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おとなりの研究者
慶應義塾大学
理工学部 数理科学科
教授

横浜市立大学
データサイエンス学部
准教授

日本大学
文理学部情報科学科
教授

日本大学
理工学部数学科
教授

電気通信大学
名誉教授

file 02:ニュース速報を生成する

ソーシャル・ネットワークの解析では、情報伝達に関しては何かできると思っていますが、コミュニティに関してはやってみないとわかりません。というのは、辺が立つとその関係性でコミュニティがあると考えるわけですが、それが本当に意味のあるコミュニティなのか、まだ微妙なところがあると思うんですね。

僕がFacebookの「いいね!」ボタンを押す時、本当にいいと思ったというよりも「見たよ」という挨拶代わりのものであることもあるし、また押す人によってもその意味合いはさまざまです。またTwitterでも、誰かのツイートがたくさんリツイートされて、たくさん辺がつながっていても、実際の人間同士がどれだけ密接につながっているのか、本当にコミュニティを形成しているのかどうかは、微妙であるような気がしています。

そこでソーシャル・ネットワークの関係性を攻めずに、つぶやかれる言葉だけを攻めたらどうだろう、と今考えているんですね。

何がつぶやかれているか、ネットワークの中で運ばれている中身だけを見る。まずは単純に、キーワードだけを見ていけばよいわけです。そして、ハッシュタグが付いたり、リツイートされたりしていれば、重みをつける。そのようにして大量にやりとりされているキーワードがあれば、それはその時に流行っているものだろうと考えられます。人が実際にその言葉をやりとりしているわけですから、そこにはたぶん意味がある。

ソーシャル・ネットワークは、これまでのホームページブログなどとも違って、やはり最も速く情報が載ってきます。実社会で起こりつつあるイベントを検知するとしたら、おそらくツイッターがいちばん速いのではないでしょうか。そう考えると、つぶやきからトピックスを生成すれば、それを記事にした各メディアのヘッドラインよりも速いのではないかといった予測が立ちます。ツイートからニュースを高速で生成する─そんな挑戦も準備中です。