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〈論文〉SNS 上の画像投稿とテキスト投稿への反応と投稿内容の関係:テキストの内容分析を用いた比較
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/21194
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/2119488effd61-2cb3-48ab-af8d-a4af92eafbfa
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
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Item type | ☆紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||
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公開日 | 2020-10-19 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 〈論文〉SNS 上の画像投稿とテキスト投稿への反応と投稿内容の関係:テキストの内容分析を用いた比較 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 〈Articles〉Text content analysis for comparison of responses to image posts and text-only posts on SNS | |||||
言語 | en | |||||
著者 |
玉置, 了
× 玉置, 了 |
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言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | SNS | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | いいね | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | 深層学習 | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | テキスト分析 | |||||
キーワード | ||||||
言語 | en | |||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | Deep learning | |||||
キーワード | ||||||
言語 | en | |||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | Likes | |||||
キーワード | ||||||
言語 | en | |||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | SNS | |||||
キーワード | ||||||
言語 | en | |||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | Text analytics | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||
著者(英) | ||||||
言語 | en | |||||
値 | Tamaki, Satoru | |||||
著者 所属 | ||||||
値 | 近畿大学経営学部; 准教授 | |||||
著者所属(翻訳) | ||||||
値 | Kindai University | |||||
版 | ||||||
出版タイプ | NA | |||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43 | |||||
出版者 名前 | ||||||
出版者 | 近畿大学商経学会 | |||||
書誌情報 |
商経学叢 en : Shokei-gakuso: Journal of Business Studies 巻 67, 号 1, p. 59-82, 発行日 2020-09-30 |
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ISSN | ||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
収録物識別子 | 04502825 | |||||
抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | [要約]本研究は,SNS の投稿への反応としていいねに着目し,画像投稿とテキストのみの投稿とでいいねが促される投稿の特徴を比較する。データは Twitter から Kyoto の語を含むツイートを獲得し,深層学習により観光に関するツイートを抽出した。本研究ではテキスト投稿と画像投稿の大小によりツイート4群に分け,LIWC2015を用いて使用単語を数量的に比較した。結果,いいねが多い投稿では画像とテキスト共通して感情的・認知的な語,動作や時間に関する語,一人称の代名詞の使用が多いものの,テキスト投稿の方がより出現率が高いことが示された。考察として個人の経験を示す投稿が多くのいいねを獲得し,さらに画像投稿は言葉で表現する傾向が弱く,画像表現がそれを補うこと,またその解明を研究課題として示した。 [Abstract] This study focuses on Likes as a response to posts on SNS, and compares the text contents that prompt people to click Likes on posts with images attached and posts with only text. The data was obtained from posts about Kyoto from Twitter and extracted tweets about tourism using deep learning. This study classified tweets into four groups based on the size of the likes in text and image posts, and quantitatively compared the characteristics of the words used by LIWC2015. The results showed that posts that received more likes in text and image posts commonly used emotional and cognitive words, words about motion and time, and first-person pronouns, but the occurrence of these words was higher in text posts. The discussion suggests that posts that show personal experiences received many likes, and that image posts tend to be less expressive with words, and that there is a possibility of image complementation behind them, and that elucidation of the image representation is a research topic. |
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フォーマット | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | application/pdf |