ソーシャルメディア感情分析：Xを例として

主要な章タイトル一覧

1. はじめに
2. 関連研究
3. 感情分析
4. 単語埋め込み
5. 深層学習
6. 深層学習アルゴリズムと技術タイプ
7. リカレントニューラルネットワーク
8. 評価指標手法
9. 研究方法
10. 実験結果
11. 結論

ファイル概要

ソーシャルメディアの影響力が日増しに顕著になる中、公衆感情分析は、企業の市場対応分析、政治選挙予測、マクロ経済現象の予測などの分野における重要なサポートとなっています。Twitterは世界的に有名なマイクロブログおよびソーシャルネットワーキングプラットフォームとして、2億人以上の登録ユーザーと1億人のアクティブユーザーを抱え、1日あたり約2.5億件のツイートを生成しています。その膨大な非構造化データは感情マイニングに豊富なサンプルを提供する一方、技術的課題ももたらしています。本研究はTwitterプラットフォームにおける感情分析問題に焦点を当て、ツイートのポジティブ/ネガティブ感情を正確に分類する効率的なモデルの構築を核心的な目標としています。

研究ではまず、感情分析の核心概念と応用シナリオを整理し、主観性と感情分析（SSA）の分類次元を明確にしました。これには、ドキュメントレベル、文レベル、特徴レベルでの感情分類フレームワークが含まれます。同時に、この分野の関連研究成果を体系的にレビューし、機械学習アルゴリズム、意味解析技術、感情辞書融合など多様な研究アプローチを網羅し、後のモデル構築の理論的基盤を築きました。

技術的手法の面では、研究は深層学習の方法論を採用し、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とリカレントニューラルネットワーク（RNN）を融合したハイブリッドモデルを構築しました。特に、従来のRNNの長期的依存関係問題を解決するために長短期記憶ネットワーク（LSTM）を導入しました。データ処理の段階では、厳格な標準化プロセスに従い、データセットの取得と前処理（ストップワード、句読点、特殊文字などの除去）、テキスト表現（単語埋め込み技術に基づくテキストのベクトル化）、データセット分割（80%のトレーニングセットと20%のテストセット）などの重要なステップを含め、データ品質とモデルトレーニングの有効性を確保しました。

研究では、Kaggle.comから取得した160万件のツイートデータセット（ポジティブツイート80万件、ネガティブツイート80万件を含む）を使用してモデルのトレーニングと検証を行い、正解率、適合率、再現率、F1スコアなどの複数の指標による性能評価を実施しました。実験結果は、構築したモデルがツイート感情認識において93.91%の成功率を達成したことを示しています。単語埋め込み層の適用、LSTMユニットのパラメータ最適化、Adam最適化アルゴリズムの採用が、分類精度の向上に重要な役割を果たしました。

本研究は、ソーシャルメディアの非構造化データにおける感情分析において深層学習モデルの有効性を検証しました。その高い精度のモデルは、政治マーケティングなどの実際のシナリオにおける意思決定支援を提供できると同時に、統合されたリアルタイム感情分析システムの構築に向けた技術的基盤を築きました。研究過程で確立されたデータセット処理フロー、モデルアーキテクチャ設計、ハイパーパラメータ選択の経験は、同様のソーシャルメディア感情分析研究に対して再利用可能な実証的参考資料を提供します。