| Project/Area Number |
16K16157
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Web informatics, Service informatics
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
Ogawa Yuki 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (40625985)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2018: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2017: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2016: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | ソーシャルメディア / ウェブマイニング / テキストマイニング / 機械学習 / 分断化 / 党派性 / パーソナリティ / 選択的接触 / 計算社会科学 / Twitter / コミュニケーション / 集団極性化 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we clarified how much fragmentation occurred in Japanese SNS from attitude distribution and network structure. Specifically, we proposed a model that estimates participatoryness by machine learning. Moreover, we clarified the degree of the division structure by extracting the cluster structure of the network by homogeneous faction from the action log.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の意義は、党派性が政治的態度や行動を規定する力が弱い日本社会といった、従来の研究で扱われていない社会的・文化的背景の異なる環境における党派的な分断化現象の有無を明らかにした点である。意見や党派性が分断化する条件を明確にし、これまでの選択的接触研究の知見の一般化可能性の議論を行った。これは、選択的接触研究、およびソーシャルメディアの熟議の場としての可能性を検討するうえでの重要な貢献となりうる。
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