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
Twitterのツイートを分析して、どういうツイートがRTされやすいのか分析してみた - Qiita
こんにちは、スケベサイエンティストのDAIです。 ネット弁慶なので、どうにかしてネットでモテたいです。そこで、ツイッターランドでモテるスケベサイエンティストになるために、今回はツイッターのデータ分析をしてみました。 背景 ツイッターのフォロワーの数は、信頼を測る尺度として最近注目されはじめています。 フォロワーを増やすことは、個人の広告効果や、ネットワーキング効果をあげるうえで、非常に社会的に有利になります。 目的 今回は、自分のツイートを分析して、どのようなツイートをすれば、フォロワーが増えるのかを、定量的にデータ分析し、施策レベルにまで落とし込んでみたいと思います。 先行研究 まず、フォロワーを増やすメリットについて。 フォロワーを増やすメリット 他業種、他年齢層の知り合いがすごく増えました。さきほど「人がいい」と仰ってくださいましたが、そのおかげかツイッター経由で「会いたい」と言って
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
