メディア情報からの事象抽出とLinked Data化の研究～ソーシャルメディアとマスメディアの比較事例～

摘要

近年様々な情報源(ソーシャルメディア・マスメディア) に容易にアクセスできるようになった．ソーシャルメディアの普及スピードはとどまることを知らず，多様な意見・考え方にインターネットさえあれば容易に触れることが可能になった．しかしTwitter上でのデマの拡散や，従来型のマスコミにおいても偏向報道や情報操作などが行われているなどの疑いの声が一般ユーザにまで届いてきている．本来の情報収集のあり方である多角的な観点から情報を入手して，自らの観点で特定の話題について理解することがますます重要になっている．このような背景から，昨今ソーシャルメディアとマスメディアとの対比が今　取り沙汰されている．そこで本研究では，ユーザに代わって両メディアから事象情報を抽出し，見える化するサービスを提案する．具体的には，ニュース記事，ツイートから特定の話題に関する情報　(5W1H 等) を条件付き確率場(Conditional Random Fields(CRF) を用いて) 抽出し，それらをLinked Data 化することで比較，探索，見える化を容易にする．本稿では，2つの話題に関するLinked Data ネットワークの比較事例を提示する．1つ目は輸送機オスプレイに関する話題，2つ目は及び2012年に行われた衆議院議員総選挙・東京都知事選挙に関する話題で　ある．最後に本サービスの有効性について議論する．