ソーシャルメディアにおけるローカルイベントを用いたユーザ位置推定手法

情報処理学会

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  • User Location Inference Using Local Events in Social Media

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ソーシャルメディアの普及にともない，多くのユーザが時々刻々と大量の情報を投稿し，ソーシャルストリームと呼ばれる即時性の高い情報源を形成している．また，ソーシャルメディアのユーザは個々人が居住地などの特定の位置情報と結びついているという特徴がある．これらの情報を用いると，たとえば特定の地域のユーザへ新しいレストランを推薦したり，災害情報を提供したりと，様々なサービスの提供が可能であると考えられる．しかし，多くのユーザは自らの居住地情報などの位置情報を公開していないという現状がある．そのため，ユーザ位置情報の推定は，ソーシャルメディア分析における重要なタスクとなっている．一方，ソーシャルメディアへのユーザの投稿を用いると，地震や火事などの地理的な局所性を持つローカルイベントを検出することが可能である．そこで本研究では，あるローカルイベントに関する投稿をしたユーザはそのイベントが発生した地域にいる可能性が高いという考え方に基づき，ユーザ位置を推定する手法を提案する．提案手法では，まず位置情報が既知であるユーザの投稿を用いてローカルイベントの検出を行い，検出されたローカルイベントに関する投稿をした，位置情報が未知であるユーザの位置情報を推定する．評価実験により，提案手法により妥当なイベントが検出され，既存の位置推定手法より高精度な位置推定が可能であることが示された．

People using social media transmit vast quantities of information in real time, which forms real-time information sources called social streams. An important characteristics of such media is that one can disclose their home location information to other users. By using such information, we can provide several services such as recommending restaurants or providing disaster-related information to users who live in a certain area. However, due to the fact that not many users publicize their home locations, there is a lack of information to provide such services. For this reason, there is a strong demand for inferring users' home locations. Meanwhile, by monitoring social streams, we can detect local events (e.g., earthquakes, fires, etc.) because people all over the world may post messages about those local events instantly. In this paper, we propose a method for user location inference using local events detected from social streams. Our method is based on the assumption that users who post about a local event likely to live near the event. Specifically, the method first detects local events using messages posted by location-known users, and then infer home locations of location-unknown users who post about the detected event. Experimental results show that our method can properly detect local events and infer user locations more precisely than other existing location inference methods.

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