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ネットの一般意見とは?「ソーシャルメディアの世論解析ツール: Murmuration 」
世論とは人々の意識に基づいた意見の事を指しますが、ソーシャルメディアにおいての世論とは一体何を指すのでしょうか?
研究者はツールを駆使し、ソーシャルメディアに存在する世論を解析します。
A University at Buffalo communication researcher has developed a framework for measuring the slippery concept of social media public opinion.
参照元:https://www.buffalo.edu/news/releases/2022/03/014.html
– バッファロー大学 University at Buffalo. March 16, 2022 –
バッファロー大学のコミュニケーション研究者は、ソーシャルメディア世論という滑りやすい概念を測定するためのフレームワークを開発しました。
あるトピックや問題に対してソーシャルメディア上で表明されたこれらの集団的見解は、調査ベースの世論調査によって決定される結論とは異なり、これまで容易に決定することはできませんでした。
しかし、UB College of Arts and SciencesのYini Zhang助教授とその共同研究者が開発・検証した「murmuration」フレームワークは、オンライン人口統計の特定や意見操作の考慮といった、こうしたデジタル言論の戦場に特徴的な課題を解決するものです。
Murmurationは、「誰が誰をフォローしているか」という関係に基づいて、ソーシャルメディアのアクターの有意義なグループを特定します。
行為者は、同じ考えを持つフォロワーを集めて「群れ」を形成し、これが分析単位となる。
外部事象に反応して意見が形成され、変化するにつれ、群れの展開する意見は、空中を飛ぶムクドリたちの流動的なざわめきのように移動する。
このフレームワークと、130万以上の他のアカウントをフォローしている19万3千以上のTwitterアカウントの社会的ネットワーク構造と意見表明の分析から得られた知見は、群れのメンバーシップが意見を予測できること、そしてつぶやきフレームワークが意見の強度の明確なパターンを明らかにすることを示唆しています。
研究者らは、誰が誰をフォローしているのか、他のプラットフォームでは公にアクセスできない情報を見ることができることから、Twitterを研究しました。
Journal of Computer-Mediated Communication誌に掲載されたこの結果は、ソーシャルメディアに蔓延するエコーチェンバーの傾向をさらに裏付けるとともに、既存の知見に重要なニュアンスを加えています。
ソーシャルメディアと政治的コミュニケーションの専門家であるZhang氏は話します。
Zhang氏:異なる群れを識別し、その表現の強度、時間的パターン、内容を調べることで、ある問題に対するリベラルと保守の立場をはるかに超えた深い洞察を得ることができます。これらの群れは、18~29歳の白人女性のような重要性が疑わしい人口統計学的変数ではなく、オンラインでのつながりや出来事への反応によって定義される人口のセグメントです。
そのため、あるイデオロギー陣営内での意見の違いや、ある問題に対して一般的には意見を持たないと思われる人々の意見を観察することができる。私たちは、群れが自然に発生し、会話の要素を考慮した方法で、物事が起こったときに反応していると見ています。
Zhang氏は、調査ベースの世論調査手法で測定される世論と、ソーシャルメディア上の世論を混同しないことが重要であると述べています。
Zhang氏:調査によって測定される一般的な世論から、ソーシャルメディア世論は2倍離れていると言えるでしょう。まず、すべての人がソーシャルメディアを使っているわけではありません。第二に、ソーシャルメディアを利用している人のうち、実際にソーシャルメディア上で意見を表明しているのは、その一部だけである。彼らは強い意見を持つ傾向があり、そのため公の場で意見を表明することに積極的なのです。
Murmurationは、調査ベースの世論調査で集めた情報を補完できるような洞察を提供します。
また、特定のツイートからテキストを抽出するのではなく、ソーシャルメディアからテキストを抽出します。
Murmurationは、ソーシャルメディアのダイナミックな側面を最大限に活用します。
テキストが文脈から切り離されると、何が議論を引き起こしたのか、いつ始まったのか、時間とともにどのように変化したのか、といった疑問を正確に判断することが難しくなります。
Zhang氏:Murmurationは、社会的相互作用の一形態としての世論を研究するために、ソーシャルメディアデータをより有効に活用し、その背後にある社会的ダイナミクスを明らかにする研究を可能にします。


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