2021年度 人工知能学会全国大会（第35回）
2021年6月8日〜6月30日オンライン開催
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[1D3-OS-3b-02]ツイートからの論争を招きやすいニュース記事の発見手法
〇藤兼 由生1、風間 一洋1、吉田 光男2、土方 嘉徳3(1. 和歌山大学、2. 豊橋技術科学大学、3. 関西学院大学)
キーワード：
Twitter、ニュース、分極度、分極化、ネットワーク分析
本稿では，マスメディアの報道とソーシャルメディアの意見の偏りを分析するために，任意のトピックに対して，論争や議論を招いているニュース記事を自動的に発見する手法を提案する．
まず，ソーシャルメディア上で論争や議論を招くようなニュースは，限られてはいるが，ある程度多いユーザによって長期間言及されると仮定して，ニュースを言及したユーザ数と，ユーザがニュースに言及した日数から論争度を定義する．
さらに，そのニュースの内容と，それと同一トピックのメディアグラフとユーザグラフの分極度とクラスタ構成を分析して，論争や議論が起きるニュースやトピックを求められるかを検証する．
まず，ソーシャルメディア上で論争や議論を招くようなニュースは，限られてはいるが，ある程度多いユーザによって長期間言及されると仮定して，ニュースを言及したユーザ数と，ユーザがニュースに言及した日数から論争度を定義する．
さらに，そのニュースの内容と，それと同一トピックのメディアグラフとユーザグラフの分極度とクラスタ構成を分析して，論争や議論が起きるニュースやトピックを求められるかを検証する．