ネットとテレビから選挙を予測!『クチコミ@総選挙2009』リポート 9号(20090907)

株式会社ホットリンク

2009-09-07 00:00

ネットとテレビから選挙を予測!『クチコミ@総選挙2009』リポート 9号(2009/9/7) ネット口コミによる得票率予想と開票結果の分析結果・考察をサイト上で公開!
小選挙区予想結果
予想:民主257(0)、自民40(0)、公明1(0)、共産1(0)、国民新党0(0)、諸派・無所属1(0)。
結果:民主221、  自民64、  公明0、  共産0、  国民新党3、  諸派・無所属9。
--予想的中 241 / 300議席 (80.33%)

■結果概要
8月30日時点の予想(8月29日までの口コミを元にした予想)と総選挙の開票結果は、
300選挙区中241選挙区で当選者を的中させました。
全体的に民主優勢という状況は口コミによる選挙予測に18日の公開開始から
はっきりと現れていました。
口コミによる予測はその後公開した、朝日新聞、日経新聞が情勢調査と
高い一致を示しました(ただし、新聞が混戦とした選挙区は除いています)。
予想より自民党が健闘し、最終的にクチコミ@総選挙の予想的中率は80.33%となりました。
結果の詳細及び考察に関しては、こちらをご覧ください。
(リンク »)

■情勢調査との一致率
口コミによる予想と、先月8月に発表された各新聞社の情勢調査の一致率を算出した結果、
以下の通りとなりました。
21日の朝日新聞社の序盤情勢調査では一致率が94%、22日の日経新聞社の情勢調査では
一致率が87%、27日の朝日新聞社の中盤情勢調査では、一致率が92%でした。
朝日新聞社の的中率が94.62%で高く、日経新聞社も91.67%と9割を超えており、
いずれも新聞社による調査結果との高い一致率が認められます。
また、日経新聞社は、当選予測をはっきり出せない混戦判定が朝日新聞社のそれより少なく、
的中数で260選挙区を超えています。

■的中率の精度の向上のために
予測モデルの精度を上げるには、その基となる過去のデータ(口コミ数と得票数が
分かっているデータ)が必要です。
しかし、国政選挙のスパンと比較してブログサービスが一般化してから未だ日が浅く、
参考とできるデータに関しては、決して多いとは言えなかった事と、新党の誕生など
前回に見られなかった動きがあった事などが予想に影響を与えました。
これらについては、今回の総選挙のデータや今後事例を重ねることで解消していくことができます。

■ネットの口コミによる予測の今後について
今回の技術は応用範囲が広いことが特徴です。具体的には、ある程度口コミ数があり、
予測したい指標の過去のデータがあれば予測モデルを作ることが出来ます。
予測の精度に関しては、本質的にネットの口コミと相関があるか、ノイズをどこまで除去できるか、
対象固有の調整をどこまでやるかなど、予測対象に応じた研究が必要になりますが、
非常に将来性のある分野だと考えています。
なおホットリンクでは、こうした産学連携による研究活動を積極的に進めております。
ネットの口コミデータを活用したいテーマがある、研究のデータとして利用したい
等の考えをお持ちの企業や研究機関様からのご連絡をお待ちしております。

■クチコミ分析に関するセミナーについて(9月下旬以降開催予定)
本プロジェクト「クチコミ@総選挙」のような、クチコミ分析にご興味をお持ち頂いた皆様を対象とした、
セミナーの開催を9月末もしくは10月初頭で予定しております。
以下のURLにおいて開催予定のセミナーに関するアンケートを実施しております。
(リンク »)
アンケートにご協力頂いた方には、優先的にセミナーのご案内をさせていただきますので、
何卒ご協力のほどよろしくお願いいたします。

【『クチコミ@総選挙2009』について (リンク »)  】
「クチコミ@総選挙」は、株式会社ホットリンクが保有する、国内最大規模で35億記事を超える
口コミデータベースを基に、東京大学の松尾豊准教授と、同大学工学部所属の末並晃氏の研究する
『Web上の情報を利用した公職選挙得票予測』の技術を応用し、各選挙区の得票率を予想する情報サイトです。
同時に、株式会社エム・データより、同社が所有するTV 番組の放送内容をテキスト化したデータ
(TV番組メタデータ)の提供を受け、政党名や立候補者のTV番組内での露出とネット上の
口コミの推移を分析する『クロスメディア分析』も公開しています。
本日より、予想結果のまとめ及び考察を以下のページより公開しております。
(リンク »)

【研究内容について】
当サイトにおける予測は、東京大学 松尾豊氏と末並 晃氏による研究『Web上の情報を利用した
公職選挙得票予測』に基づいています。
過去の選挙における候補者の氏名や政党名などのキーワードから抽出される口コミ数、
候補者の属性と得票結果との相関を分析し、且つ投票日前までのネットの口コミ数の
動向を加味することで、各候補者の得票率が予想できるというものです。

研究者プロフィール
松尾 豊
東京大学大学院工学系研究科 准教授。
東京大学工学部卒業、東京大学大学院工学系研究科電子情報学専攻博士課程修了。博士(工学)。
2002年より独立行政法人産業技術総合研究所勤務。2005年よりスタンフォード大学客員研究員。
2007年より現職。ホットリンクと情報系研究者との共同研究会「HottoLabo」に参加。
推論処理などの人工知能、キーワード抽出や要約などの自然言語処理、Webマイニングや
電子掲示板の解析などコミュニティ分析で多数の論文・研究成果がある。
キーワード抽出のアルゴリズムに関する研究で、2002年度人工知能学会論文賞受賞。
Webマイニングに関する研究で2007年度 情報処理学会長尾真記念特別賞。

末並 晃
東京大学工学部システム創成学科4年。
2006年3月に大分工業高等専門学校制御情報工学科を卒業後、同4月に東京大学工学部
システム創成学科に編入学。
文理の概念を超えた先進的なカリキュラムの中で、従来型の工学だけでなく、技術マネジメント、
企業経営、ライフサイクル工学、産業情報システムなど、社会システムと技術の連携について幅広く学ぶ。
2008年4月より大学を休学し、実践経験を求めて、同大学の仲間とともに会社の立ち上げに参画する。
2009年4月に復学後、松尾准教授の指導の下、Web情報を利用した公職選挙得票率予測の研究に取り組んでいる。

【エム・データについて   (リンク »)  】
会社名:株式会社エム・データ
所在地:東京都港区虎ノ門1-16-16虎ノ門1丁目MGビル9F(〒105-0001)
代表者:代表取締役社長 森谷 文彦
資本金:1億1,350万円
設立日:2006年1月23日

【ホットリンクについて   (リンク »)  】
ホットリンクは、レコメンデーションエンジン「レコナイズ」やバズマーケティングツール「電通バズリサーチ」、
「クチコミ@係長」の提供を中心に、クライアント企業のインターネットマーケティング活動を先端技術で
支援するエージェントテクノロジーカンパニーです。

会社名:株式会社ホットリンク
所在地:東京都千代田区神田錦町3-26 一ツ橋SIビル4階 (〒101-0054)
代表者:代表取締役社長 内山 幸樹
資本金:2億5199万6千円
設立日:2000年6月26日

<『クチコミ@総選挙2009』に関するお問い合わせ先>
株式会社ホットリンク 広報担当 黒木、公平(きみひら) 
E-mail :senkyo_pr@ml.hottolink.com
TEL  :03-3219-6153

『クチコミ@総選挙2009』プロジェクトの情報表現や広報活動を
株式会社パースペクティブ・メディアが支援しています。
本プレスリリースは発表元企業よりご投稿いただいた情報を掲載しております。
お問い合わせにつきましては発表元企業までお願いいたします。

【企業の皆様へ】企業情報を掲載・登録するには?

御社の企業情報・プレスリリース・イベント情報・製品情報などを登録するには、企業情報センターサービスへのお申し込みをいただく必要がございます。詳しくは以下のページをご覧ください。

ホワイトペーパー

新着

ランキング

  1. セキュリティ

    「デジタル・フォレンジック」から始まるセキュリティ災禍論--活用したいIT業界の防災マニュアル

  2. 運用管理

    「無線LANがつながらない」という問い合わせにAIで対応、トラブル解決の切り札とは

  3. 運用管理

    Oracle DatabaseのAzure移行時におけるポイント、移行前に確認しておきたい障害対策

  4. 運用管理

    Google Chrome ブラウザ がセキュリティを強化、ゼロトラスト移行で高まるブラウザの重要性

  5. ビジネスアプリケーション

    技術進化でさらに発展するデータサイエンス/アナリティクス、最新の6大トレンドを解説

ZDNET Japan クイックポール

自社にとって最大のセキュリティ脅威は何ですか

NEWSLETTERS

エンタープライズ・コンピューティングの最前線を配信

ZDNET Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。
ITビジネス全般については、CNET Japanをご覧ください。

このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。 これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。
Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。
[ 閉じる ]