論文の概要: Applying NLP to iMessages: Understanding Topic Avoidance, Responsiveness, and Sentiment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11079v1
• Date: Thu, 11 Dec 2025 19:48:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-15 15:48:11.55095
• Title: Applying NLP to iMessages: Understanding Topic Avoidance, Responsiveness, and Sentiment
• Title（参考訳）: NLPをiMessageに適用する - トピック回避,応答性,感性を理解する
• Authors: Alan Gerber, Sam Cooperman,
• Abstract要約: 私たちは、トピックモデリング、応答時間、スコアリング、感情分析に焦点を当てた5つの主要な研究課題に答えることにしました。 本稿では,これらの質問に対して,解析器を用いてどのように回答できるか,iMessageデータに関する今後の研究におけるその可能性を示すために,探索データを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: What is your messaging data used for? While many users do not often think about the information companies can gather based off of their messaging platform of choice, it is nonetheless important to consider as society increasingly relies on short-form electronic communication. While most companies keep their data closely guarded, inaccessible to users or potential hackers, Apple has opened a door to their walled-garden ecosystem, providing iMessage users on Mac with one file storing all their messages and attached metadata. With knowledge of this locally stored file, the question now becomes: What can our data do for us? In the creation of our iMessage text message analyzer, we set out to answer five main research questions focusing on topic modeling, response times, reluctance scoring, and sentiment analysis. This paper uses our exploratory data to show how these questions can be answered using our analyzer and its potential in future studies on iMessage data.
• Abstract（参考訳）: あなたのメッセージングデータは何に使われていますか。 多くのユーザーは、企業が選択したメッセージプラットフォームから収集できる情報についてはあまり考えていないが、社会がますます短文の電子通信に依存しているため、考慮することが重要である。 殆どの企業は、ユーザーや潜在的なハッカーにはアクセスできない、データを厳重に守っているが、Appleは壁で囲まれたエコシステムへの扉を開いた。 このローカルに保存されたファイルの知識から、今や疑問が浮かび上がっている。 iMessageのテキスト・メッセージ・アナライザの作成において、トピック・モデリング、レスポンス・タイム、リラクタンス・スコアリング、感情分析に焦点を当てた5つの主要な研究課題に答えることにした。 本稿では,これらの質問に対して,解析器を用いてどのように回答できるか,iMessageデータに関する今後の研究におけるその可能性を示すために,探索データを用いた。

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