第3回集合知シンポジウムで発表してきました

2月2-3日に新潟で行われたhttp://goo.gl/7GOn6:第3回集合知シンポジウムで「フォロー類似度によるTwitter高次数ユーザの関係分析」と題して発表をしてきました。

Twitterユーザをフォロー類似度に基づいて類型化するという内容でしたが、可視化した結果等があったこともあり、やりたいことは何となく伝わったのではないかなぁという感じ。ただ、資料作りもぎりぎりで文章もろくに考えないで（PPTのメモ欄に簡単に書いてあったが、本番に発表者ツールが使えず…）の発表になったのは大いに反省しなければならないと思う。

質問やディスカッションでは、言語処理系の先生方が多かったこともあり、Tweetを使ってみてはどうかというご指摘が一番多く出ました。
今までも形態素解析やn-gramを利用してTweetの分析をしましたが、うまくいっていなかったので、その旨を説明したうえで、逆にどうすればうまく言語処理の技術を使えるのかについて伺いました。

現実としては
・形態素解析・係り受け解析がうまく使えない
・未知語の出現が多い
・単語の長音化（Cooolll!!）
など、なかなか難しいとのことで、今後の動向に注目しつつ、私は私なりに研究を進めて行くことが重要だということで納得しました。

今後としては、ネットワークの分野だけに収まらずに、広い知識を身に付けていきたいなと感じました（せっかくTwitterでいろんな分野の優秀な方々をフォローしているので）。