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「教員便り」カテゴリーアーカイブ
トークショーのお知らせなど
佐藤卓己さんの新刊『流言のメディア史』(岩波新書)の刊行記念トークイベント、「フェイクニュースのメディア論的転回」に登壇します。
2019年5月29日(水)19:00~
神保町ブックセンター
お申し込みなどは こちらへ
大学院生の時にとてもお世話になった佐藤さん(よく、自宅にお邪魔したなぁ~!)と、こんな形で話ができるなんて、とっても楽しみです。
また、電通育英会の会報誌に寄稿しました。
松田美佐,2019,「メディアの進化で人間関係は変わる?」『IKUEI NEWS』86,7-9.電通育英会
こちらもご覧ください。
FLP松田ゼミ 夏合宿取材記事第二弾
FLP松田ゼミでは毎年夏休みに取材合宿にでかけます。
鹿児島での2018年夏の取材記事の第二弾が『HAKUMON Chuo』2019早春号に掲載されたました。
「人」と「自然 」 が繋ぐ鹿児島の未来
過去記事もご紹介します。
「ネガティブ」を「ポジティブ」に変える鹿児島の人々 2018冬号
島根の“歴史”を、“未来”へ繋ぐ 2018春号
訪れたからわかる。島根の今とこれから 2017冬号
人減る高知を「人」の手で 高知を支える「人」のちから 未来を切り開くヒントを「人」に求めて 2017早春号
学生目線で切り込む 高知のリアル 2016冬号
高知→島根→鹿児島と訪問、今年はどこに決まるのでしょう。楽しみです。
うわさについての取材
3月上旬からツイッターなどを中心に「女児が暴行された」といううわさが広まっていました。この件について受けた取材記事が公開されましたので、お知らせします。
籏智 広太 「『女児が性的暴行を受け子宮全摘 』 はなぜ拡散したのか 噂の専門家が語る”善意”の恐ろしさ」『BuzzFeed News』2019/3/21
この件については、同じ記者が「『女児が公園のトイレで暴行を受け子宮全摘 』 ネットで拡散、過去にも同様の噂が」『BuzzFeed News』2019/3/6 という検証記事を発表しており、以前、「『10万人の宮崎勤』はあったのか?」で取材を受けたdragonerさんも、2019/3/8付で「『女児暴行のうわさ』の過去と今」を公開しています。また、毎日新聞のウェブ版(有料記事)「『花粉1万7000倍 』 『 キラキラネーム名簿 』 真偽は? ネット 拡散のワケ」2019/3/20も後半部分でこのうわさについて取り上げています。
「善意のうわさ」の怖さはもちろんですが、今回のケースで一番伝えたかったのが、下記の部分。取り上げてくださった籏智さんに感謝しています。
「一方で、発信者へのバッシングが強まっていることも気になります。ルートが可視化されることで、発信者があたかも悪意を持っているかのように叩かれる。しかし、噂はデマやフェイクニュースと違って、流している側は不安や、善意をもとにしていることが多い。指摘する側も、寛容になるべきだと思います」
さて、情コミ2年次必修の「メディア・コミュニケーション学」では、このようなうわさについても取り上げています。リアクションぺーパーからは、履修する学生のみなさんの考える「ネット時代のうわさ」の特徴がうかがえて、とても参考になるんですよ。
八王子市との共同研究・中間報告会’19
今年も八王子市との共同研究、中間報告会が行われました。そのときの様子が広報部からニュースとして配信されましたので、そちらを紹介します(手抜きですみません)
http://www.chuo-u.ac.jp/usr/news/2019/02/79494/
話題の可視化(2)
以前、「話題の可視化」というタイトルで、Twitterのトレンドワードをグラフにするという話を紹介しました。今回は、毎日たくさん現れては消えるトレンドワードそのものを図示することで、その日とくに話題に上っていたトピックは何かをひと目でわかるようにしようという試みです。
この図は、2019年1月26日に収集したTwitterのトレンドワード群を、ある法則に従ってグラフ化したものです。個々のトレンドワードには「話題の可視化」で紹介したグラフが紐付けられているので、そこに出てくるワードとその出現確率で多次元空間を作ることができます。その空間においてコサイン類似度(多次元空間における類似度指標のひとつ)を計算し、一定のしきい値を超えたワード、すなわち似たような内容の話をしているもの同士を線でつないでいます。線の上に記されている数字は、コサイン類似度の値です。1.0に近いほど、両端のワードは似ている、ということになります。また、2つ以上のトレンドワードが関連するものとして判定された場合については、それぞれに色を付けて目立たせるようにしてあります。
この日は全豪オープンで大坂なおみ選手が優勝したという出来事がありました。この図でみると、中心部分の水色で示された話題がそれに関連したトピックだということが分かります。この日、いちばん大きな話題だったということも分かりますね。
次の図は、翌日、1月27日の図です。この日は「人気グループの嵐が2020年をもって活動停止する」というスクープが話題になりました。中心部分の塊は、その話題に関連したものだということが分かります。
このように、Twitterのデータから世間の流行をひと目で分かるようにするという試み、なかなか面白いものだと思いませんか?社会情報学専攻では、こんな研究も行っています。
SNSは「うわさ」をどう変えたのか?
インタビュー記事です。
恩師の廣井先生の本が目立つ形で写り込む仕上がりになっていて嬉しく思っています。
「SNSは『うわさ』をどう変えたのか?」ソニーWEBマガジン「B」Chamber30 2019.1.18
話題の可視化
2018年度後期の大学院ゼミでは「Twitterのトレンドを可視化するアプリを作成してみよう」ということになり、半年かけてなんとか面白いアプリを作ることができました。
この図は、完成したアプリのスクリーンショットを並べてみたものです。トピックに関連したツイートを収集、その内容から固有名詞を抽出し、同じツイートに含まれているかどうかでその関連性(共起性)を計算、結果をネットワーク図で示しています。
大きい丸、暖色系で表されている丸で示されている単語は、よく使われている言葉です。赤い線で結ばれた2つの単語は、それぞれが同じツイートに含まれていることを表します。太い線であるほど、その頻度が多いということを表しています。
このアプリで表現された図(「共起ネットワーク図」あるいは「共起ネットワークグラフ」といいます)をみると、トピックによってツイートにいくつかのパターンがあることがわかります。もう少し調べてみると、面白い傾向が見出されるかもしれません。来年の卒業研究で、誰か、挑戦してみてくれないかなあ。
アプリは http://iiojun.xyz/twt/ でアクセスできます。興味がある人はぜひ、遊んでみてください。