ソーシャルメディアにおける投稿およびユーザの政治的傾向予測と政治的投稿フィルタによる性能向上

ソーシャルメディアネットワーク(SNS)上では日常的に政治的な意見が発信・共有されている[1][2]．ユーザの政治的傾向を予測する際,政党などの政治団体や政治家に比べ，一個人の一般的なユーザは政治的ではない投稿が大半を占めるため，区別なく投稿を学習すると,特にデータ量が少ない場合に予測性能を下げる可能性がある．そこで,政治的傾向を学習する前に政治的な投稿に絞り込んだうえで，モデルのファインチューンを行う.また,投稿単位での予測と,投稿単位の予測の集合から計算したアカウント単位の予測精度を検証する．SNSの代表例としてTwitter(現X)があり，政治家に限らず一般的なユーザも活発にテキストの投稿を行っている．以前はTwitterAPIにより容易に取得が可能であったが，現在では大規模なデータの取得が難しい．そのため，Twitter以外のAPIによる収集が容易なSNS上の投稿をもとに学習し，Twitterデータで検証することで，データ数不足を解消する．ファインチューンする事前学習モデルについて，一般的な事前学習モデルと,大規模投稿データで事前学習したモデルをそれぞれ利用し比較した．