自分がどのくらいエコーチェンバーの中にいるのか可視化するシステムを作ってみた｜tori
「ツイッターで見た」計算社会科学という学問があります．社会科学にコンピュータサイエンスを導入して，これまでにない分析を行おうという学問です．最近日本でも計算社会科学会が発足するなど今盛り上がっている研究分野です． そんな計算社会科学の分野で扱われる課題の一つに，ソーシャルメディアによる社会の分断の分析があります．アメリカ大統領選や新型コロナ禍でフェイクニュースを目にする機会が多くなりましたが，フェイクニュースや偏った情報の取得は，人々を分断させ社会を混乱させると言われています． 分断を生み出す要因の一つが，エコーチェンバー現象にあると言われています．これは，ソーシャルメディアなどでは自分と似たような価値観を持つ人とつながりがちであり，自分の意見をいうと周りから「そうだそうだ」と同意を得られ，自分の意見が社会全体の意見のように見えてしまう現象をいいます．実際にはソーシャルメディアで可視化され
誹謗中傷対策として炎上時のリプライ可視化システムを作ってみた｜tori
社会問題としての炎上・誹謗中傷最近テラスハウスという番組の出演者が亡くなるという痛ましい事件がありました．この番組自体はあまりよく知らないのですが，とにかくネット上での誹謗中傷がひどかったとのことです． 事件の詳細や炎上にどう対処すべきかという話については，こちらが良くまとまっているのではないかと思いますので，詳細は省きます． 木村花さんにはご冥福をお祈りする以外ないわけですが，このような痛ましい事件が起きている一方で，その実態というのはあまりよくわかっていません．私も炎上の分析をやっていたりもしますが，基本的には数百万人規模の炎上を対象としています． というのも，個人が攻撃されている炎上というのはなかなか分析が難しいんですね．規模が小さいと他人からはどうしても見えにくいのです．だからといって，本人にとってそれはどうでもいいことかというとそんなことはないわけで，何とかしなければいけない対象
#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
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