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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-17 10:35 ソーシャルメディア上の流行予兆分析のための対象キーワード選定：メジャー語集合を起点とする関連語発掘と非自明性の考察 ○真田千尋・中嶋一貴・会田雅樹（都立大）  CCS2025-58 |
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| 抄録 | （和） | 検索履歴時系列に基づく流行予兆分析を幅広い話題に適用するには，分析対象となるキーワードを事前に絞り込む必要がある． 本研究では，将来的なソーシャルメディア上での流行予兆分析への応用を見据え，分野を代表する複数のメジャー語からなるシード語集合を起点に，テキストストリームから関連語を発掘し，対象キーワード候補を選定する方法を検討する．本稿ではケーススタディとして，入手容易性のため企業プレスリリースを用いる． 具体的には，シード語集合を一つの仮想シード語として扱うキーワード集合の集約（bundling）と，シード語を含む文書群の集約（bundling）に基づいて，単語の共起による候補の抽出，TF-IDFによる一般的な語の影響の抑制，KeyBERTによる文書内容を代表する語句の抽出を組み合わせて対象キーワード候補を抽出する． さらに，抽出語句について非自明性を定性的に評価する． 気候変動分野を題材とした事例分析の結果，単一語／単一文書を分析対象とする場合に比べ，キーワード集合／文書群の集約と，TF-IDFやKeyBERTを併用することで，分野全体像を意識した対象キーワード候補が得られることが示唆された． |
| （英） | To apply trend-precursor analysis based on time-series search logs to a wide range of topics, it is necessary to narrow down target keywords in advance. With a view to future application to trend-precursor analysis on social media, this study investigates a method for ranking candidate target keywords by starting from a seed term set consisting of multiple well-known domain terms and discovering related terms from a text stream. As a case study for accessibility, we use corporate press releases. Specifically, we rank candidates by combining co-occurrence-based candidate extraction, suppression of overly generic terms using TF-IDF, and extraction of representative keyphrases using KeyBERT, based on (i) keyword-set bundling that treats the seed term set as a single virtual seed and (ii) document-set bundling that aggregates documents containing the seed terms. We further conduct a qualitative assessment of the non-obviousness of the top-ranked candidates. A case study on the climate-change domain suggests that, compared with using a single seed term, combining keyword/document bundling with TF-IDF and KeyBERT yields diverse related-term candidates that better capture an overall view of the domain. |
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| キーワード | （和） | 対象キーワード選定 / シード語集合 / データ集約 / TF-IDF / KeyBERT / 非自明性 / / |
| （英） | target keyword selection / seed term set / bundling / TF-IDF / KeyBERT / non-obviousness / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 416, CCS2025-58, pp. 23-28, 2026年3月. | |
| 資料番号 | CCS2025-58 | |
| 発行日 | 2026-03-10 (CCS) | |
| 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 | CCS2025-58 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS |
| 開催期間 | 2026-03-17 - 2026-03-18 |
| 開催地（和） | 北海道 ルスツリゾートホテル&コンベンション |
| 開催地（英） | RUSUTSU RESORT |
| テーマ（和） | CCS, 一般 |
| テーマ（英） | CCS, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2026-03-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ソーシャルメディア上の流行予兆分析のための対象キーワード選定：メジャー語集合を起点とする関連語発掘と非自明性の考察 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Target Keyword Selection for Trend-Precursor Analysis on Social Media: Related-Term Discovery from Well-Known Seed Term Sets and a Discussion on Non-Obviousness |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 対象キーワード選定 / target keyword selection |
| キーワード(2)（和/英） | シード語集合 / seed term set |
| キーワード(3)（和/英） | データ集約 / bundling |
| キーワード(4)（和/英） | TF-IDF / TF-IDF |
| キーワード(5)（和/英） | KeyBERT / KeyBERT |
| キーワード(6)（和/英） | 非自明性 / non-obviousness |
| 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） | 真田 千尋 / Chihiro Sanada / サナダ チヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中嶋 一貴 / Kazuki Nakajima / ナカジマ カズキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 会田 雅樹 / Masaki Aida / アイダ マサキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-17 10:35:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2025-58 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.416 |
| ページ範囲 | pp.23-28 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-03-10 (CCS) |
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