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SWMW2013 in Ehime on 2013.10.19

[1] 鳥海さん
ネット選挙とイージーマイノリティ
2012年衆議院選挙と2013年参議院選挙
サイレントマジョリティの逆．少数の人間が騒いで大勢が騒いでいるように見える
→　ツイートしたユーザがどれだけ偏っているか？　指標を利用．
情報量エントロピーを利用した，「ユーザエントロピー」＝大きいといろんな人がいる
「ユーザバイアス」で正規化：エントロピーの最大値はlogM (Mは全ツイート数)で除算
：1に近い方が一部の人が議論に参加しているということ，偏っている
得票数 vs ツイート 0.3，エントロピーだと0.7と高い相関を示す
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水野：異なるコミュニティで言及されることが，視聴率の先行指標になるという研究がある
浅野：純粋な意見だけでは，新聞見出しが多い -> URLを含むツイートを 除くとか
鳥海：その人自体の発言エントロピー度はとかも面白いかも


[2] 徳久さん
　ブログをソースした行動分析ー病院
　観光　→　全体を見なくても8%だけでやったことを抽出できる！　→　病院では？
ブログテキストから，病院での行動を分析
病院＋(で|へ|に|まで|より|)をトリガーにする
ブログ：妊婦，子供やペットに関するもの，発言者は傾向がある(若い人)
TFiDFを使うとうまく抽出できる

[3] 吉田さん
「SMARP - Anime」アニメ市場をビジネスに応用
深夜アニメ，BSアニメなどが裾のが広がっている 200/year
ソーシャルメディアからコンテンツのニーズを探る
「黒子のバスケ」→ boy's love?　腐女子クラスタ? なぜヒットしたのかを明らかにする
代表パネルに読まて分類：同じを読んでも，異なる意見をピックアップ

[4] 澁谷さん
　ネット上のソーシャルな他人　e.g.)＠コスメの口コミ
類似性認知　→　帰納推論
プロモーショナル条件，ソーシャル条件　＝　？？

[5] 藤居さん
　O2　新聞の発行部数が減少→ チラシに変わる何か
主婦は朝PCを立ち上げないが，スマートフォンやタブレット
ID付きポスデータ　数は5万人，直近1年，食品だけ
塊に対して，広告をカスタマイズ
価格コンシャス，イベント好き
顧客クラスタリング 10,15,20
人の志向は定常を仮定しているが，変わらなるのではないか？
チラシ　→　買い上げまでのラグはどのくらいを想定 →　2,3日
曜日周期のバイアスはないのか？
検証しているのか？どのクラスタが動きやすいとかあるのか？
帰宅電車の中で広告を読ませたい

[6] 浅野さん
　ネット選挙解禁
　プロモーション　→　ビジネスへと役割が変わった
　プロモーション「面白い」といってもビジネスにはならない
　客はどのくらい使うのか？政治家がAPI使えるの？
　政党向けはアプリケーションとして提供
　データの精度とカバレッジ向上を重視した
　人工知能のbotがつぶやくのはNG?
　開票数の結果だけでプロセスの評価が難しい
　なんで事前に予測したいの？勝ち馬にのるため？？

[7] 池田先生
　2013年参議院選挙におけるTwitterの利用実態
　動員力の拡大
　つぶやきだけではなく，アンケートを使った直接調査 for スクリーニングした人
1673/10万人
アンケートの方法は？年齢などのバイアス
拒否政党＝投票したくない政党　→　好みの激しい人がTwitterをしている
Yahoo!ニュースが閲覧サイトはトップ

[8] 安田さん
　SNS繋がり，選挙
　政党色のありなしはどう判定した？
　インターネットを経由した政党の動員は投票に寄与している
　エコーチェンバー＝コミュニティの中で同じことばかりを聞いている状態
　友人SNSに影響されるという結果 -> 無関心から自民か，自民から民主か？
　SNS友人はリアルと，知らない人と違いはあるのか？
　SNS=同質性が高い

[9] 小森さん
　投稿周期の主成分分析
1:投稿量に関連，2:ツイートのピーク時刻，3:平坦なひととそうでない人，4:アニメTV放送
東日本大震災ツイッター:cosiner分析
地域の個性が出ていた→関東と沖縄が似ていた

[10] 松村さん
　minp!というまとめサイトの解析
　ログインやPV，Tweet，Likeなどと相関がない
　映像数によってアクセス数に違いがあるかも？ってこと？
　PVに効くキーワードがありそう
　リピーターを増やすことが大切　→　もう少し詳しく
検索エンジン7割で来る，minp!に来てくれる人を増やしたいという意味

[11] 水野さん
　インフルエンサーが存在するのか
　iPhone，Androidを含む日本語のツイート
　RTされた回数が1日の上位1000人以内を候補
　インフルエンスがマイナスに有意な人がいる＝抑止力の計算の仕方
→　パラメータフィッティングによる，技術的な問題か？
　月別で見るのは，期間ごとに影響力が違うから
　
[12] 三浦さん
　災害の種類(人災／天災)　Twitterの転送に使われた
　不安(anxiety)の感情が突出して多い
Surprise，Sadnessとかをどうやって算出したのか？
ポジネガ，感情をどうやって計算したのか？
→　新聞記事で「震災」が含まれるもの，GoogleTrend，現代用語の基礎知識からなるべく客観的な基準で辞書を構築
　書き込み率に直しても，深夜に不安が増える
　天災より人災情報がRTされる

[13] 佐野
　ミシガン大学消費センチメント指数　経済指標，日ごとに変動するものと比較
　月ごとになる，消費とかと絡めると面白いかも
　中村あきら　→　感情表現辞典，しかし使えなかったby小森
コンピュータに解釈させる，WordNetもインプットの一つby松村
　行動が伴うと8次元とか，何を見たいかで次元数を変える
　三浦さんたちの場合は2次元，単純に見たいから
　相関行列で規模をもっと大きくしていけば，より面白いのでは
　　depression -> 自粛，飲み会，など

[14] 山田さん

[15] 石井先生

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　発言自体が少ない場合のエラーバーってつけられないのだろうかと思い．＠ユーザーバイアス
　 マイ共産党ブーム，とかあるのか．選挙期間とどのくらいオーバーラップあるのか．世間での流されやすさ

どこかのクラスタで深く刺さったのか，広く行き渡ったのか？
3パネルあった，共通するもの
ミドルが多いと，全体に増える？1クール，2クール　→　ブログ増　→　ヒット？

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