SNSデータで迅速に社会の傾向を知りたい

Twitterのデータは、株式市場の動きや商品の売り上げを予測したりと、様々な分野において分析に利用されている。

近年では、政治的な議論をする場としてもTwitterの存在感が増していることから、政治的な分野におけるTwitterデータ活用にも期待が集まっている。すでに多くの研究者が、Twitterデータから選挙結果を予測することに取り組んでいる。

しかしながら、Twitterデータを用いた選挙予測は、従来の世論調査や選挙結果と比較した場合、結果がまちまちであり、その方法と所見に疑問が呈され批判されている。

たとえば、多くの研究は、候補者に関するツイートや言及の量を、従来の世論調査や選挙結果と比較しているが、「候補者や政党に対する政治的支持」は「候補者や政党に対する政治的関心」と必ずしも相関していない。

ツイート文の感情分析を用いた研究もあるが、それは大規模データでは効果を検証されていない。

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アメリカにあるニューヨーク市立大学のA. Bovetら研究者は、Twitterデータによる既存の選挙の予測手法における、世論調査や選挙結果との結果の不一致や、大規模データでは結果が検証されていないという課題に着目し、ネットワーク構築、自然言語処理、機械学習を組み合せて、Twitterユーザの意見を明らかにしようとした。結果、提案された手法より明らかになったTwitterユーザーの意見は、ニューヨークタイムズの世論調査の結果に正確に従っていた。

トランプvs.クリントン戦を予測

A. Bovetらの研究のポイントは以下の通りだ。