KH Coder開発者が【すごいと思った分析事例】のご紹介

KH Coder @khcoder

「たくさん研究事例はあるけど、どれがおもしろくて参考になるの？」という疑問に、ある程度お答えできたと思います。優れた研究事例のレビューを通じて「どのようにKH Coderを利用すれば学術的意義のある発見につながりやすいのか」を書かせていただきました。『社会学評論』68巻3号です。 pic.twitter.com/1sKCLMuR1L

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新企画（？）として、開発者が #すごいと思った分析事例 のご紹介を（ある程度）定期的につぶやいていこうと思います。まずはこの論文で取り上げさせていただいた事例からスタートします。 twitter.com/khcoder/status… ※Twitterではごく簡単ご紹介になりますので、詳しくは論文をどうぞ。

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#すごいと思った分析事例：上ノ原秀晃 2013 「2013年参議院選挙におけるソーシャルメディア ―候補者たちは何を『つぶやいた』のか―」 『選挙研究』 ci.nii.ac.jp/naid/400203452… ※分析に入る前の準備・計画が特にすごいと思いました。→

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→計量テキスト分析から何を明らかにするのか、どの言葉・コンセプトに注目するのか、どう比較するのか、具体的に決めてから分析に入っています。だから「この言葉が多い！」だけではなく、「この言葉が少ない！」ことを発見できています。やみくもに分析を始めず、狙いを定めることが大切そうです。

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#すごいと思った分析事例：高史明 2015 『レイシズムを解剖する ―在日コリアンへの偏見とインターネット―』 勁草書房 amzn.to/2EcynAB 「Twitterで○○はどう語られているのか」というタイプの分析に取り組むときには、良いお手本になるでしょう。→

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→また、先行研究をもとにコーディングルールを作成することで、すでに提唱されている考え方／概念を自分の分析に持ち込み、意味のある結果を得ています。このコーディングルールを第三者が（アレンジして）使用した研究、すなわち「後に続く研究」も生まれています。

Hiroaki Yutani @yutannihilation

rtweetパッケージでTwitter APIからデータを取るのが超お手軽になってた - Technically, technophobic. notchained.hatenablog.com/entry/2018/02/… 書いた。