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Googleトレンドについて

Googleトレンドによる分析。 この分析結果が正しいかどうかは、疫学的調査が必要です。 Space of ishtarist: 東京電力原発事故、その恐るべき健康被害の全貌―Googleトレンドは嘘をつかない―  ①理論編 http://ishtarist.blogspot.com/2013/10/google.html?spref=tw 続きを読む
原発 震災 nature インフルエンザ Google トレンド
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馬の眼🐴@技能実習制度 廃絶運動なう @ishtarist
僕はこれから、首都圏においてさえ被曝による多大な健康被害が出ているという、膨大なデータを公開するけれど、これは、将来の福島の人たちの補償に繋がると思っている。
馬の眼🐴@技能実習制度 廃絶運動なう @ishtarist
[拡散希望] 東京電力原発事故、その恐るべき健康被害の全貌―Googleトレンドは嘘をつかない― ①理論編 http://t.co/ZSSctdm1Vj 東京で健康被害が増加している戦慄すべき状況を、膨大なビッグデータと理論双方から実証する、私の乾坤一擲の記事。その理論編です。
馬の眼🐴@技能実習制度 廃絶運動なう @ishtarist
[緊急拡散] Space of ishtarist: 東京電力原発事故、その恐るべき健康被害の全貌 ―Googleトレンドは嘘をつかない― ②データ編 http://t.co/jblqnLOJS9 東京でいま健康被害が爆発的に増加しつつある、戦慄すべき現実を初めてデータで実証。
馬の眼🐴@技能実習制度 廃絶運動なう @ishtarist
今回の私のブログは、はじめて東電原発事故の戦慄すべき健康被害の数々を、ビッグデータから実証しました。ただし、新書一冊分ぐらいあるので、読み通すのはそれなりに大変だと思います。「東京電力原発事故、その恐るべき健康被害の全貌」http://t.co/ZSSctdm1Vj

kentarotakahashi @kentarotakahash
うわあ。 QT @ishtarist 東京電力原発事故、その恐るべき健康被害の全貌―Googleトレンドは嘘をつかない 理論編 http://t.co/HsKvrQNJI9 データ編 http://t.co/3FahBmyf9e http://t.co/Ib6zKdhmDX
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kentarotakahashi @kentarotakahash
Googleトレンドは嘘をつかない→http://t.co/Ib6zKdhmDX これだけに目を奪われて、読み出すと大変なことになる。 理論編 http://t.co/HsKvrQNJI9 データ編 http://t.co/3FahBmyf9e
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kentarotakahashi @kentarotakahash
「”Scientific Reports”に〜衝撃的な論文が掲載されました。著者はつくばの気象庁気象研究所のKouji Adachi他。端的に説明すれば、福島第一原発からの放射性降下物の主たるものは、セシウム・ホットパーティクルだった」http://t.co/HsKvrQNJI9
kentarotakahashi @kentarotakahash
「大きさは2.6μmの綺麗な球状。エネルギー分散型X線スペクトロメータで分析すると、セシウムの明確なピークが見られます。セシウムの他にも鉄・亜鉛・マンガン・酸素によって構成され、それらが均等に混じりあった合金であることがわかっています」http://t.co/UJs5ZBBj5Z
kentarotakahashi @kentarotakahash
「この放射性微粒子は、Cs-137が3.27±0.04Bq,Cs-134が3.31±0.06Bq,合計で約6.5Bqあります(たった1個のパーティクルがです!)。そして、水に晒したところ何の形態の変化も見られなかったことから、不溶性であることが確認できました」
kentarotakahashi @kentarotakahash
「20-21日のパーティクルは、上述のものとはまったく異なり、硫酸塩を主とした易溶性のものからなるようです。(この結果をもって、20-21日の放射性降下物と、15の放射性降下物が、同時に放出された可能性は消えました)」
kentarotakahashi @kentarotakahash
「大きさ2.6μmの微粒子といえば、肺の血管から全身をめぐることができる、ぎりぎりの大きさです。そして、その1個の微粒子が、6.5Bqもの放射能を持っていて、かつ溶解しない」 http://t.co/UJs5ZBBj5Z
kentarotakahashi @kentarotakahash
??? そのブログのどこに反応したと思ってるの? RT @dre_swl: 少し似たような原理の検索トレンドにパトリさんが喝采するのは想定内だけど 健太郎さんまで共鳴してしまったのは意外というか残念であった。。 ↓↓ https://t.co/z8jy8DoPbv

馬の眼🐴@技能実習制度 廃絶運動なう @ishtarist
くだらないいちゃもんつけられることがあるので、そういうのは放置してるのだけど。本文読まずに批判する人がいるんだよなあ。めんどくさい。
馬の眼🐴@技能実習制度 廃絶運動なう @ishtarist
Googleトレンドのランキングは使ってないし、そもそも人口が多い大都市圏でしか有意なデータはでてこない、と最初から言ってるのに、何を言ってるのだか。ランキング使わないのは、それがどのぐらいのスパンで、どのぐらいの偶然的なトレンドも閑散に入れてるかわからんから。
馬の眼🐴@技能実習制度 廃絶運動なう @ishtarist
母数とアルゴリズムがはっきりすればいいけど、なにぶんそこはブラックボックスだから、使えるところ使うしかないでしょ。何を言ってるんだが。
馬の眼🐴@技能実習制度 廃絶運動なう @ishtarist
Googleトレンドが、体調ないし病気の反映として使えるかどうかは、すでにNature論文で決着済み。それすら読んでない人がいるのがめんどくさいわー。

iPatrioticmom @iPatrioticmom
Google インフル トレンド ってのがあった(^^) http://t.co/hH0kKzZsqS Google インフル トレンドでは、Google 検索の集計データを使用して、世界各地のインフルエンザの流行状況をほぼリアルタイムで予測します。
iPatrioticmom @iPatrioticmom
Natureの論文はこれですね  http://t.co/HqTLYJfG4M というわけで、google先生は正しく予想できるという方向で決着したようだす
iPatrioticmom @iPatrioticmom
" Because the relative frequency of certain queries is highly correlated with the percentage of physician visits in which a patient presents
iPatrioticmom @iPatrioticmom
with influenza-like symptoms, we can accurately estimate the current level of weekly influenza activity in each region of the United States
iPatrioticmom @iPatrioticmom
, with a reporting lag of about one day. This approach may make it possible to use search queries to detect influenza epidemics
iPatrioticmom @iPatrioticmom
in areas with a large population of web search users.
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コメント

PKA @PKAnzug 2013年12月2日
「流行が報道に乗りやすく、普通の風邪との違いや流行状況のチェックで検索されることも多いインフルエンザでは、Googleトレンドで発生状況を類推できる」という話から、「他にも使える病気があるかもしれないから調べよう」ではなくいきなり「他の病気に使おう」になっちゃうんですね。全く違うものから類推してるんだから、まず「この病気・症状はこの検索ワードで調べれば実測に近似する」ってのをデータ突き合わせて調べないと、トンチンカンな結果を掴まされますよ。
PKA @PKAnzug 2013年12月2日
ああ、「流行が報道に乗りやすく、普通の風邪との違いや流行状況のチェックで検索されることも多い」の部分は私の書き足した本件におけるインフルエンザの性質なんで、()で囲っといた方がよかったな。そこは元論文からの引用ではないです。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月2日
こんばんは。私も同じこと言ってますけどね(笑) とりあえずデング熱にも使えるようなので、検索語と実データの相関分析すれば、疾患のみならずさまざまな現象に使える可能性はあるのでは。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月2日
いろいろな検索語を検討しなければわかりませんが、たとえば「膀胱炎」「腱鞘炎」「腎盂炎」だと、膀胱炎だけが2011年から増えてますよね。 http://www.google.com/trends/explore#q=%E8%86%80%E8%83%B1%E7%82%8E%2C%20%E8%85%B1%E9%9E%98%E7%82%8E%2C%20%E8%85%8E%E7%9B%82%E7%82%8E&geo=JP&cmpt=q
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月2日
膀胱炎の統計あるのかわかりませんが、児玉先生の指摘が正しかったことを示唆しているかもしれませんね。
ゆ〜たん @Iutach 2013年12月2日
これだけでは無理だろうけど、「風評健康被害」が立証される可能性はありそう。
kurou nureha @KNureha 2013年12月2日
Google fluの方はつい先日モデルを更新しましたね。CDCとも連携して、トレンドと関連するキーワードやパラメーターの調整もしているようですが、fluから派生して別サービスとなったGoogle Correlateを自分で弄ってみて、一筋縄では行かないかもとは思いました。が、このまとめで紹介されているのは結論を探すのではなく、発見のための手法と見なせばまだ採掘されていない宝石原石の山に見えます。
mnnkaanjinno @mnnkaanjinno 2013年12月2日
「児玉先生の指摘が正しかったこと」β線は細胞サイズの数十倍の体内飛程があるんで、児玉先生の指摘が正しいという可能性は捨てたほうがいいでしょう。
PKA @PKAnzug 2013年12月3日
「児玉先生の指摘が正しかったかも」って、そりゃその児玉先生がセシウムで膀胱炎だなんだって触れ回ったら、気にした人たちがこぞって膀胱炎を検索するでしょうに。他のもそうだけど、煽ればググる人増えるんですよ。Googleトレンドで増えてるってことはこの病気が増えてる証拠!って煽ってもっと検索増やしてまた煽って、の永久機関をグルグル回して発電でもするつもりでしょうか。
KAMON @KAMON_Yammani 2013年12月3日
「足が痛い」で検索する人が増えたから実際に足が痛い人が増えた、って短絡的だなあ。増えたのは「前々から足が痛いような気がしてたけど、重大な病気の可能性もあるから気になってきて調べた」数かもしれないし。
KAMON @KAMON_Yammani 2013年12月3日
痛いような気がするけど、大した痛みでもないのでほっぽらかしてる人の数をなめてはいけないのです。
KAMON @KAMON_Yammani 2013年12月3日
また、「テレビで偏頭痛の特集やってたけど、そういえばなんか俺も頭の奥が痛いような気がしてきた」人の数も。Googleトレンドで見えるのは、「Google検索したくなるぐらいにその単語が気になった」数だけである。
いくた♥️なお/C97土南ツ30a @ikutana 2013年12月3日
否定的言説もカウントされるんだから、インフルエンザとは挙動が違うでしょうな。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月3日
あっはは  チェルノブイリ膀胱炎が話題になったのは2年以上前だし、「放射能 膀胱炎」も「チェルノブイリ 膀胱炎」はトレンド取得できませんけど。 ま、どうぞ疫学調査がー と言っててください。
PKA @PKAnzug 2013年12月3日
ネットの情報は後から拡散されて話題になることも多いというのは、日頃Twitterやってれば自明ではないでしょうか。そして「チェルノブイリ 膀胱炎」で引っかかる記事に触発された検索ワードが「チェルノブイリ 膀胱炎」だとは限りません。
PKA @PKAnzug 2013年12月3日
あと「膀胱炎」が検索されてる地域を見ると、東京、大阪、奈良、宮崎、福岡、と遠方が出てからやっと仙台のある宮城ですね。人が極端に多い東京・大阪はともかくとして、奈良とか宮崎とか福岡といった西の方が検索トレンドで上なのは、「検索数と発症数が相関」かつ「原因が放射性物質」という前提を通すには無理がないです?
isana @lizard_isana 2013年12月3日
Googleトレンドは「期間中の全検索数の中で該当キーワードが占める割合を0-100に正規化したもの」なので、ごく僅かな変動を拾っているのか、実際に大きく変動しているのかは、これらのグラフからは読み取ることができないと思います。インフルエンザの結果は実数で比べているようですが、一般向けにはそういうツールは公開されていないようですね。
isana @lizard_isana 2013年12月3日
また、検索結果を日本のみに絞ると、上で検討されているトレンドの開始が2011年3月以前にずれたり、トレンドが消えたりするので、原発事故との相関は薄いと考えるべきじゃないでしょうか。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月3日
地域内訳はユーザー数にかなり左右されるんじゃないですかね。都市だと、渋谷区、港区、大阪、横浜、千代田区くらいが多くなるんですよ。検索ボリュームが相当ないとわからないんじゃないですかね。 いずれにせよ、放射線影響だとは言ってませんよね。311以降検索が目立って増えている健康関連の用語がこれだけあるんだから、原因探るくらいのことすれば、ということです。
PKA @PKAnzug 2013年12月3日
そこまで原因を探りたいのであれば、ご自分でお金と労力をかけて調べたらいいと思いますよ。チェルノブイリで実害のあった甲状腺病変は、現場に多大な負担をかけながらでも調べて、(その負担に見合うかはさておいても)確かに調べた価値はあったと思いますけど、こんなのを根拠として膀胱炎などを調べるのに公金を注ぎ込むのは、さすがに「税金の無駄使い」以外の何物でもないと思います。
plutob4 @plutob4 2013年12月3日
Googleトレンドは嘘はつかないけれど、都合よく解釈できますよという人の能力の高さの話だったんですね。現実と合わない理由、前提が間違っているから。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月3日
どうぞ、教科書がー と言っててください。
zen_chip @zen_chip 2013年12月3日
まさかグーグルトレンドなんかを根拠にしてくるとは思わなかったけど、まあテレビや雑誌をみれば占いだの手相だので一財産築いてる連中少なくないし、インチキ健康商も巷にあんだけ溢れかえってて商売として成り立ってて大手会社まで手を染めてる始末だから、まあこんなのは驚くべきではないか。 こういう「失笑モノなことをさもありなんな風に言い繕って、トンデモ性向のある人達やリテラシーの無い人達だけ引っ掛けられればいい」ってのは何度も見た絵だな。
ゆ〜たん @Iutach 2013年12月3日
なんでかこの人は、「健康被害ガー」と言う時に妙に楽しげだったり得意げだったりするんだよね。結局、心配どころか「心から被害が出てほしくて仕方ない」んだろね。
ゆ〜たん @Iutach 2013年12月3日
まぁ、最初に福島でスクリーニングやって甲状腺癌が見つかった時のはしゃぎぶりを見た時から、なるほどそういう御仁なんだなーとは思ってたけど。変わらんね。
ゆ〜たん @Iutach 2013年12月3日
真面目な話、地域医療レベルから澎湃と声が上がってきているなら検討する価値も大いにあると思うが。こんなんが然るべきところで相手にされるかどうか。まぁ、楽しくググレカス。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月3日
↑程度のことしか言えないのは、ビッグデータって言葉もしらない連中でしょうな。
きよ○@4日目西1れ05a @mexjp 2013年12月3日
ここで一人が症状や病状を列挙してる様を見れば、なぜトレンドで増えてるか想像も容易いというものです。
泉㌠智紀 @jsdfq43wtr 2013年12月3日
何がビッグデータだって?
s_matashiro @glasscatfish 2013年12月3日
コピペを区別できてないでしょ
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月3日
? 世界最大最強のデータベースで、311後にさまざまな不定愁訴をうかがわせる検索語が急増してるのはなぜか、説明してごらん。
きよ○@4日目西1れ05a @mexjp 2013年12月3日
白猫さんみたいな方が増えたからでしょう。
(田舎っぺ❤) @KojiroMusty 2013年12月3日
自説の為に証拠になりそうなものを血眼になって探すより、現実的なことをお願いします。 遊びに来ませんか、福島県へ。
ジョエーウ @joejoeu 2013年12月3日
否定と肯定で罵り合いがヒートアップすればあっという間にトレンディになっちゃうんじゃねーの。デマ関係ワードならさ。
JUN TAKAI @J_Tphoto 2013年12月3日
だーれーだー、ピッグデータとか言ってる奴はっ!
ゆ〜たん @Iutach 2013年12月3日
「ビッグデータという言葉」は知ってても、ほんに知ってるだけじゃ困るんどすなぁ。
y.🍀 @yabtter 2013年12月3日
道具ってのはホントに「使いよう」なんだねぇ……
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月3日
え、ビッグデータって早野先生がNHKで言われてませんでした?
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
そそ。コメ欄にムキになって書き込むほどview数上がっちゃいますよ。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
検索多いのは渋谷区、大阪市、港区、名古屋ですね。福島関係ないんで
内田 @uchida_kawasaki 2013年12月4日
まとめを更新しました。
kurou nureha @KNureha 2013年12月4日
ここでコメントの親指マークをクリックしながら「膀胱炎」とか「足 痛い」とか検索しまくっているアルバイトの姿を想像してしまって笑いました。
Z-Pale Rider @MeierLink_Z 2013年12月4日
ビッグデータ・・・(苦笑)
ひきがえる @ikebukuronomori 2013年12月4日
これは、データウェアハウスを間違ってデータマイニングしてしまったみたいな、ありがちな事例なんですか?w
トサポン @thodsaporn 2013年12月4日
相互補完的に解析するならまだしも、疫学調査や現場主義を皮肉ってビックデータ(笑)にすがるのはあまりにも本末転倒とは思わないですか?
isana @lizard_isana 2013年12月4日
これ、「ニュース」とか「明日の天気」とか「アンパンマン」みたいな、「常に一定数の検索がありそうな単語」の中に同じようなグラフになるものが結構ありますね。明日の天気を気にする人ややアンパンマンのファンが3.11を境に増えているとも思えませんから、別の何かと相関してるんじゃないでしょうか?
ゆ〜たん @Iutach 2013年12月4日
まさかとは思うけど、よもや本気で「健康被害はもはや立証されたぜヤッフー!すぐに我々の時代になるぜワッホイ!」って思ってる、の…か…な??
でむじろう@妖怪(社畜ピカチュウ) @e2_71828 2013年12月4日
締めが「googleトレンドを正しく使うには~想像力が必要」ってなってるけど、その想像が正しいって検証はしてあるの?
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
お もうすぐ1万ビューいきますよ。 どうでしょうね。今後の動向次第ですけど。足や首が痛くない人は、足痛いだの首痛いだの、検索窓に打ち込まないでしょうからね。
Naoki_O @nananao2236 2013年12月4日
Viewが増えれば赤字コメントの閲覧数も増えてみんなの利益になるんじゃない? それが嫌ならさっさとコメント編集かまとめごと削除すれば良いのに。君ら、そういうの得意でしょ?
Masayoshi Nakamura @masayang 2013年12月4日
馬鹿に刃物 基地外放射能にビッグデータ ということですか?
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
や、放射能クラスタ以外にも本文の閲覧者が広がるってこと。 こんなつまらんコメント読んでも意味ないし。 お、もう9960view
dirty_zak @dirty_zak 2013年12月4日
コメント欄の評価見りゃリスペクトされてるのか馬鹿にされてるのかくらいわかりそうなもんだけど。都合の悪いことは「つまらん」で切り捨ててちゃ原発事故起こした連中と大差ないな。
taka(維新は要らない) @smoketree1 2013年12月4日
「食べ過ぎ」「二日酔い」など明らかに被曝と関係ない症状でも検索数が伸びているので、2011年からのスマートフォンの契約数の伸びと共に、それまでGoogleをあまり使用していなかった人が、ちょっとしたことでも検索するようになったからではないかと。「ランチ」や「乗り換え」などの検索数の伸びと同じではないかと。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
まあ、それはあるかもしれませんが、トラフィック増加が原因なら全部同じ上がり方をするはずですよね。スマホ世代は膀胱炎にはなるけど腱鞘炎にはならないとか?
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
子宮頸がんはワクチン騒ぎで増えるでしょうけど、乳がんは減ってますよね。 いずれにせよ、今後の推移とデータみないとわかりませんが。
六月(むつき) @mutsuki_june 2013年12月4日
この人、デマリン枠になっちゃったね
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
ま、そんなに熱心に否定しなくてもいいんでね?(笑)
taka(維新は要らない) @smoketree1 2013年12月4日
パソコンとスマホで使用する検索ワードの傾向に違いがあるのでは。「腱鞘炎」と「手首 痛み」では検索数の動向が違う。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
まあ、ここで言ってても仕方ないですよね。開発者にアプローチして、トラフィックをどの程度調整してるのかとか聞いてみますよ。
泉㌠智紀 @jsdfq43wtr 2013年12月4日
なんで「トラフィック」???
isana @lizard_isana 2013年12月4日
Googleトレンドは絶対数の増減ではなく「検索キーワード全体に対する該当キーワードの割合」を見ているので、検索キーワードが多様化すると、常に一定数検索されているキーワードのポイントが上がりそうな気がします。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
>「検索キーワード全体に対する該当キーワードの割合」 なるほど。開発者に連絡できそうなので、そのあたり確認してみますね~
isana @lizard_isana 2013年12月4日
ありがとうございます。ただ、この件に関しては、「人気度の動向」というラベルの横のはてなマークをクリックした所(と、そのリンク先)に書いてありますので、問い合わせて頂くほどのことはないかと思います。
KAMON @KAMON_Yammani 2013年12月4日
「AとBには相関がある」からといって「Aの原因はBである」とは限らない(相関因果誤謬)というのは統計学の基本。相関はあくまで傍証・目安でしかなく、因果関係を主張したいなら「放射線によって不定愁訴のどれかが出る」ことを直接立証しなければならない。直接とはもちろん疫学調査である。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
いや、スマホの増加に伴ってユーザーの年齢層や性別に変化がありそうか、とかですね。どこまで聞けるかわかりませんが。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
はあ。存じておりますけど。相関関係がどこから因果関係になるかは、はっきりしないでしょうけどね。
YumiKusumoto㌠ @Yumingongon 2013年12月4日
えっと、グーグル病患者が居ると聞いて・・・・。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
まともな反論お願いしますよ。
isana @lizard_isana 2013年12月4日
私の描いたことについて言えば、Googleトレンドのグラフが右上がりになるのは、ユーザー数が増えて検索されるキーワードの種類が増えていることによる一般的な傾向ではないでしょうか?という話なので、ユーザーの属性は関係無いです。
isana @lizard_isana 2013年12月4日
どんどん項目数が増えていく円グラフがあるとしたら、常にある一定の面積を保っている項目の順位が自然に上がっていきます。むしろ変化の少ない、つねに一定の割合で検索されるキーワードほど右肩上がり傾向が出やすいといえるかもしれません。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
どうでしょうね。シェアの推移表示しているなら常に一定割合で検索されるものは横ばいですよね。 右肩上がりのワードは、常に円グラフ中のシェアを拡大していることになるような...
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
人数が増えれば検索語の種類が増えるということはあるかもですね。ヤフーがGoogleのヤフー経由が加わっているなら、そのあたりで変化が出る可能性はありますね。一気に変わるような気がしますけど。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
そのあたりも聞かないとわかんないですよね....
isana @lizard_isana 2013年12月4日
別の例えをしましょうか。100人中50番目にいたとします。パーセンテージに直すと上位50%です。ここで50位以下に50人足されて全体が150人になったとしましょう。順位は変わらず50位のままですが、パーセンテージは上位30に上がります。
isana @lizard_isana 2013年12月4日
Googleトレンドで見えているのはこのパーセンテージだけです。本当に検索数が増えているのか、下位の項目が増えているだけなのか見分けがつきません。確証はありませんが、「ランチ」や「アンパンマン」と「膀胱炎」の上昇傾向がそっくりなことを考えれば、後者の可能性が高い気がします。
isana @lizard_isana 2013年12月4日
もちろん順位が大きく変動すれば、変動幅の最小値と最大値か0と100になるように正規化されてしまうので、この上昇傾向はその変動に埋れてしまうはずです。変化のない方がこの傾向が出やすい、というのはそういう意味です。
isana @lizard_isana 2013年12月4日
Googleトレンドを疫学の傾向調査に使いたいなら、正規化されたデータではなく、インフルエンザの研究のように検索の絶対数を使わないとあまり意味のある結果にはならないでしょうね。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
えっとシェアの数字じゃなくて、シェアの高いほうから順番にならべて順位を表示してるということえすか?マイナーな検索語だとトレンド取得できません、になるので、どこかで足切してシェアの%を表示してるような気がするんすけどね。順番なのかな。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
おっしゃるように順位で比較するなら、ユーザー数増加で検索用語数が増えているなら、検索数の少ない用語は右肩下がりになりそうな気もします。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
どのみち、私は最初から検索の絶対数がわからないとわからない、と言ってますよね? とにかくロジックと日本の検索状況の確認が先ですね。
isana @lizard_isana 2013年12月4日
はい「その期間、その地域で検索された全てのキーワードの中で該当キーワードが占める割合を0-100の間になるように正規化したもの」ですから。絶対数の増減ではなく、全体の中での位置の変化を見ているだけです。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
えっと「0-100の間になるように」というのは、このグラフが一番高いところを100として表示している、ということですよね。なので「該当キーワードが占める割合」はあくまでパイのシェアの数字であって、順位ではないような気がします。とにかく、相対的な位置しかわからないというのは同意です。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月4日
いずれにせよ、ご意見大変参考になりましたので、ありがとうございます。
isana @lizard_isana 2013年12月4日
いえ、こちらこそ。私は「世界最大最強のデータベースで、311後にさまざまな不定愁訴をうかがわせる検索語が急増してるのはなぜか」という問いかけに自分なりの解答を示したに過ぎません。ご納得されないのならそれはそれで。お役に立てたのなら何よりです。
KAMON @KAMON_Yammani 2013年12月4日
例えば「足が痛い」について、「足が痛いを検索した」数しか調べてないから意味ない。統計取るなら最低4箇所調べなければならない。その4箇所とは…
KAMON @KAMON_Yammani 2013年12月4日
「実際に足が痛む&検索した」「実際に足が痛まない&検索した」「実際に足が痛む&検索しなかった」「実際に足が痛む&検索しなかった」の4つ。この統計、「検索した」だけで、その人が本当に足が痛いのかはわからない。
KAMON @KAMON_Yammani 2013年12月4日
因果関係があるといえるのは、「足が痛む&検索した」と「足が痛まない&検索しなかった」が有意に多く、ほかが有意に少ない場合のみである。
KAMON @KAMON_Yammani 2013年12月4日
言うまでもなく、「足が痛いというワードを検索する」と「実際に足が痛む」の相関関係も立証していないので、これも4箇所調べないといけない。
KAMON @KAMON_Yammani 2013年12月4日
これでも「放射能が原因だ」という最大の突っ込みどころは指摘してないんだぜ…。大変だけれども、統計学の超基本は「統計にはバイアスがかかる」である。
KAMON @KAMON_Yammani 2013年12月4日
疫学調査を待っていられないとは言いますが、なんで疫学調査に時間がかかるかって言うと…この「バイアス」をひとつ残らず取り除く作業があるからなんですよ。それをサボったら速いに決まってるでしょうが。同時に不正確でもあるがな。
YumiKusumoto㌠ @Yumingongon 2013年12月4日
8月下旬に変態仮面が公開された時は、Googleトレンドに登場してましたね。その時は変態が増えたんですね。そうですね。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月5日
あの、もうちょっと本文読んでからコメントしてもらえます? 最初っから実データとの検証が必要と言ってるでしょ。 ちゃんと分析すれば、インフルと同じようにデータべースとして活用できるだろうという話ですよ。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月5日
着せ替えアイコンの方もね。
東京GIGO @ekb90377 2013年12月5日
もちろん「統計にはバイアスがかかる」けども、上手く相対比較や時系列変化に落とし込めば、「バイアス」は相殺することができる。
東京GIGO @ekb90377 2013年12月5日
「バイアス」を相殺するテクニックを、どう使っていくかが、データ解析の腕のみせどころ。他人が作ったブラックボックスのツールでも、知恵と技術を使えば大いに役に立つはず。
東京GIGO @ekb90377 2013年12月5日
医薬品のテストにおけるプラセボ(比較のベンチマーク)や、メタアナリシスの手法などを、Googleトレンドにどう応用していくか。
東京GIGO @ekb90377 2013年12月5日
当たり前だが、うまく使えば使えるからこそ、Google社からパブリックに提供され、タダのユーザーには利用制限が課されている。
東京GIGO @ekb90377 2013年12月5日
Googleトレンドが(被曝健康被害についてだけは、なぜか全く役に立たない)とは考えづらい。というか逆に、あまりにあり得ない話。
東京GIGO @ekb90377 2013年12月5日
なので論点は(上手に適切に使えているか、そうでないか)だけの話で、(使えるか使えないか)の話については(そりゃ、他の案件と同様に使えるよね)で終わり。
ゆ〜たん @Iutach 2013年12月5日
使える使えない以前に、そもそも「被曝健康被害」じたいがまずあり得ないんだけど。
dirty_zak @dirty_zak 2013年12月5日
統計やビッグデータが使えないなんて話は誰もしてないよ。「ま、どうぞ疫学調査がー と言っててください。」なんて言い放って適当な検索ワード並べ始めたから「こいつわかってねえ」ってなってるんでしょ。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月5日
結論ありきなら議論する意味ないでしょ。 まともな反論なら受けますけど。
ゆ〜たん @Iutach 2013年12月5日
まともな論がないのに「まともな反論」もないもんだ。
きよ○@4日目西1れ05a @mexjp 2013年12月5日
ノイズだらけで精度も誤差も不明なGoogleTrendが根拠じゃ議論にもならないよ、ってほとんど全員が最初から指摘してるんですけどね。
12ぱんち @0327punch 2013年12月5日
他の案件で使えてるから被曝健康被害にも使えるというのは詭弁。それならGoogleトレンドを使えない案件についてどう説明するの?使えない事の方が多いでしょう。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月5日
? だから最初から放射線影響のあるなしを議論してないじゃない。 結局ユーザー数は拡大、表示はシェアだから、検索語数が減ってない限り、右肩上がりの用語は検索数自体は増えてるわけですよ。コメントはみんな的外れだったでしょ。
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月5日
とりあえず開発者にコンタクト試みてますんで。
tori tori @toritorix 2013年12月6日
Googleトレンドは中身がブラックボックスだからバイアス取り除くのが難しそうだなあ.そういう意味で,まっとうな学術研究にそのままGoogleトレンドを使うのは結構難しい. でもこういう結果が出ているというのが事実なら,原因が何であれ,なぜこういう結果が出るのかについてちゃんと分かるいいのになあ.
iPatrioticmom @iPatrioticmom 2013年12月6日
ええ、ブラックボックス状態のトレンドでは無理だと思いますが、googleはできるはずなんですよね。早期警戒に使えるかもしれないデータを全く活用しないというのももったいない話ですよね。
KAMON @KAMON_Yammani 2013年12月21日
放射線の影響のあるなしを議論してないなら、なんで早期警戒に使えるって書いてるんですかっての。Googleトレンドで見れるのは、みんなが「気になった」かどうかだけ。これを警戒に使うってのは、桶屋の売上から大風の危険を予測しようとするようなもの。
KAMON @KAMON_Yammani 2013年12月21日
桶屋が儲かっているなら大風が吹いている可能性は「ゼロではない」だろう。でも、1億分の1だってゼロじゃない。それだけの話し。
KAMON @KAMON_Yammani 2013年12月21日
「実データとの検証が必要」とはいえ、その「実データ」とやらはGoogleトレンドとは別の方法で取るんでしょ?だったらその「別の方法」の方が手っ取り早くて確実じゃないのということですよ。
KAMON @KAMON_Yammani 2013年12月21日
「桶屋の売上と風速は関係あるかもしれません。その関係はこれから調べます」という場合、風速を使うなどして正確な風速をはかる必要がある。だったらその風速計を使えば桶屋いらないじゃんって言ってるのですよ。
KAMON @KAMON_Yammani 2013年12月21日
…といろいろ言いはしたが、ほんっとうに純粋に「Googleトレンドのグラフと何らかの疾患の実数の関係」だけを知りたくて、応用なんか知らん、というのなら意義はあると思います。
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