SNS活用の分析におけるデーターサイエンスの活用

OCW Tsukuba
13 Oct 202121:13

Summary

TLDRこのプレゼンテーションでは、筑波大学のMuneo Kaigo教授が、データサイエンスを活用して市民社会と自治体がソーシャルメディアを利用する状況を分析する研究について語ります。東日本大震災後のソーシャルメディアの役割や、自治体と市民グループ間のコミュニケーションの改善、そしてデータサイエンス手法である指数平滑法を用いた定期的なコミュニティ活動低下の分析について紹介しています。彼の研究は、市民社会の活性化と自治体の柔軟性向上に大きな影響を与える可能性を示唆しています。

Takeaways

  • 🎓 スクリプトは筑波大学人文社会科学部の教授であり、海外のInstitut d'études Politiques de Bordeauxの客員教授である氣賀雄朗氏によるプレゼンテーションです。
  • 🔍 氣賀氏は、1990年代にテレビニュースの影響や逆影響に関する研究を行っており、インターネットの普及に伴う情報格差やネットワーク社会の問題に注目しました。
  • 📈 2011年の東日本大震災後には、社会メディアと災害に関する研究を開始し、地域政府と市民圏のコミュニケーションを促進するプロジェクトに取り組みました。
  • 🗨️ 研究では、地域政府が社会メディアを活用し、市民グループや市民間のコミュニケーションを促進することの重要性が強調されています。
  • 📊 データサイエンスは、社会メディアの活用状況や市民圏の情報格差を分析する上で非常に有用であることが示されています。
  • 📉 社会メディアでのコミュニティ活動は、適切なケアがなければすぐに非活発化する傾向があることが学ばれました。
  • 📈 氣賀氏は、Facebook広告の有効性や顔を合わせる機会を作り出すことでコミュニティの活性化が促進できることを発見しました。
  • 📚 2017年に出版された書籍「Social Media and Civil Society in Japan」は、このプロジェクトの基礎を形成しており、興味のある読者は参考にできるでしょう。
  • 📉 データ分析によると、3月から5月にかけてコミュニティの活動レベルが定期的に低下する周期的な現象が確認できました。
  • 📊 「指数平滑法」というデータサイエンスの手法を用いて、時間序列データを分析し、周期的な低下の証拠を立証しました。
  • 🔑 プロジェクトの成果として、地域政府と市民グループの間の相互作用が増加し、コミュニティの統合が進み、相互理解が深まりました。

Q & A

  • どのようなテーマについてのプレゼンテーションを行いましたか?

    -データサイエンスを利用して市民社会を分析し、地方自治体がソーシャルメディアをどのように使用するかについてのプレゼンテーションを行いました。

  • Muneo Kaigoさんはどのような経歴を持っていますか?

    -筑波大学人文社会科学部の教授であり、かつボルドーの政治学研究所の客員教授でもあります。また、コロンビア大学のテレインフォメーション研究所で訪問学者として過ごした経験もあります。

  • Muneo Kaigoさんの過去の研究はどのようなものでしたか?

    -1990年代にはテレビニュースの影響と逆影響に関する研究を行い、インターネットの普及に伴う情報格差やネットワーク社会の問題にも取り組みました。また、双方向ビデオ通信やファイル共有、さらには核リスクに関する情報にも研究を進めていました。

  • 東日本大震災後にどのような研究を始めましたか?

    -東日本大震災後には、ソーシャルメディアと災害に関する研究を始めました。この研究は、地方自治体と市民団体の間、市民団体同士の間のコミュニケーション活動におけるソーシャルメディアの使用を分析するものでした。

  • 「市民参加ポータル 筑波市民のための」Facebookページとは何ですか?

    -筑波市の市民参加部門によって運営されているFacebookコミュニティページで、現在も活動しています。このページは、市民とのコミュニケーションを促すために設立されました。

  • Muneo Kaigoさんの研究プロジェクトの目的は何でしたか?

    -研究プロジェクトの目的は、ソーシャルメディアを通じて地方自治体と市民団体の間、市民団体同士の間のコミュニケーションを促進し、情報格差を解消することです。

  • プロジェクトの実施中にどのような問題を発見しましたか?

    -プロジェクトの実施中に、ソーシャルメディアでの活動レベルが3月から5月にかけて定期的に低下する周期的な現象を発見しました。また、広告を使用することでコミュニティの成長を促すことができる一方で、既存のコアメンバーの活動が低下するという副作用も見つかりました。

  • データサイエンス手法をどのように使用して問題を解決しましたか?

    -データサイエンス手法の1つである指数平滑法を用いて、活動レベルの低下が周期的に再発する証拠を見つけ、問題を解決しました。また、広告や対面での交流の機会を増やすことで、コミュニティの活動を促進しました。

  • プロジェクトの結果としてどのような影響が見られましたか?

    -プロジェクトの結果、筑波市の職員と市民団体の間の相互作用が急速に増加し、互いの理解が深まり、コミュニケーションが改善されました。また、市民団体の不満やストレスも軽減されました。

  • 今後の研究でどのような課題を検討予定ですか?

    -今後の研究では、オンラインコミュニティが自己維持できるために必要な最小会員数を検証する予定です。また、データサイエンス手法をさらに活用して、より効果的な分析方法を探求することも検討しています。

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