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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-01-30 10:40 長期間のTwitterデータを用いた影響力を持続するユーザーの特徴分析 ○山田遥峰・津川 翔（筑波大）  CQ2024-70 |
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| 抄録 | （和） | ソーシャルネットワーキングサービス (SNS) が情報収集の場として注目されることに伴って，企業がインフルエンサーに宣伝を依頼するインフルエンサーマーケティングを展開するようになっている．効果的なマーケティングのためには，ある時点においてのみ強い影響力を有するインフルエンサーよりも，長期間において強い影響力を有する長期的インフルエンサーを特定し，宣伝を依頼することが望ましい．本研究では，ある時点において影響力の強いインフルエンサーの中から長期的インフルエンサーを特定する問題に取り組む．Twitter における約 13万ユーザの 9 ヶ月間のリツイート (RT) による情報拡散の履歴を用いて，長期的インフルエンサーの特徴を調査する．その結果，過去影響力を維持してきたインフルエンサーはその後も影響力を維持しやすいことを示す．さらに本研究では，フォローや RT の関係を表現したネットワークにおける中心性指標や被 RT 数に基づく特徴量を用いて，ある時点のインフルエンサーの中から長期的インフルエンサーを特定するモデルを構築し，その予測精度を評価する．その結果，被 RT 数やユニークユーザ率，影響力スコアの変化率などの特徴量を用いて 80% を超える正答率で長期的インフルエンサーを特定可能であることを示す． |
| （英） | With the increasing prominence of social networking services (SNS) as platforms for information gathering, companies have increasingly adopted influencer marketing by partnering with influencers to promote their products or services. For effective marketing, it is preferable to identify and collaborate with long-term influencers who maintain strong influence over extended periods, rather than those whose influence is limited to a specific point in time. This study addresses the challenge of identifying long-term influencers from among those who exhibit strong influence at a given time. Using data on information diffusion through retweets from approximately 130,000 Twitter users over a nine-month period, we investigate the characteristics of long-term influencers. Furthermore, we develop a model to identify long-term influencers based on several features derived from social networks and retweet logs. The results show that our models successfully identify long-term influencers. | |
| キーワード | （和） | インフルエンサー / ソーシャルネットワーク / ソーシャルメディア / / / / / |
| （英） | Influencer / Social Network / Social Media / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 368, CQ2024-70, pp. 18-23, 2025年1月. | |
| 資料番号 | CQ2024-70 | |
| 発行日 | 2025-01-23 (CQ) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CQ2024-70 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ CBE |
| 開催期間 | 2025-01-30 - 2025-01-31 |
| 開催地（和） | 博多 リファレンス駅東ビル貸会議室 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ネットワーク科学、計算社会科学、ヒューマンコンピューターインタラクション、データ解析、ユーザー行動、メディア品質、一般 |
| テーマ（英） | Network Science, Computational Social Science, Human Computer Interaction, Data Analysis, User Behaviour, Media Quality, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2025-01-CQ-CBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 長期間のTwitterデータを用いた影響力を持続するユーザーの特徴分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analyzing the Characteristics of Sustained Influential Users Using Long-Term Twitter Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | インフルエンサー / Influencer |
| キーワード(2)（和/英） | ソーシャルネットワーク / Social Network |
| キーワード(3)（和/英） | ソーシャルメディア / Social Media |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 遥峰 / Harutaka Yamada / ヤマダ ハルタカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Tsukuba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 津川 翔 / Sho Tsugawa / ツガワ ショウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Tsukuba Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-01-30 10:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2024-70 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.368 |
| ページ範囲 | pp.18-23 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-01-23 (CQ) |
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