「フェミニスト」のポジネガ分析｜機械学習をするおによめ

背景 SNS上のコミュニケーションが社会に与える影響は非常に大きくなっている。ユーザーの属性や結びつきを明らかにする、あるいは炎上やフェイクニュースを検知するなどの研究がさかんに行われている。最近では、ネットワーク分析や自然言語処理などを組み合わせて、大量のデータを解析することで、社会科学的に新規性の高い知見が得られている。 例えば、以下の論文では、保守の声はリベラルの声よりも中間層に届きやすいことを明らかにしている。理由として、「保守の方が返報を行う」「保守と中間層の言語的な親和性がある」ことなどが挙げられている。また別の記事でも、リベラルは、アカウント数に対してRT数が異常に多く、RTを繰り返している、内輪のネットワークだけで閉じていることが指摘されている。 それでは今回の全国フェミニスト議員連盟の炎上に関してはどうだろうか。「ジャーナリスト」の郡司真子氏（@bewizyou1）側の認

[colonoe]

ポジティブなツイートが全然ポジティブに見えない。ahooリアルタイム検索と同じ水準だと書いてあるが、Yahooリアルタイム検索はどれだけ正確なのだろうか