| 研究課題/領域番号 |
18K01423
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分06010:政治学関連
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
日野 愛郎 早稲田大学, 政治経済学術院, 教授 (30457816)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 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 / データベース / ランダム・サンプリング / スノーボール・サンプリング |
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| 研究成果の概要 |
本研究はランダムサンプリングやスノーボールサンプリングにより代表性を担保する形でTwitterデータを収集する方法を検討した。二段階のサンプリングデザイン（一段目はアカウントの抽出、二段目はツイートの全数抽出）により得られたツイートデータから、ツイート数や抽出されたトピックの質量ともに高い代表性が得られることが明らかとなった。スノーボールサンプリングによる結果は、ツイート数に関しては母集団を十分に代表するサンプルであることが確認された。成果は情報科学分野の主要査読誌であるInternational Journal of Information Managementに査読を経て掲載された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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