ソーシャルメディアデータ

ソーシャルメディアデータは、SNS、動画・口コミサイトなどで生成される投稿文、画像、動画、反応、共有、フォロー関係、投稿時刻などのコンテンツ・行動・ネットワークデータです。

■ 試験で押さえるポイント

• 評判・話題・感情・拡散経路・コミュニティを迅速に把握できますが、利用者全体を無作為抽出したデータではなく、投稿者偏りがあります。

• 自然言語処理、画像分析、時系列分析、ネットワーク分析を使います。皮肉、俗語、同音語、文脈により感情分類を誤ることがあります。

• ボット、重複投稿、キャンペーン、削除、API仕様変更を検出・記録し、件数増加を世論全体の変化と即断しません。

• 公開投稿でも利用規約、著作権、個人情報、研究倫理を守り、目的に必要な範囲だけ収集し、再識別や引用による本人特定を防ぎます。

■ 選択肢での判断ポイント

速報性と多様な非構造データが利点、代表性・真偽・文脈・プライバシーが留意点です。投稿数を人口比率へそのまま換算できません。

例: 新製品名の投稿が1日100件から1,000件へ増えても、広告キャンペーンや同一ボット群の影響を除き、肯定・否定内容と投稿者構成を確認します。