SNS投稿が社会に及ぼす影響は、人々の行動を左右するまでに大きくなった．Twitterに投稿されたツイートの影響を測る指標の一つはリツイート数である．本研究では投稿テキストのみからリツイート数の予測を試みた．結果、リツイート数が十分に多い場合、フォロワー数の貢献は低くテキストのみで予測可能であることを示したうえ、我々が大規模ツイートデータで事前学習したRoBERTaが他のモデルより良く、対数正規化したリツイート数に対し絶対平均パーセント誤差で0.602の予測性能であった．ツイート文中の各文節の予測への貢献度合いを分析し、「バズる」ツイートの傾向について示唆を得た．

現代社会において、ソーシャルネットワーキングサービス(SocialNetworkingService、以下SNS)は我々の生活に深く根付いており、経済から政治まで様々な分野に世界的な影響を及ぼしている．行政機関から企業、一個人に至るまでの多様な情報の発信において、SNSを使用することは今やスタンダードなものとなっている．そのようなSNSの中でも、Twitteriは活発にテキストの投稿が行われていると同時に、データ取得APIが公開されており、膨大なデータを収集分析することができる．Twitterではリツイート機能により対象のツイート（投稿）をフォロワー全員と共有できるため、リツイートは情報の拡散において重要な要素である．先行研究の多くはフォロワー数、フォロー数、いいね数や文長といった数値的特徴のみを用いてリツイート数の予測を行っているが、投稿内容を無視した予測は不正確な可能性が高い．ツイート本文の言語的特徴からリツイート数を予測し、どのような文章が拡散されやすいかの分析ができれば、予測性能向ihttps://twitter.com/上のみならずツイートがどのような社会的影響をもちうるかの分析が可能になる．そこで本研究では、投稿テキストの特徴量を用いたリツイート数の予測を行った．予測には我々が大規模ツイートデータで事前学習したJTweetRoBERTaをファインチューニングして使用しほかの事前学習モデルと比較したところ、最も良い性能を得た．また、フォロワー数の影響も比較した結果、リツイート数が十分に多い場合、投稿テキストのみほうがよい性能を得ることができた．さらに文節のAblationStudyにより、リツイート予測値を決定づける要因を分析した．