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[論文紹介][KDD2014]Dynamics of News Events and Social Media Reaction
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ysekky
April 08, 2015
Research
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[論文紹介][KDD2014]Dynamics of News Events and Social Media Reaction
ysekky
April 08, 2015
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Transcript
[論文紹介] Dynamics of News Events and
Social Media Reac9on Mikalai Tsytsarau*1, Themis Palpanas*2, Malu Castellanos*3 (University of Trento*1, Paris Descartes University*2, HewleJ Pakard*3) KDD 2014 Yoshifumi Seki (Gunosy Inc) 2015.04.07 @Gunosy研究会 #86
概要 • ニュースの波及の様子とその反応についてモ デル化を行う • ニュースの波及について,そのイベントの重 要度とメディアの反応モデルの畳み込みとし て表現することでイベントの重要度を得る
• ニュースの波及と反応にはラグが存在する. 時系列の相関を踏まえることでイベントによっ て反応がどのように変化したのかを捉える.
ニュースの波及について • 青: 検索ボリューム – 常にある程度のボリュームがあり、Eventのインパ クトを見積もるのが難しい • 赤:
提案手法のアウトプット – イベントの影響力を捉えることができている
Modeling News Dynamics • mrf: media response func9on •
e: actual event sequence • n: news volume
media response func9on • h(t): ヘヴィサイドの階段関数
Event importance
News Deconvolu9on • フーリエ逆変換を用いる
Detec9ng Sen9ment Shi\s • Sen9ment Extrac9on – トピックに関連する文書をApache Luceneを用いて 得る
– Sen9Strength Algorithm • hJp://sen9strength.wlv.ac.uk/ • Sen9ment Volume – 文書数(ツイート数)できまる
Detec9ng Sen9ment Shi\s • Contradic9on Level – 意見がわかれている度合い – 平均と分散で測る
– n: number of sen9ments
Correla9ng News and Sen9ments • ピアソンの相関係数 – 線形性を仮定しているので、今回のようなBurstな 変化の相関を捉えるには向いていない
– あるインターバルでバースト(一定以上値が上昇 したかを集合にしてJaccard , Cosine類似度を測る
Experimental Evalua9on • Meme Dataset – top 100 memes 9me
series – approximately 500 peaks – 4 hour aggrega9on • TwiJer – 30 topics(selected) – 7 million tweets, 400 peak during the event – 1 day aggrega9on
Compare Accuracy to Previous Model
Compare Accuracy to Previous Model
Evaluate the Proposed response dynamics
• 映画は事前はPosi9veだが事後にはNega9veなも のが出る • スポーツのような事前に起こることがわかってい るイベントはイベントとの相関が高く出る