SNS上で拡散するwebニュース説明文の調査と自動選択

興梠 紗和  木村 昭悟  藤代 裕之  西川 仁  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J99-D   No.4   pp.403-414
発行日: 2016/04/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 10.14923/transinfj.2015DEP0018
論文種別: 特集論文 (データ工学と情報マネジメント論文特集)
専門分野: ソーシャルコンピューティング
キーワード: 
SNS,  ニュース,  ヒアリング調査,  ランキング学習,  

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あらまし: 
SNSの隆盛によりニュースを取り巻く環境は大きく変化している.新聞やテレビから一方的に配信される記事を受け取るのではなく,膨大な情報で溢れるSNS上から関心のある記事を選択して購読する新たなニュースの読まれ方が生まれている.この変化により,ニュースメディアはSNS上で記事を読者に対して効果的にアピールする必要に迫られている.その一方で,刺激的な言葉を用いてむやみに拡散させるのではなく,記事を正確に説明し,その内容に興味をもつ読者に記事を届ける必要がある.本研究では,ニュース配信者がニュース消費者に適切なニュース記事を提供するための一手段として,ニュース記事を的確に説明する説明文が,SNS上でより多くの読者に読まれるために備えるべき性質を特定することを目指す.この目標に向け,本論文ではまず記者と編集者を対象としたヒアリング調査と,ニュースサイトがSNSに投稿している説明文の調査を行った.これらの調査を分析することで明らかになった,説明文がもつべき性質を利用することで,与えられたニュース記事をSNS上で紹介する説明文を幾つかの候補の中から自動的に選択する手法を提案する.