編集部が選ぶ「みんなに見てほしい」イチオシまとめはこちら
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高野光平 Kono Kohei @Kohei_Kono
【読了】 北村智ほか『ツイッターの心理学』(誠信書房) 社会心理学者によるTwitterの量的・統計学的分析。ツイートの内容や動機が明確に分類されているので、先行研究として有用。SNSをテーマにした卒論の指導でも「この分類を参考にして」と言いやすい感じです。 pic.twitter.com/RvgfOPQiUg
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サンセット @Sunset_Yuhi
> 層ごとにみていくと、全体の3.8%にすぎない1834のアカウントが、全体の25.0%を占める量のツイートを投稿している 計量テキスト分析と言うのか。面白いことやってるなー。 twitter.com/khcoder/status…
ふぇいる@C952日目(日)西ゆ43b @fairoo
さっきの群衆の英知もしくは狂気のトップページ、物理演算働いてるのか線をぐにぐにひくとぷるぷる引っ張られてネットワークできるのかわいい。 ncase.me/crowds/ja.html このシミュレータ、教養としてだけではなく漫画小説やTRPGシナリオまで創作する人は絶対見ておいたほうがいいとおもう。 pic.twitter.com/KvAesCFA8u
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ゆお@GM秋11/24土曜[C01] @yuo_7
なぜ大衆化すると機能不全に陥るのか、に関しては最近話題になってた集団浅慮で説明がつきそう。 群衆の英知もしくは狂気 ncase.me/crowds/ja.html
Masaharu TSUBOKURA @masaharutsubo
災害時や状況の分からない事態について情報を集める際のSNSの役割はますます大きくなってきています。福島原発事故後の半年間におけるTwitterでの情報共有がどのようなものだったかまとめた論文を発表しました。 journals.plos.org/plosone/articl…
Masaharu TSUBOKURA @masaharutsubo
放射線に関わる2500万件のtweetを対象に、発信内容をテキスト分析し内容ごとにクラスター分けしました。自分自身も驚いたのですが、2500万件のうち約半分がretweet(他人の発信内容を誰かに転送する行為)、そしてトップ200人の発信が約500万回retweetされていました。retweet全体の40%です。
Masaharu TSUBOKURA @masaharutsubo
相互にやりとりできるSNSとはいえ、一部の影響力の強い発信者の発言が全体の世論を左右している状況が明らかになりました。発信内容は事故後最初の1ヶ月はいろいろな方向に行ったり来たりしていたものの、その後は方向性が固定化してしまい、決まったグループの中でのみ情報がやりとりされています。
Masaharu TSUBOKURA @masaharutsubo
放射線のことだけでは無く、大統領選や他の様々な議論でも、「分極化」と「コミュニケーションの二段階の流れ」という状況は変わらないようです。環境省のプロジェクトの一つです。ご参考いただければ幸いです。
ゴマタロー @ptarmiganwith50
ツイッターの心理学という本によるとTwitterでよくRTされるのは政治経済関連のツイート。 だがメディア不信という本では日本人は世界に比べて政治経済に無関心とある。 なぜ政治経済に無関心なのにリツイートは多いのか。もっと掘り下げて卒論で扱いたい。
サンセット @Sunset_Yuhi
人のつながりに関するインタラクティブなガイド: ncase.me/crowds/ja.html マルチエージェントによる社会現象の研究って、ネットワーク科学との結びつきが強いんだな。時間ステップでの変化も多少表現できるのがいい。日本の研究者は少なそう。
サンセット @Sunset_Yuhi
しばしばタコツボ化してるとか言われるTwitter、要するに画像中央みたいなネットワークが多いってことじゃないかね。情報の拡散はRTで簡単にできるから、情報を拡散させる閾値は低くて、集団間の橋が少なくても情報は広がる。結果的に「感染」が起きやすくなる。 pic.twitter.com/OpkjZBaeOl
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サンセット @Sunset_Yuhi
「6次の隔たり」はFacebookでは3.5人 ascii.jp/elem/000/001/1… 古典的には「6次の隔たり」という話があるけど、今はもう少し人数が少ないらしい。スモールワールド理論は何かの社会学本で読んだけど、そこから社会現象を説明する研究はよく知らなかった。
サンセット @Sunset_Yuhi
"歴史上の大きな成功や大惨事は、良い人間や、悪い人間によってではなく、人間らしい人間によって引き起こされた" ~Neil Gaiman & Terry Pratchett 太平洋戦争とか原発事故とか東京五輪とか築地移転とか、責任の所在が曖昧な社会問題は数多い。丸山眞男なんかは「無責任の体系」とも言ったけど。
サンセット @Sunset_Yuhi
犯罪集団は大きくなると規律化されるという逆説があるけど、ナチスやオウムにしても、彼らなりの信条に基づいて集団が作られなければ、ユダヤ人を収容したりサリンを作ることはできなかったはず。「悪い奴」がただポツンといるだけでは大規模な事件は起きない。
サンセット @Sunset_Yuhi
閾値を使った感染症モデルなら、エージェントシミュレーションの定番な気がするけど、工夫すれば「ある考えを持つ人が一定数いると自分もその考えに染まってしまう」現象も表現できるのか。なるほど~。 とあるPython本に感染症モデルのプログラム例があるけど、これで一つ目的ができた。
サンセット @Sunset_Yuhi
震災時におけるコスモ石油のデマ研究ではこんなのあるけど、 「マスメディア報道はTwitter上の災害時流言を抑制できたか?」 ci.nii.ac.jp/naid/120006464… 感染症モデルによる定量的分析もあった。 「Twitterにおけるデマツイートの拡散モデルの構築とデマ拡散防止モデルの推定」 ci.nii.ac.jp/naid/400202563…
朝日新聞(asahi shimbun) @asahi
ネトウヨ像覆す8万人調査 浮かぶオンライン排外主義者 t.asahi.com/u6xq
サンセット @Sunset_Yuhi
ネットワークグラフを用いたSNSにおける個人の影響力 metaps.com/press/ja/blog-… ・一部の人が大勢からフォローされていて、そのユーザ数は冪乗で表現される ・影響力はフォロワー数だけで測るのは適切でなく、ユーザ間のフォロー関係(RTするまでの時間や相互メンション等)をもとに考える
サンセット @Sunset_Yuhi
『Pythonによる数値計算とシミュレーション』の感染症が広がるプログラムを実行してみた。社会ネットワークとは違うけど、ある概念が広がるモデルと本質的には同じのはず。 pic.twitter.com/yI6VXuRGmc
サンセット @Sunset_Yuhi
空間にバラまいた粒子をリンクするだけなら、自分でもやったことあった。感染症モデルにしても、このネットワーク図にしても、プログラムとしては100行程度。むしろTwitterのデータを集めて実測と比較する方が大変そう。 twitter.com/Sunset_Yuhi/st…
サンセット @Sunset_Yuhi
そう言えば、三重大の奥村先生の先行研究(?)もあった。 oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/prj31… 震災時にどういうワードがいつ頃どのくらい出たかという観点っぽい。毎秒のツイート数が一旦減ってから増える傾向は、モデル化しづらいかもなあ。
サンセット @Sunset_Yuhi
ネトウヨ像覆す8万人調査 浮かぶオンライン排外主義者 - Togetter togetter.com/li/1274083 @togetter_jp 自分には「東北大のアンケート調査でネット右翼の割合は1.7%と分かった」という内容に読めるんだけど、「朝日が気に入らない奴をネトウヨ認定してるだけ」みたいなコメントが多いな。
サンセット @Sunset_Yuhi
集団浅慮って民主的な意思決定の正当性をすごく危うくするよな。もっと現実的には、会社の役員会議で社長の力が強すぎて、誰も大して意見せずに物事が決まることとかもある。ネットでも、一部の大きな声を気にして自分の意見を言わないとかあるんじゃないか。実際の所、炎上とか普通にある訳だし。
サンセット @Sunset_Yuhi
ネットワーク科学の本は前に買ったこともあるけど、途中で飽きて手放してしまった。SNSはフォロー・フォロワーの関係とか分かりやすいし、定量的な比較もしやすいんだろうな。目から鱗だった。
サンセット @Sunset_Yuhi
『お気持ちヤクザ』とは「自身の不快感を社会悪として対象を排除する存在」のことを意味する新語である - Togetter togetter.com/li/1273927 @togetter_jp これもSNSとかで一部の声が大きく見えてしまう現象かな。命名者は魚川祐司さんっぽい。 twitter.com/neetbuddhist/s…
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コメント

yuki🌾遠征が終わりましたご期待以上でした♪⚔ @yuki_obana 2018-10-07 16:35:58
ツイッターの分析上の課題はニュース関連のツイートがコアであるはずの新聞社1社からのものをRT(公式引用RT)してないことが多いことかなとは思う(´・ω・`)記事URL指定しても?後のパラメタ違うとハッシュの問題からか取り出せなかったりで結構苦労するし果ては画像で関連記事投げるものまであるからの…しかもその手の方がバズってたりするし…実態は掴みにくい。
mikumiku_aloha @mikumiku_aloha 2018-10-07 18:13:15
最後までおわったけど、途中で出来るだけつながり(ニュースソース)が多い方が良いと思ってグループの感染の入り口のノードからの接続を多くしたらそこで止まってしまった。ウーンと悩まされる
kartis56 @kartis56 2018-10-07 20:02:48
だから一部以外も声を上げなきゃいけない。ここでは誰もが平等に発言できる
kartis56 @kartis56 2018-10-07 20:04:32
そして、しばしば言われるけどRTは必ずしも賛意を意味しない
未知神明(みちがみ・あきら) @ontheroadx 2018-10-07 20:21:34
賛意を意味しない情報の流布は、RTではなく「バカかよ」とコメントつけてurlを貼ったほうがいいかも知れません。
サンセット @Sunset_Yuhi 2018-10-08 02:10:28
kartis56 RTと賛意は自分も別物だと思いますが、拡散RTによって一部の意見が実際よりも大きく見え、結果としてある集団が特定の思考に染まってしまう、というのはあるんじゃないかと思います
水辺の人 @mizubenohito 2018-10-08 04:26:15
ツイッターの発言数とアカウント数については、富の偏在と同じでロングテールなべき分布になってそうな予感。
眠れるミソサザイ#@過ごし易いので眠い @marumasa58 2018-10-08 05:19:32
感染症やら放射能とか定義が簡単に分けられるものは楽だが、「ネトウヨ」はな……定義がふんわりし過ぎてるからあまり意味が無いような。
TrueFace @reiji0018 2018-10-08 06:12:31
引用RTは、元ツイートに対するリアクションが自分経由なのか判断しづらいです。そのために、応答を伝えるには使えるが、意見を発信する手段としては手応えがないので、一部の拡散力がある人だけ多用している印象です。
TrueFace @reiji0018 2018-10-08 06:14:05
公式RTは利用時点で賛意と思われる。なので、反対意見を出すことに慎重になってしまうと考えられます。
TrueFace @reiji0018 2018-10-08 06:25:31
「ツイッターの心理学」にも載ってたりして。専門書として常識的な値段だけど、昨今の無料情報に慣れた庶民は買う気がしないでしょうね。
みん☆ねこ @mincat001 2018-10-08 06:52:59
公式RTの次のツイートがRTに対してのコメント的な事をつぶやいてるケースが多々あるので賛同なのか否定なのかはそこまで見て判断する必要性はある。
TrueFace @reiji0018 2018-10-08 07:44:32
mincat001 それはそうなんですけど、ツイッターがデフォルト時系列をやめてしまったので…
通りすがりのだいこん @KansaiF 2018-10-09 23:20:14
こういうの言われてて、論文まで出されても、なかなか人は自分の属する集団もその一つに過ぎないと認めたがらないよね。
Ikunao Sugiyama @Dursan 2018-10-14 18:33:36
KansaiF 「準拠集団」っていう社会学の?社会心理学の?概念てのはあるんですよねぇ
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