宇宙からのメッセージに対するテキストマイニング  [in Japanese] TEXT MINING FOR MESSAGE FROM SPACE  [in Japanese]

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ツイッターをはじめとする現代のソーシャル・ネットワーキング・サービスの発展によって, 私たちのコミュニケーション活動は膨大なデータとしても記録され, そのデータの入手もきわめて容易に行えるようになった. しかしその一方で, 収集された膨大な情報の構造や特徴を解析し, その結果を何らかの目的に沿って有効に活用していくためには, どのような方法が適切かつ効率的なのかといった点については, 未だ十分な検討がなされているとはいえない.<br> そこで本研究では, ツイッターデータの分析に関する1つのモデルケースを示すことを目的として, テキストマイニングによる分析事例を紹介した. 対象としたデータは, 宇宙飛行士が宇宙滞在中および地球帰還後に投稿したツイッターの文章データとそれらに対する読者のリアクションデータであった. 分析の主たる結果から, 文章情報をつぶやくツイッターというフィールドにおいて, 読者が最も高い関心を寄せ, 即時的なリアクションを起こしていた内容は, 「写真」や「動画」であることが明らかになった. さらに本研究では, ツイッターデータの解析が, 単にデータの特徴を把握するだけに留まらず, それらを基にしたマーケティング領域 (例えば訴求力のある広報活動の展開) への応用可能性などについても示唆的な議論を展開した.

The spread of social networking services (SNSs) such as Twitter has allowed us to maintain records of our daily communication without any special effort and, consequently, enabled us to gather large amounts of information on our communicative activities. However, despite the seeming ease with which this information gathering is possible, we should invest more effort in examining what kinds of techniques would be useful for understanding the details of the content and structure of data gathered from SNSs. In this report, we presented an example of a way to analyze daily tweets using a text-mining technique. To do so, we sampled text datasets posted by an astronaut on Twitter during his long-duration space flight and after his return to earth (the primary author was the astronaut himself), and reactions from people on the ground (i.e., the followers) to the astronaut's tweets. Our analysis demonstrated that tweets by the astronaut that contained photos or movies elicited various reactions from his followers (e.g., an increase in the amount of "re"-tweets and quicker responses to tweets). We further speculated that our analytic technique had the potential to be applied to various other fields such as marketing research and public information gatherings.

Journal

  • Bulletin of the Computational Statistics of Japan

    Bulletin of the Computational Statistics of Japan 28(1), 69-80, 2015

    Japanese Society of Computational Statistics

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    130005631733
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10195854
  • Text Lang
    JPN
  • ISSN
    0914-8930
  • NDL Article ID
    026598538
  • NDL Call No.
    Z14-1382
  • Data Source
    NDL  J-STAGE 
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