著者

野口 聡一 丸山 慎 湯淺 麻紀子 岩本 圭介

出版者

日本認知科学会

雑誌

認知科学 (ISSN:13417924)

巻号頁・発行日

vol.21, no.1, pp.29-44, 2014-03-01 (Released:2015-02-02)

参考文献数

20

被引用文献数

4

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The purpose of the present study is to illustrate how social networking service (SNS) such as “Twitter [twitter.com]” works as a tool enhancing our communication between space and the ground. To do so, by using a text mining technique, we analyzed text data of an astronaut ’s daily reports, short compositions posted by the astronaut on Twitter, and reactions from ground to his tweeting (the primary author is the astro-naut himself. He wrote daily reports during his first space flight and tweeted during his second long duration space flight). In the analysis, we focused on the frequency of the use of some specific words and on changes in the astronaut’s verbal expressions over time. Results suggested that SNS communication had an impact on the astro-naut’s word choice when he narrated his experience in space and also contributed to facilitating interaction between the astronaut and ground. Based on these findings, we speculated that, due to its easiness, promptness and bidirectionality, SNS has great potential for becoming a powerful and fundamental tool to reduce our psychological distance to space, and by this token, contributes to developing scientific interests of general public in space exploration. This implies that, through SNS communication,we have already begun to experience space as a part of our everyday things on Earth.

著者

野口 聡一 湯淺 麻紀子 岩本 圭介 丸山 慎

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.28, no.1, pp.69-80, 2015

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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.

著者

野口 聡一 湯淺 麻紀子 岩本 圭介 丸山 慎

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.28, no.1, pp.69-80, 2015 (Released:2017-05-01)

参考文献数

4

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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. 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.

著者

野口 聡一 丸山 慎 湯淺 麻紀子 岩本 圭介

出版者

日本質的心理学会 ; 2002-

雑誌

質的心理学研究 = Japanese journal of qualitative psychology

巻号頁・発行日

no.15, pp.171-192, 2016

著者

野口 聡一 丸山 慎 湯淺 麻紀子

出版者

日本認知科学会

雑誌

認知科学 (ISSN:13417924)

巻号頁・発行日

vol.21, no.1, pp.29-44, 2014-03