文献講読

 2025年度も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年生ゼミの教科書は、次の書籍です。

　藤代 裕之 編著『フェイクニュースの生態系』青弓社

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、「はじめに」の紹介をしました。

LocalWiki

今週から、ゼミが始まりました。

3年生ゼミでは、自己紹介の後、名駅キャンパスのことを良く知ってもらうためにLocalWikiの演習を行いました。

Wikipediaでは、客観情報・事実情報しか記述できません。それに対して、LocalWikiでは地域の情報を中心に、主観的な情報を記述できるという違いがあります。お勧めのお店や場所などについて、誰でも記載して公開できます。例えば、室蘭のページは大変充実しています。

LocalWikiの説明をした後に、大学のLocalWikiページに名駅キャンパスの情報を追加してもらいました。具体的には、各自で場所を決めて、現地で写真を撮ってきてもらい、その写真を載せて説明を書いてもらいました。新入生や受験生に役に立つような情報を提供していければ良いな、と思っています。

X（旧Twitter）コミュニティノートの分析

 X（旧Twitter）には、コミュニティノートという、誤解を招く可能性のある投稿に対し一般ユーザが情報を追記できる機能があります。日本では、2023年7月から利用できるようになっています。2024年1月の能登半島地震の際には、真偽不明や誤りの投稿が多くされて、それらにはコミュニティノートが付きました。このコミュニティノートは全てWeb上でテキストファイルとして公開されており、ダウンロードすることができます。

今回は、能登半島地震の前後5日間のコミュニティノートの件数とどのような内容が多いかテキストマイニングをしました。能登半島地震前は国内のコミュニティノート件数は1日200件程度でしたが、地震後は1日600件になったことが分かりました。ワードクラウドや共起ネットワークを作成して調べることで、地震関連のコミュニティノートが多いことも分かりました。

　

X（旧Twitter）ポストのテキストマイニング

X（旧Twitter）ポストの分析演習を行いました。
SNS上の投稿をはじめとするテキストデータをコンピュータで定量的に解析し、有用な情報を取り出す技術のことをテキストマイニングと言います。様々なソフトウェアがありますが、今回はExploratoryを用いました。形態素解析して、単語の使用頻度を調べたり、共起ネットワーク図を描いたりすることが簡単に行えます。投稿内容の傾向を大まかにつかむことができます。

今回は、Hugging Faceにある日本語BERT感情モデルを使って、ポストの内容がポジティブ・ネガティブ・ニュートラルのどれに該当するか分類する方法も紹介しました。
説明後、Xで自分の興味ある言葉を含んでいるポストを取得してもらい、テキストマイニングしてもらいました。下の図は分析してもらったものの1つです。アメリカ大統領に関するポストの共起ネットワーク図です。ネガティブなポストには、日本メディアによる偏向報道に関するものがあったとのことです。

4年生のゼミ論文テーマ

4年生ゼミ生にゼミ論文のテーマについてプレゼンしてもらいました。とりあえず今のところのタイトルですが、以下の通りです。

• 紙の書籍と電子書籍の違い
• 女性アイドルにおける昔と今の楽曲の違い
• テレビ番組のリアルタイム視聴とインターネット視聴の選択要因の分析
• ハッキングIoTの個人防止策
• ゲーム実況動画の視聴がゲームソフトの購買意欲に与える影響について
• サンリオとうつ病の関係

昨年度まではSNS関連が多かったですが、今年度は幅広いテーマになっています。
各テーマとも、担当の学生の興味や就職先に関わるものです。

4年2期は各自、調査や制作を行い、ゼミ論文としてまとめてもらいます。また、中間報告や最終発表を行ってゼミメンバー間で情報共有や議論をしてもらいます。

論文は、Googleドキュメントで書いてもらいます。メンバー間で相互に論文を読んで、校正したりコメントを書いてもらったりする予定です。

擬人化企業X（旧Twitter）アカウントの分析

ソーシャルメディアの分析を数回にわたって行っていきます。
今回は擬人化企業X（旧Twitter）アカウントの分析を行いました。いわゆる“中の人”と呼ばれる広報担当者がゆるい運営をしているアカウントのことです。

調査したのは、以下の項目です。自発ツイートは、リプライでもリツイートでもないツイートのことです。

• リプライの割合
• リツイートの割合
• 自発ツイートのテキスト文字数の平均値
• 自発ツイートにURLが含まれている割合

シャープのアカウントを例に、分析の仕方を説明しました。ツイートの取得には「ついすぽ」を使いました。少し面倒かなとは思いましたが、無事作業ができました。分析はExcelで行いました。今回は、Excelでのフィルターや簡単な関数で行える範囲の分析です。この結果、擬人化アカウントであるシャープのアカウントではリプライの割合が高く、フォロワーとのやり取りを頻繁に行っていることが分かりました。その後、いくつかの擬人化・非擬人化アカウントについて調査をしてもらいました。

なお、この調査では、以下の学会発表を参考にしています。

• 片山桜、土方嘉徳：「Twitterにおける擬人化企業アカウントの特徴分析」、第5回計算社会科学ワークショップ(CSSJ2021)

Webとソーシャルメディアの課題図書

2期の3年生ゼミでは、まずWebとソーシャルメディア関連の課題図書を分担して読んでもらい、内容を紹介するプレゼンをしてもらいます。今回は、その分担を決めました。
課題図書は以下のものです。書籍によって、一部の章または一冊全部を担当します。

• 『フェイクニュースを科学する 　拡散するデマ、陰謀論、プロパガンダのしくみ』、笹原和俊 著、化学同人、2018年
• 『暴走するネット広告　1兆8000億円市場の落とし穴』、NHK取材班 著、NHK出版新書、2019年
• 『ネット炎上の研究　誰があおり、どう対処するのか』、田中辰雄・山口真一 著、勁草書房、2016年
• 『ネットは社会を分断しない』、田中辰雄、浜屋敏 著、KADOKAWA、2019年

どれも良い本ですので、ゼミ生には是非全冊読んでもらいたいものです。