概要Twitter上で「気持ち悪い」、「キモイ」という言葉が、どのように使われてるかと調査した。気持ち悪いという単語は、他者を侮蔑する意味と、身体的な感覚を表す言葉として使われる。身体的な感覚としては、赤い丸(寝る、頭、食べる)などと使われる。他人を侮蔑する表現としては、オタク、顔等の言葉として使われる。女、女の子、可愛いという言葉は、それ自体がキモイという意味ではなく、それを対象にすることがキモイと言う意味で使われる。用例として「あのオタク、可愛い女の子を見ていた、気持ち悪い」という表現が挙げられる。属性や生物に対する言及オタク以外の他の属性に関する「気持ち悪い」という言及は少なかった。外国人で、68件だった。1万を超える属性への言及は、オタクのみだったハラスメントではないか?ハラスメントとは、「他者に対する発言・行動等が本人の意図には関係なく、相手を不快にさせたり、尊厳を傷つけたり、不利益を与えたり、脅威を与えること」を言う。大阪医科大学オタクは出身国や人種性別と言った変えられない属性ではないが、簡単に変えられる属性でもない。そのような属性に対して、人格を否定するようなtweetをするのは、ハラスメントといえるだろう。調査を終えてなんの気なしに、twitter上で、キモイとか気持ち悪いという用法がどのように使われるか調べようと考えた。これは社会調査なので、再現できることが重要だ。次の方法で再現できる。tweetの取得twitter社は、投稿される全tweetのサンプルを提供している。Developersこちらを取得する。上記で取得したtweetをBigQueryもしくは、Redshiftへ入れる。その後、キモい、気持ち悪いという言葉を含むtweetを抽出する。私は、BigQuery上での次のSQLを実行した。coderで分析し、共起ネットワークを描画する抽出したテキストは、2018年、2019年で分けた(それ以前はtweetを取得していない)。ハッシュタグ、RTでの個人への返信、URLは分析の邪魔になるので削除する。同一の内容を連投するボットがいるので、同じ内容のテキストは一つにまとめる。coderを利用して、テキストを読み込む。coderでテキストは、単語に分割する(形態素解析と呼ばれる)。利用して単語に分割する。利用して、単語に分割する。利用して単語を描画する。kh-coderを利用した共起ネットワークの描画パラメータは、描画する単語は、100から120前後、関連するedgeは500程度、強い共起関係ほど濃い線に指定するときれいに描画されると感じている。最近ネットで就職氷河期に関する言及が増えている1,2。それに対して「今まで無視されていた」というコメントが散見された。されていたのだろうか?国会での議事録を元に就職氷河期の人がどのように言及されたか見てみる。時間がない人まとめ国会での就職氷河期の言及にはブームがある。このシステムを使えば、どの国会議員は、どの会議で何について発言したかを検索できる。いずれかを含む会議を検索した。その際に、誰が、発言したかもわかるので、それを集計した。個別のデータに関しては、末尾に記載した。就職氷河期が言及された回数を年代別にまとめる。どの時期に就職氷河期に興味があったのかを示す。6国会における就職氷河期言及数2000年に、言及数が1の後、2006年まで言及は無かった。2006年から2010年まで言及があったが、その後2011年から言及は減り、2017年あたりから、再度言及されるようになった。彼女自身が、どうも就職氷河期の様で、就職氷河期に関する質問も多い。次に多いのが、安倍晋三だった。その他、雇用関係の国務大臣と答弁した際に言及した議員が多い。チャレンジ担当)、柳澤伯夫(厚生労働大臣)などだ。5なぜか安倍総理ばかりが、就職氷河期について言及している。(生データ)上で集計したデータの生データをまとめた。新語・流行語大賞のノミネートが発表された。新語・流行語の発表があると、そろそろ年の瀬だなと感じる。このエントリーは、その新語・流行語はtwitter上で実際どのように使われているかを調査するものだ。ネットでの言葉の流行と、マスメディアでの言葉の流行は異なる。twitterはtwitterで偏った世界だ。そのため、選ばれた新語・流行語がtwitter上でつぶやかれてないのに流行語ではないなどとは言えない。一つのSNSサービスであるtwitter上でどのようつぶやかれているかを調査したものだ。twitterはタイムラインがあるため、twitterユーザーでも見えている世界が異なる。新語・流行語で自分のタイムラインで見かけなかったからと言って他の人にタイムラインでは流れていたかも知れない。今回は、twitter内で新語流行語がどのようにつぶやかれたかを調査することで自分のタイムラインとどのように違うかを観察する。ノミネートされた言葉がどの程度呟かれたかを調査した。スポーツでは、「金足農旋風」と「(大迫)半端ないって」が呟かれた。社会では、仮想通貨/ダークウェブが人気だったが、TikTokが追い上げている。政治では、首相案件、高プロが人気だった芸能では、おっさんずラブが強かった調査の手法、データについてtwitterでは全公開tweetから少数のデータをサンプルデータとして公開している。サンプリングのサイズは一説には、全tweetの1%ではないかと言われている。PlatformのBigQueryに保存している。一日に55万件程度のtweet標本を手に入れることができる。今回は、そのtweetデータを利用している。全tweetからランダムに抽出されているため、1%のサンプリング調査だと考えることが出来る。1%のデータであっても、きちんとランダム化されサンプリングサイズが大きければ母集団の特徴をよく表す集計値になる。APIから日本語ツイートだけを抽出して保存したものを利用した。6,806,859サンプリングされたーデータでは、月の投稿アカウントは、4百万、投稿数は2千万ツィート程度だ。このくらいの標本数であれば、母集団の大体の傾向は掴めるだろう。新語・流行語がtwitter上でどのくらいつぶやかれたか調査した。新語流行語大賞によると、今回ノミネートされた新語・流行語は次のようなものだ。タイムそれらが実際twitter上で月間どのようにつぶやかれたか見てみよう。222グラフにすると以下のようになる。項目が多すぎて何がなんだか分からない。30語は多すぎるので、、分野を分ける。分野と個数は次のようにした。82「(大迫)半端ないって」と「金足農旋風」がよく呟かれた。スポーツ分野の特徴は、熱しやすく冷めやすいこと。一ヶ月でピークが出来る。340仮想通貨が一番言及されていたが、少し下がっている。TikTokの言及数が増えている。MeTooは、4月に山がある。25高プロ(高度プロフェッショナル制度)への興味が高い。首相案件はよく呟かれた。9おっさんずラブの人気が高いU.S.Aや筋肉はうらぎらないなど、8月に流行ったものが多い「ボーっと生きてんじゃねえよ!」はtwitterではあまり受け入れられいない。ノミネートされた言葉がどの程度呟かれたかを調査した。スポーツでは、「金足農旋風」と「(大迫)半端ないって」が呟かれた。社会では、仮想通貨/ダークウェブが人気だったが、TikTokが追い上げている。政治では、首相案件、高プロに興味が集まった。30GB)を使って行われた。月額の金額は、サクラのVPSは1000円位、GCPはbigqueryを含めて、2000円くらいだ。このくらいあればtwitterの数億件のサンプリングデータを収集して分析することが出来る。個人でも集計できる良い時代になったものだ。Yahoo!ニュースその時、実際のところキズナアイは炎上していたのか?このエントリーは、この疑問を検証する。実際に、10月01日から10月03日までのツイートを収集して、どのくらい炎上していたのかを集計した。実際このニュースのあと炎上したが、千田さんがニュースを書いた時点で炎上していたか?を調査する。その後のことに関しては、こちらのブログが詳しい。まなめはうす時間がない人向けまとめ10/01にキズナアイのノーベル賞まるわかり授業が公開されたあと、太田さんがツイートするまで批判ツイートはなかった。千田さんが記事を書いた時、批判ツイートは11件、同調ツイートは、10件、キズナアイ擁護、反発ツイートは320件であった。今までは炎上は批判ツイートが引き起こすと思われていたが、擁護ツイートが多くても炎上と捉えられてしまう。千田さんは「炎上した」と書いた。批判ツイートが少なくても擁護ツイートが多ければ炎上とみなされる。今回は違うが擁護者が多い対象を狙えば、炎上を演出できるのではないか?そしてそれは、炎上ロンダリングとして機能するのではないかという問題を提起する。はじめにこのエントリーは、ネット炎上を調査するものだ。「ネット炎上の研究(田中、山口2016)」によれば、ネット炎上は大小合わせて年間千件程度発生しているそうだ。かれらによるとネット炎上は、(社会告発の意義はあるものの)結局は私的制裁であり「炎上を体験した者は情報発信を萎縮してしまい結局表現空間からの撤退を引き起こしてしまう」とまとめられている。前掲書によると、ネット炎上は、次の段階を経る。投稿に気づいた人が、(批判的な意味で)拡散。炎上が始まるまとめサイトやニュースサイトに掲載され、多くのインターネットユーザーの知るところになる。批判が集まり大炎上が始まる。テレビ、新聞などのマスメディアで報道され、インターネットユーザー以外が知ることとなる。企業や団体の製品の場合は、3のまとめサイトやニュースサイトに取り上げられた段階で、担当者はどのように対応するか検討を開始せよと、勧めている。今回はそれとは異なる拡がり方をした。10/1のサイト公開時には批判ツイートは見つけられなかった。10/2に太田さんの批判ツイートのあと、批判ツイートがポツポツ投稿される。10/2深夜、擁護ツイートが大量に投稿される。千田さんが「炎上中」とニュースサイトに投稿した。図示すると次のようになる。特徴的なのは批判ツイートよりも擁護・反発ツイートが多い点だ。批判ツイート11件、同調ツイート10件に対して、擁護・反発ツイートは320件にのぼる。批判ツイートに対して擁護ツイートが、30-40倍ほど多い。前提の確認まず前提となる時系列、またはツイートの収集方法をまとめる。JSTキズナアイの授業サイトがいつ公開されたのか正確な時間はわからなかったのでNHKのツイートから判断した。