はじめに はじめまして。 プラットフォームサービス本部 データプラットフォームサービス部門の森分です。 もともと私は、NTT Comのクラウドサービスをベースにした法人向けソリューションの個社別運用やインフラ関連のプロジェクトマネージャ業務を担当しておりました。 最近はSmart Data Platform(以下、SDPF)アーキテクトなる、お客様課題の解決やNTT Comのビジネスの中でSDPFの活用を推進する部隊に参画しています。 データ利活用を支えるSDPFのアーキテクトがデータ利活用に詳しくなければ立つ瀬がありません。 そうならないように日々研鑽を積んでいるわけですが、その中で作ったTwitter分析システムっぽいもののご紹介が本稿の趣旨となります。 本来のデータ利活用プロジェクトでは、課題および仮説をまず明確にして、それに応じたデータ解析を進めていくのですが、本稿では堅苦しいもの
社会学は自分の中の『気持ち悪い』という感情を分析して俯瞰する学問だったはずなんだけど、北田先生たちの社会運動の完全な失敗によって『気持ち悪いと感じる私の感情は社会を変革する正義の力』みたいなモンスターイデオロギーがネットで育ってし… https://t.co/QRUx4K4XSE
5月7日に,池江選手がSNS上で様々な声を受けていることをツイッター上で表明しました. 以前ツイッター上ではあまり批判の声はなかったという記事を書きましたが,直接心無い声が寄せられていた事実を見逃していた点を反省しています. そこで,今度は直接池江選手のツイッターアカウントに向けて送られたリプライを分析してみました.4月1日から5月9日10時までの池江選手に向けたリプライが含まれていて,かつ公開状態になっていて誰にでも確認可能な10,738ツイートを収集しました.なお,こちらにはダイレクトメッセージは含まれていませんし,既に削除済みのツイートも含まれておらず,Twitter社の規約により使用可能となっているツイートとなります. リプライ数の変化まず,池江選手に向けて送られたリプライ数を一日ごとに集計してみました.その結果がこちらです. 池江選手のアカウントへのリプライ数(著者作成) まず,
Twitterで自分や他者に送られてきたリプライを可視化するシステム「リプライユーザ可視化システム」(β版)が開発されました。「炎上時にTwitterで多くの人から攻撃されているように見えても、実は全体から見ると少数」ということが分かるシステムです。 ねとらぼアカウントの分析結果 このシステムは東京大学大学院准教授で計算社会科学を研究している鳥海不二夫(@toritorix)さんが開発。「炎上に加担する人は1.5%程度しかいない」という研究結果を受けて、「たくさんに見える誹謗中傷が実は全体から見ればごくわずかな人々の手によるものだ、といいうことを分かりやすく可視化するため」開発したとしています。 利用方法は、サイトにアクセスして「Start Mention Analyzer」からTwitterアカウントを連携。「自分へのリプライを確認する」から自身のアカウントに送られたリプライの一定期間の
twitterのフォローで、発言がいちいち癪に障るひとがいる。 とにかく会社や上司を無能ときめつけdisるdisる。 「話が通じない」「相手の言語に合わせなくてはいけない」だとか。 普段意識高い系のツイートばかりしていることもあって、 見下してる臭を感じて仕方ない。 仕事の失敗や同僚上司との意思疎通失敗が発生したときは、自分も無能なんだけどな。 それこそ「言語をあわせなくては」などとおっしゃるくらいなら、 説明能力の欠如、共感能力の欠如、相手の理解度感情をさぐる観察力の欠如、沢山あるじゃねーか。 不満に対して、「論理的に不満点を分析し組みたて、相手を論破する」とかなんとかいってて、まじはあ。 その不満点を基点とした自分の要求という名の提案が「検討の価値がある」とかいってて、まじはあ。 論破前提にした配慮皆無の要求をいちいち検討してたら、仕事まわんねーよ。 つか、そういうことしたいなら、会社
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