
具体的には、ツイートとリプライの感情推定の結果及びグラフパターンを利用して炎上度判定を行うモデルを提案し、炎上が生じていないツイートと比較することでその予測精度を調査し有効性を検証した。