1.
東日本大震災ビックデータワークショップ
‐Project311‐ 2012年10月28日 @東京大学
ハッシュタグを利用した
震災時におけるソーシャルメディア
の利用傾向の分析
静岡県立大学
経営情報イノベーション研究科
小出明弘

2.
ソーシャルメディアの課題・分析概要
• 災害時のソーシャルメディア
ソーシャルメディア上で何が起こっていた？
ソーシャルメディアの課題とは？
• 本分析の概要
 特にハッシュタグに注目
 いつ，だれが，どのように利用したのか？
 ユーザの行動をもとにハッシュタグを構造化
震災前後でのハッシュタグの
利用傾向の変化を複数の観点から調査

3.
使用データ
• Twitter社ご提供のツイートデータ
震災後のツイートデータとして使用
• CHIDRIプロジェクトにて収集したツイートデータ
3月7日～11日のツイートを震災前データとして使用
 データの処理と対象とするハッシュタグ
•ハッシュタグ抽出
 ツイートから“#任意の文字列”の部分を抽出
• 対象とするハッシュタグ
 震災前，震災後それぞれで最も利用されて
いた上位1000件のハッシュタグ

4.
使用特徴量
• ツイートタイミング
Tweet
 分単位でのツイート数
分布の類似性 Time
#jishin #tsunami
• ツイートユーザ集合 #TV
 ハッシュタグを使った
ユーザ集合の類似性
2011/03/11 14:30:10
• ハッシュタグの共起 Tweet…#jishin #anpi #tsunami
 同じツイート内で使われた
2011/03/13 12:50:10
ハッシュタグの類似性 Tweet…#jishin #tsunami

5.
デンドログラム #TV
#tsunami
#TBS
• ハッシュタグ間の類似度 #anpi #jishin
によりグラフを構築 #follow
#fukushima #followme
• ハッシュタグの類似関係
をより明らかに視覚化し
類似度：低
たい
• 階層クラスタリングで用
いられるデンドログラム
を使用 #jishin #anpi ・・・ #follow ・・・ #TV
類似度：高

6.
可視化結果(時間)
類似度：低
震災前 震災後
ハッシュタグの混合
定期的ツイート型 #followme，#jishin, #tsunami
#followme
イベント型 震災後誕生型
週一のラジオ，TV #edano_neroなど
類似度：高

7.
可視化結果(ツイートユーザ)
類似度：低
震災前 震災後
イベント型 定期的ツイート型
週一のラジオ，TV #followme
震災後誕生型
#edano_neroなど
定期的ツイート型
#followme，#comic 震災型
#jishin, #311care
類似度：高 ※高次元データのため，わずかな高低の違いが大きな差

8.
可視化結果(共起)
類似度：低
震災前 震災後
定期的ツイート型
#followme 定期的ツイート型
#followme
震災後誕生型
#edano_neroなど
地名型
震災・報道型 #fukushima,
#jishin, #nhk #miyagiなど
類似度：高

9.
震災 #jishin
考察
Tweet
#follow
• ツイートタイミング Time
震災関連のハッシュタグも定期的にツイートされた
 定期型ツイートと類似 #jishin #tsunami
#follow
• ツイートユーザ集合
震災関連のハッシュタグのユーザ集合が類似
 震災関連ハッシュタグは同じユーザ集合に使わ
れやすい
2011/03/13 12:50:10
• 共起関係 #jishin #tsunami #anpi #311care #japan…
ある程度カテゴライズされる
 ほとんどハッシュタグだけのツイートが乱発

10.
今後の課題，応用について
• まとめ
 ハッシュタグを利用した震災時のTwitter利用傾向を
マクロ視点で調査
• 課題と目標
 その他のTwitter特有機能(Mention，RT)などの同様
な調査(ほぼ調査済み)
 震災時のTwitterユーザの行動の変化をモデリング，
問題点，伝達のボトルネック抽出
• 次なる災害への対策
ソーシャルメディアをより有効に活用するための指針
的確な情報の共有，伝達による効率的情報の補完