| 研究課題/領域番号 |
16K13189
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
芸術一般
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| 研究機関 | 立教大学 |
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研究代表者 |
和田 伸一郎 立教大学, 社会学部, 准教授 (20454366)
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| 研究分担者 |
尾鼻 崇 中部大学, 人文学部, 講師 (00516833)
曹 慶鎬 立教大学, 社会学部, 教育研究コーディネーター (20762892)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | テキストマイニング / 機械学習 / Python / Word2vec / Twitter / ヘイト・スピーチ / 選挙 / クラスター分析 / ヘイトスピーチ / フェイクニュース / ソフトウェア・スタディーズ / 表象文化 |
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| 研究成果の概要 |
本研究で試みたのは、Twitterデータを大規模に収集し、統計分析ツールや機械学習（Python）を用い分析することによって、いかなる社会集団が存在し、世論への何らかの影響があるのかを示すことである。Twitterは近年、中傷などネガティブな内容が多いとされ問題視されている。私たちはそうした内容の分析に加えポジティブな内容の抽出も行った。データは、2016年4月に起きた熊本大地震をめぐるデータと、2016年7月に行われた東京都知事選をめぐるデータを収集し分析を行った。
その結果、ネガティブな発言をする人々はごく僅かにすぎず、Twitterの設計上、そうした内容が多く感じることが明らかとなった。
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