2022年度卒業生のゼミ論文である「YouTuberの今と昔 ―第１世代とＺ世代の違いを比較する―」の内容を紹介しました。
この研究では、YouTubeがサービス開始した初期のころのYouTuberと現在のYouTuberの動画を比べています。その結果、動画の長さについては、初期のころは1～2分程度の短いものが多かったものの、最近は20分を超えるものが多く、1時間程度のものもあることが分かっています。サムネイルやタイトルについても変化が起きていることが分かっています。
2020年度卒業生のゼミ論文である「2020年音楽から読み取る日本の社会心情 〜流行歌の歌詞の分析〜」の内容を紹介しました。
この研究は、2000年、2010年、2020年に流行した楽曲151曲の歌詞を対象にモチーフ分析を実行し、その分析結果から日本現代社会の心情を読み解こうとしたものです。
分析の結果、社会意識の変化によって、流行歌のモチーフが変化することが分かったとのことです。
現代人は、「諷刺」「自嘲」「閉塞感」といった悩みの中で「希望」を求めて歌を聴いているのではないかと考察しています。
今回のゼミでは、Pythonで感情分析ツール（ML-Ask）を使って歌詞の分析をする演習も行いました。入力したテキストデータから「喜・怒・昂・哀・好・怖・安・厭・驚・恥」の10種類の感情を推定できます。歌詞の大まかな感情をとらえることができます。
以下の論文の紹介をして、同じ手順で演習を行いました。
大出 彩,松本 文子,金子 貴昭「流行歌から見る歌詞の年代別変化」, 人文科学とコンピュータシンポジウム「じんもんこん2013」論文集, pp.103-110, 2013年
この論文では、日本レコード大賞および優秀作品賞受賞曲の計344曲を対象に、年代ごとに表れる歌詞の変化を調査しています。その結果、例えば、1990年代後半から2000年代にかけてネガティブな内容からポジティブな内容へ変化が見られることが示されています。
KH Coderを使って、レコード大賞曲を対象に同様の調査をしました。まずは、論文と同様のコーディングファイルを用いて、コードと年代のクロス集計し、カイ二乗検定結果を確認してもらいました。カイ二乗検定については、先週のゼミで説明と演習を行っています。予定では、コーディングファイルの書き方の説明をして、各自で工夫して新しいコードを追加して分析してもらうつもりでしたが、時間が足りませんでした。
今回の演習で、KH Coderによる分析の仕方に慣れたと思います。
以下の論文の紹介をして、この論文前半と同じ手順で演習を行いました。
李光鎬「ツイッター上におけるニュースの普及 : どのようなニュースを誰がリツイートするのか」, メディア・コミュニケーション（慶応義塾大学メディア・コミュニケーション研究所紀要）, No.65, pp.63-75, 2015年
この論文の前半では、ツイッター上ではどのような内容特性を持つニュースが、よりリツイートされるのか調査しています。具体的には、まず、ニュースツイート60個について、「面白いニュースである」「知っておくべき重要なニュースである」「笑えるニュースである」といった10項目それぞれについて、学生に1～5の5段階で回答してもらっています。そして、それらの平均値とリツイート数との関係を、相関係数、無相関検定、重回帰分析といった手法を使って分析しています。その結果、娯楽的価値が高いツイートほど、より多くリツイートされることが明らかとなりっています。今回は、これらの分析手法の説明をした後、Excelを使って分析の演習をしてもらいました。
近年、データサイエンス・AI教育の重要性が高まっており、本学でも「数理・データサイエンス教育プログラム（MDS）」が開始しています。このゼミでも、データサイエンスの手法について演習を行っていきたいと考えています。
2023年度は、教科書としてソーシャルメディアに関する書籍を1冊選んで、みんなで講読していきます。各回担当のゼミ生に説明してもらいつつ、関連する議論を進めていきたいと思います。全員、教科書を購入し、毎回予習として授業で扱う範囲を読んで来る必要があります。3年生ゼミと4年生ゼミの教科書は、それぞれ次の書籍です。
3年生ゼミ： 藤代 裕之 編著『フェイクニュースの生態系』青弓社
4年生ゼミ： シナン・アラル 著、夏目大 訳
『デマの影響力 なぜデマは真実よりも速く、広く、力強く伝わるのか？』
ダイヤモンド社
今回は文献講読の1回目でしたので、どのような資料を準備してくる必要があるか説明して、第1章の紹介をしました。
