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現代社会研究科論集:京都女子大学大学院現代社会研究科紀要 >
第16号(2022-03-15) >

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11173/3457

Title: Webニュースのアクセスランキングの時系列データから読み解く社会の変化
Other Titles: Deciphering Social Change from Time Series Data in Access Rankings of Web News Articles
Authors: 道越, 秀吾
丸野, 由希
MICHIKOSHI, Shugo
MARUNO, Yuki
Keywords: テキストマイニング
感情分析
ワードクラウド
Text mining
Sentiment analysis
Wordcloud
Issue Date: 15-Mar-2022
Publisher: 京都女子大学
Abstract: インターネットが普及した現在では紙媒体の新聞だけではなく、Web によって新聞記事を読むことも一般的になってきている。Web の新聞記事はアクセスランキングが発表されている場合もある。アクセスランキングから読者の関心を強く集める記事を観測できるため、社会的に注目された事象を抽出し社会情勢などを理解できる可能性がある。本研究の目的は、Web 記事のアクセスランキングから得られる情報を可視化することによって、社会情勢などを容易に理解する方法を検討することである。2017年から2021年にかけてのWeb 新聞記事の見出しについて、極性辞書による感情分析、ワードクラウドによる単語の使用頻度の表示などを行うことによって、解釈可能で意味が理解しやすい可視化を行うことができることがわかった。With the spread of the Internet, it is becoming more common to read newspaper articles on websites in addition to traditional print newspapers. One of the features of newspapers on the Web is that they may include access rankings of news articles. Since the access ranking allows us to observe the articles that attract readers' attention, it is expected to analyze the data for understanding the social situation by extracting socially noteworthy events. The purpose of this study is to examine how to easily understand the social situation by visualizing the information obtained from the access ranking of web articles. As a result of the verification using the headlines of web newspaper articles from 2017 to 2021, we found that the visualization is interpretable and easy to understand the meaning by analyzing the sentiment using polar dictionary and displaying the frequency of word usage using wordcloud.
URI: http://hdl.handle.net/11173/3457
Appears in Collections:第16号(2022-03-15)

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