Building a Twitter Database to Answer Political Science Research Questions

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18K01423
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 06010:Politics-related
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: Hino Airo 早稲田大学, 政治経済学術院, 教授 (30457816)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: ソーシャルメディア / Twitter / ランダムサンプリング / スノーボールサンプリング / 代表性 / アーカイブ

Outline of Final Research Achievements

This study examined a possible way to collect Twitter data that can represent the Twittersphere. To do so, the study experimented with two sampling methods, one by a random sampling and the other by a snowball sampling. The study applied a two-step sampling frame by first collecting Twitter accounts by random or by snowballing networks, and then collecting Tweets generated by the identified accounts in the first stage. The comparison with the Firehose data obtained separately suggests that the data collected via the random sampling has high representativeness in both volume and topics, while the data collected via the snowball sampling is equally representative at least in terms of volume. The results are published in the International Journal of Information Management.

Free Research Field

政治学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

近年、ソーシャルメディアのデータが学術的な研究に利用されることが多くなったが、リアルタイムでないと収集できないことが多いため、事後的に研究の資料として参照することが難しいという問題がある。本研究は、サンプリングの知見を応用して、データベースを構築する方策を検討しており、様々な社会科学の研究に資する方法を示している。