この研究では、日本の才能がスターに成長する前に早期に発見する重要性について論じ、Twitterとテレビのデータを組み合わせて才能のブレイクアウトを予測する手法を提案しています。特に、時間依存的な社会データの変化を予測するために、従来の時系列モデルとニューラルネットワークのモデルを比較しています。実験の結果、アンサンブル学習法が従来のモデルやニューラルネットワークよりも優れたパフォーマンスを示しましたが、才能のブレイクアウトの概念を活用することで、正確性や再現率の面でニューラルネットワークが他の手法を上回ることが明らかになりました。この発見は、特に広告分野における新たな才能の早期発見に寄与する可能性があります。