2015年02月05日

いまだ研究がすすまないSNSの社会学的研究。

ビッグデータの時代が到来する・した。とマスコミが喧伝するが、ビッグデータがデータマイニング(意味抽出)と対象とできるのは、構造化テータ(タグ付けされた情報)である。

生のテキストの意味抽出(文章の要約の作成)はできない。したがって、文字列解析(形態素分析)・キーワード分析が行われているのみである。
※ 形態素とは、テキストを構成する最小単位の成分(品詞に分解された成分)のこと。




このような状況だから、「SNSで言及されている」=「好意的」・「関心がある」というような、短絡的な結論を下す「人工知能研究者」が後をたたない。

学会誌の最新号でも、「単推し」が顕著とデータマイニングされたタレントは、「終身名誉研究生」だとかであり、人気が中途半端だから、「研究生」のままなのであって、「SNS」に言及があっても、その数は「人気の証拠」ではない。

白鵬ではないが、「こんな、小学生でも分かること・・・」と文句をいいたくもなる。



上記は、AKBのファンサイトの分析だから、その「バイアス(偏向の関数)」をかけて、分析しなければならない。

※ なにがしかの「発信のインセンティブ(対価)」がある。



さらに、一般的なSNSや、検索サイトでは、また別の「バイアス」を想定しなければならない。

*

調査をしたのではないから、直感でしかないが、

「よい」と感じて、ウエブにコメントする人の割合は1/100〜3/100程度。または、それ以下。

一方、「悪い」・「怒りを観じて」、ウエブにコメントする人の割合は、
ウエブ・携帯を日常的につかっている人なら1/2〜1/20程度ではないか・・・
これも、または、それ以下。 


ならば、概算的に、
「ポジティブコメント」には100を掛けて、
「ネガティブコメント」には1/10を掛ける。
というような処理が必要だろう。



この傾向からいえば、「羨望」・「嫉妬」の情から「SNS発信」されることも多く、ウエブに表出する「ネガティブ情報」は、「話半分」として受け止めるべきである。

これは、公式情報が発信者に都合の良い「ポジティブ情報」ばかりで、事実を表現していないのと、「表裏一体」の現象である。




たとえば、有名企業や、エリート大学の悪口を書く人は、その関係者ではなく、「そこに入れなかった人」の可能性が高いし、コメントが100近くあっても、総て同じ人という場合が珍しくない。しかし、そうした「発信」がスパム・バズであることを、検索エンジンは無頓着なのである。



ウエブに詳しい人なら、「叩きコメント」は、「ライバルの関係者(ライバルの本隊では必ずしもない)」が営利的におこなっていることを、理解している。

ウエブも成熟し、SNSがマーケットに与える影響が無視できなくなると、営業的のため積極的には発信する人(工作人)が暗躍する。

一方、「ライバルを問題にもしないエスタブリッシュな組織」の人達は、ウエブの情報などで「ふりまわされる必要もない」から、ウエブ対策をしない。
たとえば、「弱小私立大学」がウエブで炎上したら、入学希望者が減り、経営は立ち行かなくなるが、東京大学は、「ウエブの評判」など気にする必要などない。

*

つまり、「ウエブの評判に影響されない人達」こそ、ウエブで悪評が出回るのである。

これは、政治とマスコミの関係に似ている。「どうしようもない人」は叩かれず、「有望な人」こそ叩かれる・・・。



とちらにしても、信じられるのは、「発信者」が特定され、その特性が勘案された情報であり、「発信による利害」から無縁な情報である。
posted by スポンタ at 06:59| 東京 ☔| Comment(0) | ウェブメソード | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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