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@m_datasci_

1 year

博士課程でアカハラ受けてきた身としては、研究者のアカハラ情報はどんどん公開されるべきだと思ってる。現状、下の身分の人間の立場が弱すぎて泣き寝入りするしかないことがとても多い。

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@m_datasci_

1 year

プレプリント出ました！生成AIを含むTweetを集め分析しました！わかったこと↓ ・非IT職からの高い関心と好意的な感情・AIと関係が深い職種ほど好意的・イラストレーターが特にネガティブ・ChatGPTで遊ぶ人は好意的・一番盛り上がった話題はクリプト #AI #ChatGPT 1/N

Public Perception of Generative AI on Twitter: An Empirical Study...

The emergence of generative AI has sparked substantial discussions, with the potential to have profound impacts on society in all aspects. As emerging technologies continue to advance, it is...

arxiv.org

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@m_datasci_

9 months

またまたNature論文。タイトルの通りだけど、大都市は人々の交流を作り、多様性を高めるかと思いきや、人々の分断を助長してしまっているよとのこと。 Human mobility networks reveal increased segregation in large cities

Human mobility networks reveal increased segregation in large cities

Nature - There is extreme socioeconomic segregation in large US cities, arising from a greater choice of differentiated spaces targeted to specific socioeconomic groups, which can be countered by...

www.nature.com

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@m_datasci_

8 months

ChatGPTを始めとした生成AIに関してのXの反応分析、パブリッシュされました Public perception of generative AI on Twitter: an empirical study based on occupation and usage

Public perception of generative AI on Twitter: an empirical study based on occupation and usage -...

The emergence of generative AI has sparked substantial discussions, with the potential to have profound impacts on society in all aspects. As emerging technologies continue to advance, it is impera...

epjdatascience.springeropen.com

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@m_datasci_

1 year

一番は、「この人の下についてはいけない」と、これから研究者目指そうとする若者に伝わることが重要だと思う

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@m_datasci_

1 year

昨日教えてもらったスライド、とてもわかりやすかった。単語の通時的な意味変化のモデル化

単語の通時的な意味変化のモデル化

https://nlp-colloquium-jp.github.io/schedule/2023-02-15_seiichi-inoue/

speakerdeck.com

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@m_datasci_

1 year

娘爆誕

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@m_datasci_

6 months

過去34年分、8つのソーシャルメディアの5億件分のコメントを分析したNature論文。「会話の長さ」と「毒性」に相関があることを見出し、それは論争の激しさに付随するものだということをセンチメント/バースト分析などから明らかにした。

Persistent interaction patterns across social media platforms and over time

Nature - Long conversations online consistently exhibit higher toxicity, yet toxic language does not invariably discourage people from participating in a conversation, and toxicity does not...

www.nature.com

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@m_datasci_

6 months

4月下旬に日本に帰ります。5月は無職で、6月からまた東大で働きます。（今度は駒場）

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@m_datasci_

9 months

コメ欄で「嘘松」と言われまくってるこの人、以前「自分がなぜ本を書くように喋れるのか」みたいなことを語ってたのを見かけてちょっとモヤモヤしてたんだけど、要はChatGPTなのだと思ったら納得した。適当に嘘織り交ぜていいストーリーになることに重点置いてる。それも技術といえばそうかもだけど

rionaoki

@rionaoki

9 months

女子学生2人を食事に招いた、しかも毎日という事実が強烈すぎて何も入ってこないんだけど。

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@m_datasci_

2 years

昨日はこれを読んだ米国選挙で10億円かけたSNS広告キャンペーンを追って分析したけど、0.7%くらいしか人々の意見を変えることはできなかったよというお話 A 2 million-person, campaign-wide field experiment shows how digital advertising affects voter turnout

A 2 million-person, campaign-wide field experiment shows how digital advertising affects voter...

Nature Human Behaviour - A campaign-level field experiment shows how digital advertising may have affected differential turnout in the 2020 US presidential election, particularly among early voters.

www.nature.com

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M

@m_datasci_

2 years

先日論文読み会で発表した資料を載せておきます。「弱い紐帯の強さ」の因果関係を明らかにした注目論文です！

A causal test of the strength of weak ties

A causal test of the strength of weak ties (Science 2022) ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会 2022/12/12 宮﨑邦洋

docs.google.com

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M

@m_datasci_

1 year

ノリで連日の紹介記事論文紹介: 論文はネットでシェアされるごとに情報量が落ちる｜M #note

論文紹介: 論文はネットでシェアされるごとに情報量が落ちる｜M

実はソーシャルメディアは科学コミュニケーションにとってかなり重要な場になっています。科学者のSNS上で議論は科学を促進させ、一般人も科学的なニュースを日々シェアするようになっています。そのような中で、科学的知見がちゃんと人々に伝わっているかどうかは一つの重要なテーマです。悪い状況として、科学的知見を曲解して権威だけを利用する活動は容易に想像できますし、実際目につきます。そんな中、今回紹介...

note.com

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M

@m_datasci_

1 year

この「カジュアル系」、つまり「ChatGPTを使って遊ぶ」ということがポジティブな感情を呼び起こしているのは示唆的だと思いました。今後人間とAIが共生していくという文脈の中で、「遊び相手」としての立ち位置は、AIが社会に溶け込んでいく上で重要なのではないかと思われます。 12/N

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M

@m_datasci_

1 year

そういえば最近は「就職のために博士指導教員の推薦状が必要なとこには就職しない。もしあらゆるアカデミアのポジションで指導教員の推薦状が必要ならアカデミア辞める」と改めて思ったのでした。

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M

@m_datasci_

1 year

妻、妊娠30週、アメリカで初めてエコー検査、女の子！色々準備をせねば…（何したらいいですか）

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M

@m_datasci_

2 years

査読者4人いて全員Accept以上、一人Strong Acceptといったいい感じのレビューも初めてなのでとても嬉しい…

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M

@m_datasci_

9 months

面白かった 9カ国のTwitter上の政治的極性の比較分析極性の分析のために政治家アカウントを使う必要があるのだけど、26カ国の政治家アカウント集めたデータセットなんてものがあったのね。 Affective and interactional polarization align across countries

Affective and interactional polarization align across countries

Political polarization plays a pivotal and potentially harmful role in a democracy. However, existing studies are often limited to a single country and one form of polarization, hindering a compreh...

osf.io

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@m_datasci_

10 months

周波数オークションについて調べていたら民法テレビ局が必死に反対しているのを見つけてお気持ちになってしまった

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M

@m_datasci_

1 year

【緩募】ソーシャルメディア分析やりたい学生/若手研究者ここ1年くらい阪大村山さんと横国松井さんと、この分野のトップ会議ICWSM（by AAAI）の論文を読んで、実際に投稿し、フルで採択されるまでいったので、このノウハウみたいなものを共有しながら我々と一緒にプロジェクトしてくれる人いましたら

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M

@m_datasci_

1 year

次に感情分析で職種別のセンチメントを見ました。これも普段のTweetと比較したところ、どの職種も概ねポジティブでした（下図: 赤の点線より上に位置している）。一方で目立ったのはイラストレーターの格段にネガティブな感情でした。 5/N

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@m_datasci_

2 years

今日、本当に日本を代表する研究者の方に教えていただいたネタですが、呟かざるを得ません！（記念スクショ）

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M

@m_datasci_

1 year

これはつまり「AIと関係が深い仕事ほど、生成AIをポジティブに捉えている」という可能性がありそうです。 AIと仕事の関係性は、「労働拡張」と「労働代替」という反対の側面で語られることがあると思いますが、既にAIと密接な職種ほど、AIによる「労働拡張」の側面に喜んでいるのかもしれません。 9/N

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M

@m_datasci_

6 months

自分が感じたギャップだと、博士号持ってる人で「研究したい」よりも「偉くなりたい」が勝ってる人がそこそこいることは印象的だったかな。予想以上に政治を頑張りたい人たちが多かった（今の若い人にもいた）

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M

@m_datasci_

2 years

Twitter APIの有料化、結局Academic Research向けのAPIまで含まれてしまっていてこれは研究者にとって衝撃… 2006年からのTweet取得できて、月あたり10MTweetを無料で取得できる太っ腹なAPIだったのに。。しかも有料化しても以前のように使えるかはまだわからないんだよな…

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@m_datasci_

1 year

便乗しますが私も９月に娘ができる予定です…！！

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M

@m_datasci_

1 year

感情の要因を知るため、トピックモデリングの手法で話題別のセンチメントを見ました。ポジティブ: 素直に生成AI系の機能性を褒めているTweetが多い（「ChatGPTすごい」など）ネガティブ: 生成AI自体にネガティブな感情を発してるTweetもある中で、目立ってネガティブなのは「権利問題」でした 6/N

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@m_datasci_

11 months

すうがくぶんか是非

すうがくぶんか｜もっと社会に数学を

すうがくぶんかは、大人・社会人のための数学教室です。「もっと社会に数学を」をテーマに、数学講座、統計学講座、個別指導、法人研修などを行っています。

sugakubunka.com

西内啓 Hiromu Nishiuchi

@philomyu

1 year

大人に統計学や機械学習教えるのに「高校数学から復習して線形代数とかベクトル解析とかまで教えるいい方法ないのかな」とか思って調べてたら公文実はこのへんまでプリント作ってると聞いてビビってる。ガチ理系講師のいる「大人の公文教室」とか今の世に必要なのでは。

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M

@m_datasci_

8 months

深層学習が流行り始めて間もなかった頃に松尾先生が「今後AIは画像と言語を行き来して概念を理解する」的なことをよく言っていて、AI詳しくない私にはちょっとよくわからなかったんだけど、今のChatGPTとかGeminiとか見るとほんとやなって思うね（画像は2017年の資料から）

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M

@m_datasci_

1 year

SNS分析やる人なら誰しもが考える「生成AIを含むTweetの分析」、やりました。今回は特に「職業」と「使用」に焦点を当てました。「AIによる職業の代替」は大きなテーマですし（ラッダイト運動など）、生成AIのアクセシビリティは多くの人にAIを直接触ってみる経験を与えたと思われるからです２/N

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M

@m_datasci_

7 months

名画にスープを投げる事件を英メディアがどう報じたかの質的コーパス研究。 Damage, Value, Climate change, Closure（展示の終了）の4つのフレームで捉える試み。結果としてGuardian紙以外の英メディアは、この事件を単なる犯罪行為としてフレームしており、気候変動と関連付けていないとのこと。

Seamless

@shiropen2

7 months

「名画にスープをかける」は気候変動への抗議活動になるのか？　英メディアの報道を分析食品を投げられた絵画は気候変動に特別なメッセージを持たない“価値が高い絵”。気候変動を主に報道しない中で本当に抗議活動の効果があったのかを検証した研究。

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@m_datasci_

2 years

三年間指導を一切せず、予備審査で副査に突っ込まれたところを予備審査後に手のひら返しして学生を詰め始め、博士学生を困らせて蕁麻疹体質にした准教授が、その学生とのツーショットをFBにあげて「おめでとうございます」と投稿してイイねを稼いでるらしいな〜

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M

@m_datasci_

1 year

【ヘルプ】客員って科研申請できない…？東大の客員研究員の身分で色々科研申請しようと手続きしていたらめっちゃお断り感のあるメールが財務課からとどいたんですが。。どうしたら。。

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M

@m_datasci_

1 year

改めてまとめますと、・非IT職からの高い関心と好意的な感情・AIと関係が深い職種ほど好意的・イラストレーターが特にネガティブ・ChatGPTで遊ぶ人は好意的・一番盛り上がった話題はクリプトでした。みなさんがAIと社会の関係性の議論を深める上で参考にしていただければ幸いです！ 16/N

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M

@m_datasci_

1 year

Twitterでは結構きつそうなTweetをされている女性研究者の方（イメージ）の講演を聞いたけど、かなりすごかった。。あんなにすごい基調講演を日本語で聞い��のは初めてだったかもしれない。普通に憧れた。。

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M

@m_datasci_

10 months

我が分野の人たち是非是非

Satoshi Ikeuchi 池内恵

@chutoislam

10 months

『現代日本の社会思想　ネトウヨとYouTube信仰』

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M

@m_datasci_

2 years

ヤバい論文社会学者に社会変化（生活満足度や分断などの数値に基づくもの）を予測させて、一般人の予測と比べてみたという論文。結果は、、（Nature Human Behavior）

Insights into the accuracy of social scientists’ forecasts of societal change

Nature Human Behaviour - How accurate are social scientists in predicting societal change, and what processes underlie their predictions? Grossmann et al. report the findings of two forecasting...

www.nature.com

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M

@m_datasci_

1 year

この要因を探るため、再びトピックモデルを適用しました。これを見ると、ChatGPT後（2022年末）は「クリプト系」の話題が異常に盛り上がっていることがわかります（下図左）また、感情も、クリプト系のみが大きく揺れ動いており、これは全体のセンチメントの動きに一番整合していました。 14/N

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M

@m_datasci_

2 years

まだ口頭でオファーもらっただけなんですが、来年から米国インディアナ大でポスドクできることなりそうです！英語や生活面で不安なことばかりなので（ビザって何状態…）、そちらの情報を集めたり呟くことが多くなるかもです。とりあえずまだ研究を続けられそう（しかも本場で）なことに感謝です！

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M

@m_datasci_

1 year

一方で「どの生成AIに」感心があるかはいくつかのパターンに分かれ、やはりイラストレーターやデザイナー、映画関連系などの職種は画像系の生成AI（Midjourneyなど）にとても高い興味を示していることなどがわかりました。 4/N

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M

@m_datasci_

1 year

結果としては、まず一番大きかったトピックはコロナ関連の質問でした。また、それ以外には翻訳をお願いする「便利系」であったり、詩やASCII artを書いてもらう「カジュアル系」が多かったです。そしてこの「便利系」「カジュアル系」のTweetの感情は多くがポジティブでした。 11/N

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M

@m_datasci_

1 year

先日のオースティン（ACM WebSci）ではこの論文を発表しました。 Political Honeymoon Effect on Social Media

Political Honeymoon Effect on Social Media: Characterizing Social Media Reaction to the Changes of...

dl.acm.org

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M

@m_datasci_

1 year

また、人々がChatGPTをどう使っているかを分析するために、Tweetに投稿されるプロンプトの画像からPrompt部分を抽出し、トピックモデルで分析しました。ちなみにProfessorたちが一番このChatGPT画像を投稿していました（個人的にこれは面白かった） 10/N

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M

@m_datasci_

1 year

おわりーーああ緊張した

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M

@m_datasci_

2 years

初出勤。論文でしか名前見たことないようなツヨツヨな研究者たちにたくさん紹介された。。

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M

@m_datasci_

1 year

また、AIによる仕事の代替性の文脈のもと、AI exposure scoreという、AIと職種の関係性を測る既存研究の指標を用いて、感情との関係性を見ました。するとなんと、正の相関を得られました。（下図左では有意ではないですが、少なくとも予想された負の相関はなさそうです） 8/N

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M

@m_datasci_

1 year

先日出たNature論文をまとめてみた論文紹介: ソーシャルメディアは人々の意見を過激化していないかもしれない｜M #note

論文紹介: ソーシャルメディアは人々の意見を過激化していないかもしれない｜M

「エコーチェンバー（反響の部屋）」という言葉を聞いたことがあるでしょうか。これはオンライン上で、自分と似た関心を持つユーザだけをフォローしたり、自分の意見に合致した情報のみを消費した結果、自分の意見が拡大/強化されてしまう状況/現象です。（閉じた小部屋で音が反響するみたいな状況からのネーミングです。定義参考）しかし、多くのアメリカ人がこのエコーチェンバーを認識しているにも関わらず、エコー...

note.com

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M

@m_datasci_

7 months

めちゃくちゃ良い論文だった。

えびすい・Webのマーケ、制作、集客、ライティング、デザイン（ポップ、チラシ、ポスター）をする人。

@ebyan2013

7 months

社会学者などの人文系学者は自由に研究できないみたいだから無理だと思う。あのヘリテージ・アラートみたら死んでるのがよくわかる。この論文は、土木計画学研究。公共政策バッシングの報道の論調選択過程に関する実証的分析～豊洲市場移転問題を事例に～

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M

@m_datasci_

1 year

「非IT職からも高い感心」職業別に、誰が「普段より高い頻度で生成AIについて呟くか」の指標を作り、分析しました（1以上だと普段より高い感心。下図: 緑の線）。その結果、IT系の人ももちろんですが、弁護士、教師、トレーダー等など、多くの非IT職種も普段より高い感心を示していました。 3/N

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M

@m_datasci_

1 year

渡米して半年、タスク重なったり将来への不安高まりすぎたりで超絶鬱モードになっていた。。峠は超えた模様。

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M

@m_datasci_

3 years

フェイクニュース関連でも、ミドルメディアが伝えるソーシャルメディアの反応は「大半が元になっている書き込みを特定することが出来」なかったという報告を最近見ました。この辺アツいトピックですね。

フェイクニュース生成過程におけるミドルメディアの役割

2016年のアメリカ大統領選挙を契機に、フェイクニュースに対する注目が世界的に集まっているが、国内においては研究がほとんど行われていない。本研究は，国内におけるフェイクニュースの生成過程を，オンラインニュースにおける生態系で重要な役割を果たすミドルメディアに注目して分析したものである。分析の結果、ミ …

www.jstage.jst.go.jp

Takeshi Sakaki@

@tksakaki

3 years

お。非実在型炎上の記事や！「ウマ娘」の非実在型炎上をデータから見る(鳥海不二夫) - Y!ニュース

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M

@m_datasci_

1 year

こんな感じで発表してました

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M

@m_datasci_

2 years

（マイナー学科だけど）博士課程一周して思ったことは、アカデミアの上の方にいる人に共通しているのは能力云々よりも精神力の強さな気がする

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M

@m_datasci_

1 year

今更だけど、某��伝学研究所の教授の発言や振る舞いを積極的に擁護してた海外の日本人の教授たち、ヤバすぎるので自分の言動見つめ直した方がいいと思う、といっても色々ともう遅いんだろうけど。

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M

@m_datasci_

2 years

この論文、bigdataに採択されました〜ショートペーパーとしてだけど嬉しい☺️ Bigdataと計算社会科学的な論文の相性はよく分かってなかったのもあり。年末大阪行きます🐙

M

@m_datasci_

2 years

この「新しい総称」に関して論文書いてみたので良かったら見てください！笑（Metaの社名発表時のソーシャルメディアの反応を分析しました）（査読中）

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M

@m_datasci_

1 year

共著の論文がアクセプトされました！ICWSMはソーシャルメディア系のトップ学会で、木村マヤさんはR&Rを経ずに一発アクセプトでした。今回のラウンドで一発アクセプトは投稿論文のうち7.2%の割合でした。やばすぎ。

木村マヤ

@hkefka385

1 year

I am happy to share that our paper "The Chance of Winning Election Impacts on Social Media Strategy" was accepted into ICWSM 2023. (w/ @Akira_Mat5 , @KM_datasci ,...) It is available in arXiv:

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M

@m_datasci_

1 year

この問題、生成AIの学習にイラストレーターの絵が同意なく使用されている疑惑に関してのものです。私は専門ではないので詳細は述べきれませんが、少なくともSNS上では一際ネガティブな感情を呼び起こしており、生成AIの大きな倫理的問題の一つと言えそうです。 7/N

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M

@m_datasci_

1 year

とあるTweetデータを分析していて、既に終わってしまったサービス（Naverなんだけど）の記事を配信し続けるbotに遭遇し、「Twitter世界のアーティファクト感がすごい」となった

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M

@m_datasci_

1 year

つまり、ChatGPTに関しては、一番エキサイトしているのはクリプト系であり、他のトピックはそこまで感情の変化がありませんでした。これは全体レベルではなく、個人の感情の変化を分析してみても同様でした（下図右） 15/N

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M

@m_datasci_

2 years

ACM WebSciに主著論文アクセプトされました！自信なかったので嬉しい〜〜（共著者感謝）採択率36%だったとのことです。行くぜオースティン！

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M

@m_datasci_

1 year

コミュニティノートは誤情報へのエンゲージメントを減らすことには役立ってないよねというお話 The Roll-Out of Community Notes Did Not Reduce Engagement With Misinformation on Twitter

Did the Roll-Out of Community Notes Reduce Engagement With...

Developing interventions that successfully reduce engagement with misinformation on social media is challenging. One intervention that has recently gained great attention is X/Twitter's Community...

arxiv.org

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M

@m_datasci_

1 year

Twitterはもう終わりです… これまでは多くの外部研究者がAPIを使ってBotやフェイクニュースの論文や監視ツールを作ってきたのに、イーロン・マスク氏がその研究者たちを全員パージし始めました。この生成AI時代にTwitterをどうなっていくのか、それすらも正確に測る術がなくなりそうです。

M

@m_datasci_

1 year

日本語記事あったのか TwitterがAPIを利用する研究者に対して「月額590万円を支払うか全データを削除するか」を迫っていることが暴露される - GIGAZINE

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M

@m_datasci_

7 months

読んだ読んだ。面白かった。同一ユーザをフォローリストまで含めてトラッキングするの地味にとてもめんどくさいので、改めてすごいデータハンドリング力だなぁと勉強になる。 Anti-vaccine rabbit hole leads to political representation: the case of Twitter in Japan

Anti-vaccine rabbit hole leads to political representation: the case of Twitter in Japan

Journal of Computational Social Science - Anti-vaccine attitudes pose a threat to public health by impeding the development of herd immunity. However, the proliferation and politicization of...

link.springer.com

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M

@m_datasci_

2 years

いつなくなるかもわからないと思いながら日々大切にTwitter APIを使っていこう…

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M

@m_datasci_

1 year

寄稿した記事が「第38回電気通信普及財団賞（テレコム学際研究賞）特例表彰」なるものを受賞したそうです。ありがとうございます！

越前功教授（情報社会相関研究系）、山岸順一教授（コンテンツ科学研究系）、Trung-Nghia Le 元特任助教、Canasai Kruengkrai 特任助教（コンテンツ科学研究系）...

国立情報学研究所は、情報学という新しい研究分野での「未来価値創成」を目指すわが国唯一の学術総合研究所として、ネットワーク、ソフトウェア、コンテンツなどの情報関連分野の新しい理論・方法論から応用展開までの研究開発を総合的に推進しています。

www.nii.ac.jp

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M

@m_datasci_

2 years

「主査をやめようと思ったよ」というあの発言は一生忘れないな多分

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M

@m_datasci_

2 years

おかげさまで修了できました！

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M

@m_datasci_

2 years

博士論文執筆の際にお願いしたいこと

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M

@m_datasci_

2 years

今回のBBCもそうだけど、海外では報道されてるけど日本では報道されない事例、探せば色々ありそうだけど、そういうのまとめて分析するのが弊分野なのではないか（誰か）

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M

@m_datasci_

6 months

フラグでいうと「スタンフォード大学客員研究員」と「慶応SFC上席研究員」とかはお金出せば基本誰でもなれるらしいので、ちゃんとした人はなるの避けて欲しい。紛らわしいので。。

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M

@m_datasci_

1 year

最後に（長い）、生成AIの登場で社会全体の「AI自体」への認識は変わったのか、時系列で見てみました。 Tweet数もGoogleトレンドも、ChatGPT後に急上昇しています（下図左）ただセンチメントは一様ではありませんでした（右） 13/N

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M

@m_datasci_

1 year

「サイエンスコミュニケーターの不足」とか言い出し始める人がいるけど、研究者もサイエンスコミュニケーションしてこうよ

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M

@m_datasci_

7 months

面白い。ニュース内容のセンチメント分析。約200年分、1.3万USローカルニュースの2億ベージ分を分析。経済系の人たちもこういうことするんやな。ノア・スミス「ニュースはますます悪いことを偏って取り上げがちになってきてる」（2024年1月16日） via @econ101jp

ノア・スミス「ニュースはますます悪いことを偏って取り上げがちになってきてる」（2024年1月16日）

ニュースを見てるアメリカ人のあいだでこれほど多くの悲観論が通説になりつつあるのは，どうしてだろう？

econ101.jp

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M

@m_datasci_

1 year

うちの大学で開かれていた学会に文科省の人が来ていて色々と話させてもらったんだが、「政策に良さそうな論文書いたら、送ってもらえれば省内に回します」と言ってもらえて、なんというか感覚として、「良い論文書いたら勝手に人目につく」なんて考えは効率悪すぎだなと思わされた

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M

@m_datasci_

9 months

年末に論文アクセプトの連絡、ありがたや

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M

@m_datasci_

2 years

面白かったのは、ポジティブ感情よりネガティブ感情は予測しづらい（でもネガティブ感情予測の方が大事では）。理論だけでなくデータにもちゃんと頼った予測をした人は精度が高かった（データサイエンス！）。専門性への主観的自信よりも、論文出版実績の方が予測力向��に効いていた（出版実績大事！）

M

@m_datasci_

2 years

ヤバい論文社会学者に社会変化（生活満足度や分断などの数値に基づくもの）を予測させて、一般人の予測と比べてみたという論文。結果は、、（Nature Human Behavior）

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M

@m_datasci_

9 months

私の所属が今学期開いたレクチャーシリーズのうちいくつかがアーカイブで公開されてます（今後追加される予定）。ソーシャルメディア×計算社会科学の概要掴みたかったら現状これ以上良い資料はないのでは…？（全部見るのは長いけど）

Observatory on Social Media

Formerly Truthy Research

www.youtube.com

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@m_datasci_

7 months

え、これサラッと分析しているけどとても面白い。誰が分析したんだろ。データどうやって手に入れたんだろ（データ欲しい）。 2014年から2022年の間に、香港の主要中国語紙で、「香港人」への言及が40％以上減少したとのこと。「民主」の使用も減少して、共産党フレーズが増加したと。Nikkei Asia

Pak Yiu

@pakwayne

7 months

We analysed 26,000 editorials published by the major newspapers in Hong Kong. Between 2014 and 2022, references to “Hong Kong people” fell by more than 40% in editorials Use of “Democracy” also fell while CCP phrases eg “patriots rule Hong Kong” increased

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@m_datasci_

1 year

同世代研究者三人で「それぞれ主著に一本ずつ書く」プロジェクト、無事に三本ともトップ会議採択されたの、成功すぎる…

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@m_datasci_

1 year

>RT Twitter APIの変更（←研究者からすると廃止に近い）に関して、研究者から声明（米）と署名活動（英）が出てきた。アメリカの方は（私主観で）かなり著名な研究者も名を連ねてる。イギリスの方はオックスフォードの研究者中心みたい。

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@m_datasci_

1 year

東大で授業1コマ分喋ります！工学系の「計算社会科学」という授業で6/20の回に喋ることになりました。与えられた仮題「ソーシャルメディア分析最前線」に名前負けしないように頑張ります😅

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@m_datasci_

8 months

「誤情報を検証するためにネット検索すると、その誤情報自体を信じやすくなってしまう」というNature論文厚みのある分析だった。あとJoshua Tucker氏はこの1年でNatureとScienceに何本通したんだろう…

Online searches to evaluate misinformation can increase its perceived veracity

Nature - Searching online to evaluate the truthfulness of false news articles increases the probability of believing the false news articles.

www.nature.com

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@m_datasci_

5 months

この手の研究の新しいのが出てた。研究をSNSで呟いても引用は有意義にには増えんぜという話（ダウンロード数などは増えた） Controlled experiment finds no detectable citation bump from Twitter promotion | PLOS ONE

Controlled experiment finds no detectable citation bump from Twitter promotion

Multiple studies across a variety of scientific disciplines have shown that the number of times that a paper is shared on Twitter (now called X) is correlated with the number of citations that paper...

journals.plos.org

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@m_datasci_

1 year

ICWSM 2023のAccepted Papersリスト。この学会で一気に2本（主著1本、共著1本）採択されたのは出来すぎでした

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@m_datasci_

7 months

YouTube推薦アルゴリズムの影響をちゃんと測るため、botを作成して色んな動画を踏ませ、推薦動画の分極具合を測定する実験手法を提案したよというPNAS論文平均すると推薦アルゴは穏健コンテンツを見せがち（つまり過激コンテンツの選択はユーザの嗜好要因が強い）とのこと

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@m_datasci_

2 years

口先強めの人、自分の近くにいるだけでコストだと思うのでほんと勘弁。ほとんど貢献ない論文をさもすごい実績のように語られたりするのも辛いせめて渡航費とか出してもらう話をつけたけど、結局それもどこまで払ってもらえるか信頼ならないので結局自分で払ったほうがマシだという結論になりました

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@m_datasci_

1 year

アメリカ来てもうすぐ半年になりそうだけど、とりあえず今後アカデミア100%で生きていくことはなさそうという感じになっている。論文は書き続けたいけど。

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@m_datasci_

8 months

日本帰国ですが、ちょっと早めて4月下旬くらいにすることにしました〜よろしくお願いします。

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@m_datasci_

5 months

月イチ論文読み会は次回で16回目です。参加して下さった方々に感謝🙏 今後は長期的な運営を見据え、幹事が代替わりしていきます。私はこの夏にバトンタッチで、新幹事には4月から津田塾のイムさんと東工大の橋本さんが加わってくださいました！今後も良い会になることを期待しています！

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@m_datasci_

1 year

絵文字の使用がなぜそのメッセージの信頼性を低めるのかという研究。多量の絵文字の使用は過度に説得的と見られて感情的・認知的な反発を受け手に引き起こしているよとのこと。 😇😇😇😇😇😇😇😇😇😇😇

Funny but not Credible? Why Using (Many) Emojis Decreases Message Credibility and Source Trustwor...

Emojis are paralinguistic elements that are used in computer-mediated communication to express emotions, convey tone, or simply depict objects or statements. Th...

journals.sagepub.com

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@m_datasci_

4 years

海外の研究者の方と共同研究させてもらえることになったのですが、今週kickoff的なMTGを控えていて非っ常に緊張しております。自分のコミュ力が低すぎてほんとに逃げ出したいくらいなんですが、研究者としてやってく上ではとても重要なステップだと思うので頑張ります。

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@m_datasci_

2 years

こういう実践に役立つ系の言語処理の知見、どんどん論文化して欲しい/したいんだけど、tierの高い会議ではまずアクセプトされない印象…（なんか良い方法ないかな） More Efficient Topic Modelling Through a Noun Only Approach

More Efficient Topic Modelling Through a Noun Only Approach

Fiona Martin, Mark Johnson. Proceedings of the Australasian Language Technology Association Workshop 2015. 2015.

aclanthology.org

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@m_datasci_

1 year

日本語発表時の私← 英語発表時の私→

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@m_datasci_

1 year

共著アクセプト☺️

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@m_datasci_

1 year

最後に、共著者の皆さん、ありがとうございました！

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@m_datasci_

9 months

リモートワークでは画期的なアイデアが生まれづらいというNature論文 2000万本の論文と400万本の特許を使って分析やっぱアイデア出し議論は集まってした方がよさそうということかな Remote collaboration fuses fewer breakthrough ideas

Remote collaboration fuses fewer breakthrough ideas

Nature - Analysis of research articles and patent applications shows that members of teams that collaborate remotely are less likely to make breakthrough discoveries than members of on-site teams.

www.nature.com

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@m_datasci_

2 years

新職場（朝来たらまだ誰もいなかった）