それ、本当に「炎上」？判定方法は作れるか ネット賛否を「可視化」してみる

今後はAI導入も視野

   ただし、この分析手法には課題もある。

   例えば、明示的に言及していない投稿を拾えなかったり、分類にバイアス（偏見）が混ざりやすかったりだ。

   前原さんは今後、ネット上で協力者を募るなどして複数の目を入れたり、AI（機械学習）による自動判別を検討したりしていくとする。AIの欠点としては「当てこすり」など分類が難しい文章もあるそうだ。

   ※前原さんはソースコード共有サイト「GitHub」で、分析手法を公開中。 ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｓｈｉｏｓｈｉｏ３８／ｆｌａｍｉｎｇ＿ａｎａｌｙｓｉｓ　ツイッター（＠shioshio38）でも、データ分析に関する情報を発信している。

   ネット上の投稿分析は、メディアでの活用も進んでいる。

   産経新聞の記事「視聴率好発進の大河『麒麟がくる』　高評価7割　『大塚』さん登場に歓喜　AIでSNS解析」では、NHK大河ドラマ「麒麟（きりん）がくる」の初回放送を分析した。

産経新聞2020年1月23日付記事

   ツイッターに発信された「麒麟がくる」を含むツイート約2万件を基に、米グーグルのAIを使って「高評価」「中立」「低評価」の3つに分類すると、高評価は7割に上った。

   ネットメディア「ねとらぼ」でも外部のマーケティングツールを使い、

「『吉田兼好も嫌がってた』『酔っ払いと絡みたくない』　若者中心に『忘年会スルー』賛成」
「嵐・二宮さん結婚、ネット上では7割がポジティブな声　キーワードは『幸せ』『タイミング』」

などSNS上のデータを駆使し、視覚的に伝える記事が増えている。

ねとらぼ2019年11月13日付記事

（J-CASTニュース編集部　谷本陵）