以下の研究紹介をこちらに追加しました．
大規模社会データを情報技術によって取得・処理し，分析・モデル化して，人間行動や社会現象を定量的・理論的に理解する計算社会科学(https://css-japan.com/about/)が注目を集めています．本研究室では，計算社会科学のテーマとして，COVID-19に関するソーシャルメディアデータの分析を行っています．図の通り，日本で初めて緊急事態宣言が発令された2020年4月7日の前後約1カ月のCOVID-19に関する491,925件のツイートを収集し，緊急事態宣言の前後でトレンドを弁別することに成功しました．トレンドを弁別する鍵は，単語の登場頻度を時系列信号として捉え，直接相関を持つ単峰性ガウス分布を用いてトレンドをモデル化する点にあります．
詳細は，次の論文をご覧ください．オープンアクセスのため，どなたでも閲覧できます．
R. Harakawa, T. Ito, and M. Iwahashi, “Trend Clustering From COVID-19 Tweets Using Graphical Lasso-Guided Iterative Principal Component Analysis,” Scientific Reports, vol. 12, Art. no. 5709, pp. 1-13, 2022. (IF:4.380) [paper]