「検察庁法改正案に抗議します」500万ツイートを集めた「最初の1ツイート」はどのように広まったか？（ねとらぼ） - Yahoo!ニュース
【※記事末尾に追記あり】 内閣の判断で検察官の定年延長を可能にする検察庁法改正案について、Twitter上では抗議の意見が広がり続けています。 【きっかけとなった「最初のツイート」を見る】 5月8日夜に初めて投稿されたハッシュタグ「#検察庁法改正案に抗議します」を含むツイートは、5月11日時点で500万件を突破。どのような流れでここまで大きなムーブメントになったのか、どんな人たちがツイートしていたのかを調べました。 発端となったのは、5月8日19時40分に投稿された以下のツイートです。 ＝＝＝＝＝ 1人でTwitterデモ #検察庁法改正案に抗議します 右も左も関係ありません。犯罪が正しく裁かれない国で生きていきたくありません。この法律が通ったら「正義は勝つ」なんてセリフは過去のものになり、刑事ドラマも法廷ドラマも成立しません。絶対に通さないでください。 ＝＝＝＝＝ 「1人でTwitter
#検察庁法改正案に抗議した人は本当はどのくらいいたのか｜tori
5月8日から，突然 #検察庁法改正案に抗議します というタグがトレンド入りしました． どのくらいの量ツイートされたのかを見てみると，5月8日20時から5月11日15時までの間に，リツイートを含めて4,732,473件，リツイートを除くと，564,797ツイート，拡散に関わったユーザは588,065アカウントでした． 1時間ごとのツイート数を見るとこんな感じ． なんでこんな爆発的に広まったんでしょうか．これだけ広まると，逆にボットとかスパムの影響じゃないの？と考えてしまうのがソーシャルメディア研究者の基本です． というわけで，調べてみましょう． 早速データを収集します．今回は周辺データも見ようということで，「#検察庁法改正案に抗議します」だけじゃなくて，「検察庁」「定年延長」「三権分立」でデータを収集しました． ツイートしたのはボットだったのか？まず最初に疑われるのが，ボットが大量にRTした
異常検知 - Wikipedia
異常検知（いじょうけんち、英: anomaly detection）や外れ値検知（はずれちけんち、英: outlier detection）とは、データマイニングにおいて、期待されるパターンまたはデータセット中の他のアイテムと一致しないアイテムやイベントや観測結果を識別すること[1]。何が異常であるかを定義するのは、タスク次第ではあるものの、Varun Chandolaら[1]は異常というのは通常の動作として明確に定義された概念に準拠しないデータパターンである定義している。各タスクに適用すると通常、異常とは銀行詐欺（英語版）、クレジットカード不正利用、構造欠陥、医学的な問題、文書中の誤り検出、不審な行動検出、機械の故障検知などの問題に翻訳する。なお、異常（anomaly）は、外れ値（outlier）、珍しい物（novelty）、雑音（noise）、変動（deviation）、例外（exce
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