ICWSM fullpaper まとめ２日目 - さかきんぐだむ

2日目：全体感想

本日は、分析研究多し。
でもTwitterの選挙予想とか意見抽出は、自分の研究室でも似たような研究をやっているし、
自分も興味あるので、結構面白かった。あと、ローカルニュースのほうがTwitter上では伝わりやすい、
という研究も面白かった。
JureさんのSocial Media Governanceの研究とユーザーのLifespanの研究（どうやったら、ユーザーの参加を維持できるか）
は良くできていた。
自分のPoster準備が忙しくてあまりうまくまとめられてないけど。

○17 Predicting Elections with Twitter: What 140 Characters Reveal about Political Sentiment
　　目的・背景：Social mediaを使った選挙での成功
　　　Twongree
　　　 1.Twitterはプラットフォームになるか？
　　　2. どれだけ有権者の意見を正しく伝えてくれるか
　　　3. 選挙を予測できるか？
　　手法：立候補者名と政党名でTwitterを検索 LIWCというソフトを利用

　　　　　サンプルドイツの選挙
　　結論：31%が@を含む
　　　　19%がRetweet
　　　　ユーザーを選挙呟き発言回数で、分類 50%が一回だけ
　　　　LIWCで各呟きの感情、評価を分析
　　Leading candidateはだいたい同じ特徴を持つ
　　各連立グループごとに類似度を計算ー与党が一番高い

　　　　Twitterの政党名・候補者名を含む呟きの割合と選挙結果ーーかなり一致。（９０％以上）
　　ただし、ドイツの選挙は政党選挙で、各候補者の当落まで予想しているわけではない。、

○148 From Tweets to Polls: Linking Text Sentiment to Public Opinion Time Series
　　目的：Public opinionをtwitterから測定する
手法：Text sentiment analysisと電話による世論調査との比較
　　　　Topic keywordsでtweetを抽出 economy,jobs,job,Obama,McCain,
　　　Sentiment analysis word counting
　結論： Twitterの分析でも世論調査と同じ様な結果が得られる。

○75 Information Contagion: an Empirical Study of the Spread of News on Digg and Twitter Social Networks
目的：Social media上での情報伝播について
手法：　digg、twitter+tweetmemeを利用 tweetmeme最もRTされたURLをトップに表示

　　結論： Digー大体ニュースがでてから20時間位で反応
　　　　　Twitter ーニュースがでてから1時間くらいで反応

　　　 Information flow on networks
　　　　　Dig. Voteが増えるにつれて伝播スピードがあがる
　　　　　Twitter. RTに関係なく、伝播していく

　　　 Digの方が、密でよりconnectedなネットワーク

　　　　Dig ニュースの伝播スピード早いけど、twitterほど遠くまでは達しない

○30 Tweeting from the Town Square: Measuring Geographic Local Networks
　目的・背景：ケネディ暗殺のニュース1時間で80%の人に拡がったらしい。
　　　　　　　Local newsのTwitter上での伝播測定
近所の人ならニュースが伝わる？？
　　手法：ローカルニュースと普通のニュースの伝播速度、伝播ユーザー数を比較
　結論：ローカルニュースを呟いてるユーザーのネットワークは、普通のhash tagネットワークと比べてhigh density
　　　　　　 24時間以内だとより高い。大体5倍くらい

上記ネットワークのcentralityの高い人は、地理的にも中心っぽい。

ニュースソースになっているユーザーはどのあたりにいるか？
本当にみた人、地元のラジオで働いている人、地元のジャーナリスト
ただし、FOXニュースでみた人もいる。このあたりがbias

○142 Governance in Social Media: A case study of the Wikipedia promotion process
目的：Social mediaのGovernanceについて。どのようにGovernanceすべきかを調査
　手法：Wikipedia communityのメンバーの投票による、promotion決定プロセスにより調査
　　　　どのように意思決定がなされたか
結論：Relative merit が重要
　　　　 Indivisuals' response functionの多様性　　
　　　　　候補者と投票者の特徴の相対的な関係でどちらに投票するかが決まる
　　　　　投票者が投票する時間も、投票者がどちらに投票するかに影響する。
　感想：さすがJureさんの研究。よくまとまっている。
　　　　どう応用するかが難しいかな、とも思ってしまったけど。

○10 Activity Lifespan: An Analysis of User Survival Patterns in Online Knowledge Sharing Communities
　目的：ユーザーのSurvival anasisys
　　　　どうしたら、ユーザーのparticipationを長期に維持できるか？？
　　手法：長期間にわたる、communityの進化について測定
　　　　　また、違うトピックに関するsub-communityの成長も測定
結論：Incentive design, much of high level answers, initial. InteractionがユーザーのParticipation維持に重要

○39 Responses to remixing on a social media sharing website
　　目的：User generated mediaにおいて、remixは盗作と見なされるか否か？
　　　　 Plagiarism accusation, hinting plagiarism positive, negative
　　手法：ScratchというOnlineCommunity上においてデータ分析
　　　　　Projectの類似性とそれに対する批判の相関性を比較。
　　目的： Projectの内容にかかわらず、Projectが類似しているときに糾弾されやすい