ハフポストに見るTwitterキュレーションの効果｜データをいろいろ見てみる
謝辞部分のみ有料（購入ボーナスをちょっと付け加えました）。論旨は無料部分で読むことが出来ます。 概要イーロン・マスク氏がTwitter社を買収する以前、同社はキュレーションと称して特定メディアのモーメント（ツイート）を優先的に表示していた。 独自の調査によりハフポストは、2020年7月から2022年10月までそのキュレーションにより通常より多くツイートが表示されていたと考えられる。 そのため、RTも推定(175RTのところを、978RTの拡散力を得ていたと考えられる）。 ツイートの優先表示にはTwitter運営による審査があった。その審査が、公正であったか？党派性がなかったかは検証されなければならない。 Twitterはトピックとして採用しなかったツイートの一覧を公開して欲しい。 ハフポスト拡散能力が落ちる上記、Twitter社のキュレーションで、ハフポストは優先して表示されていた。それは
文春オンラインの記事分析を支える爆速ダッシュボードを作るまで｜Shota Tajima
従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス（以下UA）のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました（※）。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス（以下GA4）へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※ Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ
メルカリのデータ分析チームでやったことの振り返り｜樫田光 | Hikaru Kashida
こんにちは。 データアナリスト 兼 チームのマネージャ としてメルカリという会社に4年ほど勤めていたのですが、色々やった気はするが、思い返してみると結局の所何をしたんだっけ？という気持ちに突然なりました。僕は忘れっぽいので、今後もこういう瞬間は何度も訪れそうな気がしています。 ということで、この4月から新しいことを始めるこのモーメントに自分が何をしたのかをちゃんと書き残しておくことにしました。 自分自身の記憶のアーカイブの役割とともに、誰かの参考になれば望外の喜びです。 大体2016−2019年くらいの話です（今のメルカリのデータ分析チームはもっと進化していますのであしからず。） LTVの概念を導入した2022年現在となってみると非常に不可解ではあるが、私がメルカリに入社した2016年頃には、社内では「LTVを見る」という概念はなかった。 ゆえに、投資がリクープ（回収）できているかどうかを
ガラケーしか使えないデジタル音痴だった私が「GISでデータ分析」できるようになるまでの話｜NHK取材ノート
東京の多摩川沿いの浸水リスクがある地域で、「なぜか人口が増えている」ことをデータ分析ソフトを使って明らかにして、その背景を探りました。 次にこんな記事も書きました。 南海トラフ巨大地震によって津波の浸水が想定されている区域で、高齢者の施設がすごく増えていることを示した記事です。 どちらの記事も、誰もが入手できる「オープンデータ」と、後述する「GIS」という分析システムを使って隠れた事実を浮き彫りにした、データジャーナリズムのお手本などと紹介されたこともあります。 そしてつい最近手がけたのがNHKスペシャル「〝津波浸水域〟の高齢者施設」。蓄積してきた分析のノウハウを注ぎ込んだ番組です。 「データ分析」というと専門的で、すごく難しく思う方もいるかもしれません。しかし最初に述べたように私は数年前までは、パソコンを満足に使えない、データ分析とは無縁の「ガラケー記者」だったのです。本当に。 そんな私
教科書をブッタ切ったらみんなが早く帰れるようになった話 ｜エイ小学校
いきなりですが、教科書をブッタ切ることを決めました。 と言っても何もやけになってブッタ切ってやろうと思ったのではありません。 教科書を裁断して、データ化し、iPadで見れるようにしたら、みんなが少しは早く帰れるのでは？と思ったんです。 今回はその方法について、ご紹介します。 著作権的に大丈夫なの？まず、教科書をブッタ切る前に、立ちはだかったのは法律です。 そもそも教科書をデータ化するのは違法じゃないの？ということなのですが、これはかなり調べました。 特に著作権問題です。 著作権法 第35条 学校その他の教育機関(営利を目的として設置されているものを除く。)において教育を担任する者及び授業を受ける者は、その授業の過程における利用に供することを目的とする場合には、その必要と認められる限度において、公表された著作物を複製し、若しくは公衆送信(自動公衆送信の場合にあつては、送信可能化を含む。以下こ
日本語ってむつかしいよね｜山本一郎（やまもといちろう）
Zホールディングス社からもLINE社からも釈明文書が出ていた本件、もともとは俺たちの朝日新聞屈指のエリーツ委員・峯村健司大先生が一連の砲撃を加えた一部報道であったわけですが、このクソ忙しいさなか見物にいったわけですよ。 【韓国のデータセンターで保管されているデータ】 画像・動画・Keep・アルバム・ノート・タイムライン・LINE Payの取引情報*1 *1 氏名住所など本人確認に必要な情報は国内で保管されています ほうほう、旧LINE社運営「LINE」の「画像、動画、アルバム、ノート、LINE Payの取引情報（決済情報）は韓国NAVERさんのデータベースに収納されている」と、そうおっしゃるんですね。 で、その下にこんな但し書きがあるから、きっと画像や動画、LINE Payの決済情報などはLINEによって暗号化されてるんじゃないかって、みんなそう思うんじゃないかと感じます。 ユーザー間のト
#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
noteからコンテンツをエクスポートする方法がないというリスク｜ほりまさたけ
今朝、note のアプリに通知が入っているので確認するためにアプリをタップしたところ、珍しいエラーがでてきました。 処理能力を一時的に超えていたのか、502 Bad Gateway のエラーが表示されたのです。障害猫、かわいいですよね。 しかし少しだけ心配になったのは、note 自体に取り返しのつかないような障害が発生した場合に、ここで書いたコンテンツを避難させておくためのエクスポートの方法がいまのところないという点です。 情報のストックにはエクスポートが必須 もうこれまで何年もブログを運営し、当初アメリカのサーバーで始めたものを日本のサーバーに移し替え、さらに個人のVPSも含むいくつかのサーバーに移動させてきました。 その経験でつくづく思うのは、逆説的に聞こえるかもしれませんが、ブログであろうと、なんであろうと、情報のストックというものは可搬性があって初めて信頼性が担保されるという点です
マーケターの行動量が増える、たった17個の方法｜栗原康太
昨年読んだハーバードビジネスレビューの論文の中で非常に好きなものがありまして、マイクロソフトがここ10年取り組んでいるA/Bテストに関する効果や方法論を紹介・考察したものです。 マイクロソフトのBingでは、ある簡単なアイデアをA/Bテストを経て実装し、売上が11％（米国だけで年間1億ドル以上！）も増えたらしいですが、A/Bテストの効果以上に、以下の文章が心に残りました。 大部分は実験でうまくいかず、どれが効果を生むかは専門家でも判断を間違いやすい。 グーグルやBingの場合、実験のうちよい結果が出るのは10～20％にすぎない。マイクロソフト全体では、三分の一が有効、三分の一が変化なし、三分の一が悪影響である ※マイクロソフトの分析チームに学ぶ A/Bテストの効果的な実施法 2018年7月号つまり、マイクロソフトに所属するような非常に賢い人たちがやっても施策の成功率は30％前後しかない、と
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