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【エントリー部門】
アイディア部門
【応募者属性】
学生
【応募者名】
町田悠貴, 梁川大吾, 照井和希, 及川千春, 大槻明
【エントリー作品の権利指定】
CC-BY-NC
【エントリー作品の詳細説明】
（さらなる詳細については，別にアップロードしたスライドを参照）
Twitter APIを用いて，「暇」「ひま」「ヒマ」という単語が含まれるツイートを2015/9-2016/1の期間で348,027件取得した．
この中で位置情報付きのツイートは7,594件であり，これらのツイートをテキストマイニングすることで消費者ニーズを分析する．
具体的には，ツイートから形態素のbigramを抽出し，T値とMI値を用いて「暇」と共起度が高い形態素を抽出して消費者ニーズを分析する（いわゆるコロケーション分析を行う）．
T値は，共起頻度を総語数や期待度数で調整した値であり，MI値は，共起頻度をその期待値で割り，さらに2を底にした対数を取った値である．
さらに，google placesを用いて，暇ツイートの位置情報からその近隣施設情報を抽出する．
そして，SparqlEPCUを用いてこれら消費者ニーズ情報や近隣施設情報などをLOD化する．
最後に，LOD Browserを用いてこのLODを可視化（地図マップ化）する．
このマップにより，どの場所に暇な人が多いかなどが一目で見てわかるため，
例えば，新たに出店等を考えるときなどのマーケティング時や，
また，暇とつぶやいている方に近隣施設を紹介する時などに活用されることが期待される．
Update: Jan 17, 2016
(yuki machida)
