植田麦ゼミ (@baku_semi)

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池田亀鑑が卒論を大八車に乗せて持参した、という話を思い出した。原稿用紙18000枚だったと。 https://t.co/fRREz2sZkA https://t.co/pCINvbgmNv
RT @makiko_nakamuro: めちゃくちゃ文才がある物理学者の育休体験談。 https://t.co/1s7b1tWVle
データはまだ手元にあるので、別の視点からの分析をしてみてもいいかも。最近読んだ論文(https://t.co/O80JnwveKw)で面白い分析をしてたから、手法をまねてみようかな。
きづいたら、拙論が本学のリポジトリに上がってました。2022年3月から9月にかけて、「就活」を含むツイート(約110万件)を収集し、分析したものです。 TwitterAPIの今後がどうなるのかわかりませんが、去年やっといてよかった。(B) https://t.co/spqjBM7BqC
https://t.co/z1TLNRRtmQ twitter を研究資源として使うための論文を書いたのですが、2月9日以降、APIが無料で使えなくなるもたいで。つまり、この論文も価値がなくなりそう。
本年3月に公刊された論文が、オンラインでも公開されました。 「テキストマイニングによるレポート課題の分析 ― 文章と構成の観点から ― 」 https://t.co/cm3CJfv16Q 以前に書いたものの続編です。(B)
なお、福嶋先生にはこういう論文もあります。必読。「古典文法書間で「む」「むず」の 記載内容はこんなにも違う ―「 古典文法教育が苦痛であること」の本当の理由 ―」 https://t.co/zoktocJ3zp
想起したのは、この論文。福嶋健伸「日本語文法学会誌『日本語文法』の 査読システムの改善をお願いする ―「学界水準が弱者を守る」という思想―」 https://t.co/zoktocJ3zp https://t.co/vIPGQ6wYjT
なお、語彙の豊富さについての指標はsを、述べ語数と異なり語数の計測にはKHcoderを使用しています。関連論文はこれ。 https://t.co/z1BJlyDpsb
RT @nekonoizumi: 湯浅 吉美「真如(高丘親王)の薨伝について : 虎に喰われた?元皇太子」、面白かった。>RT 紀要とはこうつかうものだという一つの形でもある。 https://t.co/RVDIHIidya
@jawayjaway 現時点で数が多いわけではありませんが、皆無ではないんです。たとえばこれ。https://t.co/d65I0pBufV
#CiNiiで読める優良論文 https://t.co/sLCdMFgnes 上ノ原 秀晃「2013年参議院選挙におけるソーシャルメディア:候補者たちは何を「つぶやいた」のか」 J-Stageはありがたいサービス。

お気に入り一覧(最新100件)

矢田氏のトンデモ本批判を読んで満足しちゃうプロはそのつぎの下地氏の学界批判を読んで我が身を再考する必要がある(プロならば https://t.co/dMAuOLnBao
日本語学会の社会的役割と『日本語学大辞典』 公共知と専門家の役割、考えさせてくれる好論です。思いつきの俗論に対し、専門知は毅然とすべき事は反省させられます。しかし、厳密な日本語研究と音義説がともに、近世国学と関連深いことも面白いです。 https://t.co/pxdCKhijKO
伊佐夏実さんの論文「難関大に進学する女子はなぜ少ないのか」、面白い。難関高校の女子たちは ・男子に比べ自尊感情低め ・浪人回避しがち でもそれ以上に ・偏差値の高さより「資格が取れる」=働き続けられる職種に就く学部選択を重視 ゆえに難関校に行かない傾向があるhttps://t.co/Lf3x18iW5D
国立国会図書館の月報、今号は「古活字版」特集。 新知見満載、必読ですぞ! https://t.co/riN7SbEgnS
ディズニーでも違法サイトでもOKなのつよい 上野, 情報解析と著作権──「機械学習パラダイス」としての日本, 人工知能 36巻 6 号(2021 年 11 月) https://t.co/xKeQv4PUqF https://t.co/QocVPg8CZu
ご報告を拝聴していると、文学の分野では、語の共起を測るのにJaccard係数よりSimpson係数を多く使う様子でしょうか。 確かに、データの種類によってはSimpson係数の方が性能が出るという報告もありますね。https://t.co/4xPpNcmQuW
#研究事例リストに追加しました:麻剣英 2020 「テキストマイニングと質的データ分析法による不動産最適活用事例分析」 『日本不動産学会誌』 34(2): 86-94 https://t.co/1Y8U4wQevK ※お知らせ感謝申し上げます

1 0 0 0 OA 欧米旅日記

南満洲鉄道株式会社総裁を務めた林博太郎の妻の手による旅行日記。これも入り口だけ。日記帳のキビキビした文体。 https://t.co/u27OfxxUi4
こっちの論文も合わせて読みましょう。 統計的因果推論の視点による重回帰分析 岩崎 学 (2021) 日本統計学会誌 https://t.co/gd6cd3zpDG
重回帰論文が話題ですね。個人的にはこの問題を研究者がこれ以上続けないように提言・実施すべきはこの論文の著者ではなく学会や教育組織だと思う。だからこそ冒頭にあるようにあえてこの論文を最も目立つ心理学研究に出されたんだろうし,今こうして実際やいやいなってる。 https://t.co/ARyp1kyZFT
教育研究などで大量の自由記述アンケートを取った際に、どのように量的な解析な解析をするかについて、西村先生がまとめてくださいました。 私の作ったしょうもないアンケートから何とか論文に耐えうる解析結果を出して頂いたテキストマイニング分析のノウハウです。 https://t.co/53c5UkjxjW
湯浅 吉美「真如(高丘親王)の薨伝について : 虎に喰われた?元皇太子」、面白かった。>RT 紀要とはこうつかうものだという一つの形でもある。 https://t.co/RVDIHIidya
熊本地震のときのデマの分析 曺慶鎬「インターネット上の災害時「外国人犯罪」の流言に関する研究 : 熊本地震発生直後のTwitterの計量テキスト分析」『応用社会学研究』60 https://t.co/EPyyUJjV72
小田中・中井(2020)がまとめて下さったように、トピックモデルとコーディングには、それぞれ長短があります。 https://t.co/oA1Th7VWv3 なので、状況に応じて使い分けられれば素敵ですよね。なお計量テキスト分析の考え方において、トピックモデルは「段階1」に含まれます。https://t.co/DR7isfpMeb
@baku_semi まだ分析の緒に着いた感じでしょうか。 発展をお祈りします。 https://t.co/ivmAXQt69p https://t.co/b8JDdKgPbe
@baku_semi まだ分析の緒に着いた感じでしょうか。 発展をお祈りします。 https://t.co/ivmAXQt69p https://t.co/b8JDdKgPbe
KH Coderの中国語分析機能を用いて、中国語の教科書の計量テキスト分析を行った論考 CiNii 論文 -  初級中国語総合教科書における話題選択と内容設計に関する実証的分析 : 『新実用漢語課本』と『中文聴話読写』を例として https://t.co/7Jok727add #CiNii
伊藤正義「熱田の神秘――中世日本紀私注」 https://t.co/BP7bZkrnHc #CiNiiで読める優良論文

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