ソーシャルリスニングにおける分析アプローチの類型化
白土由佳*1
Email: yuka@bunkyo.ac.jp*1: 文教大学情報学部メディア表現学科◎Key Words

1.

ソーシャルリスニング，データ分析，ソーシャルメディア，社会調査

はじめにソーシャルメディアの一般化に伴い，それを通じたコミュニケーションの蓄積をデータとして活用することがさまざまな分野で行われている。ソーシャルメディアのデータを分析し活用する取り組みをソーシャルリスニン
グと呼ぶ。
筆者はこれまで，社会学の立場からソーシャルリスニングの実践を通じた社会の理解や，実践のためのフレームワークの検討に取り組んできた(1)。本稿では，フレームワークの中の「データ理解」において，分析アプローチに焦点をあてる（図 1）。ソーシャルリスニングを行うにはどのような分析アプローチが有効か。ソーシャルメディ
アのデータ特性を鑑みて，いくつかの事例を通じて検討し俯瞰的な視座を得たい。

理論的・方法論的課題とは，(1)社会ネットワークの構造や関係的メカニズムの解明，(2)因果の推論と因果メカニズムの解明，(3)意味世界の探求である。
筆者がこれまで取り組んできた研究について，3 つの理論的・方法論的課題に分類し，さらにソーシャルメディアのデータを主体と行動およびその集計という観点から分け，分析アプローチを類型化した（表 2）。
表 2 社会学の理論的・方法論的課題とデータ特性による分析アプローチの類型

コ
社会学の理論的・分析

⽅法論的パターン

研究題⽬

課題

本稿の対象部分

主体による⾏

主体の属性

つ

ミなュ

がニり

ティ

構造・関係

A

Wikipediaにおける編集者の活動分析

グ
ル!
プ・

動

属性・⾏動の集計

ハ属

テ

ッ

テ性

キシ

キ

傾 やス

ュス

向 ⾏

トタト

動

グの

●

●

“東京県⺠”の多様な東京スタイル−
mixiの県⺠コミュニティにみる共有性

Set：データ決定

Get：データ取得

Understand：
データ理解

B

2. データの定義

3. データ取得

4. 基本的な集計

5. データ分析・考察
6. データクレンジング

CRepeat：繰り返しD

当事者の語りに⾒る不妊治療を内包す本稿では，瀧川によるデジタル社会調査の整理(2)に基づき論を進める。瀧川は，社会生活のデジタル化を前提にデジタルデータを観察データ，サーベイデータ，実験データに 3 分類している（表 1）。ソーシャルリスニングで対象とするデータはデジタルトレース（デジタルの足あと）と呼ばれるソーシャルメディアを通じた発信やコミュニケーションであり，観察データにあたる。
表 1 「デジタルデータの分類」瀧川(2)より引用

E

Twitterに⾒る不妊治療当事者のリアリ
ティとメディアとしての役割の検討

●

●

●

●

●

「尾瀬」とは -尾瀬国⽴公園の保全と●●活⽤に向けて商店街に関するソーシャルメディア情F

報の分析−横浜六⾓橋商店街の事例−
⼝コミ情報によるパクチー（⾹菜）

●

●

●

●

ソーシャルメディアのデータの分類について詳しく触れておきたい。本稿では，ソーシャルメディアのデータを主体と行動という観点で分けた。頻繁に更新されることのない属性，頻繁に更新されることを想定した行動，それらの集計である。主体の属性とは主体同士のつながりやグループあるいはコミュニティへの参加，テキストによる主体自身の属性の表明などを想定している。主体による行動とは投稿内容のテキストやハッシュタグ等を想定した。最後に属性や行動の集計とは，行動の頻度などである。

3.

瀧川はさらに，デジタル社会調査を社会学における3 つの理論的・方法論的課題に関連づけて論じている。3 つの●る⽣活の特徴

ブームの分析

デジタル社会調査におけるソーシャルリスニ
ング●

ソーシャルメディアTwitterからみる

図 1 ソーシャルリスニング実践フレームワーク“SGUR”における本稿の対象部分

2.

●をめぐるネットコミュニティ分析−

意味世界

情報ソースの論点性・集中性を要再検討●

共有化と⽣活化から⽣成される2つの“かわいい” −4ファッションスタイル

1. ソースの選定●と固有性−

各分析アプローチの事例

本章では，筆者によるいくつかの研究事例を通じて各分析アプローチを説明する。なお，筆者は因果の推論と因果メカニズムの解明の研究には取り組んでいないことから除外する。

3.1

社会ネットワークの構造や関係的メカニズムの解明
パターン A
主体の属性としてつながりデータ，およびその集計値࡞㛵ಀࢆ⥔ᣢࡋ࡚ࡶࠊ࠶ࡿ᫬ࠊࡑࢀࡀ᮰⦡࡛ࡋ࠿࡞࠸࡜ព㆑ࡉࢀࡿ࡜ࠊᮾி࡬ࡢ៿ࢀࢆࡶࡕࠊᮾி࡟ฟࡿࠋࡑࡢ᫬ࡢゎᨺឤࡣࡲࡉ࡟⮬⏤࡛࠶ࡿࠋࡋ࠿ࡋࡑࡢ⮬⏤ࡶࠊࡩ࡜Ẽࡀࡘࡃ࡜ࠊ㌟㏆࡞ୡ⏺࡟ㄡࡶ࠸࡞࠸Ꮩ⊂࡜࡞ࡾࠊ࠸
を用いるパターンである。
事例として Wikipedia におけるࡘࡋ࠿ᮃ㒓࡬ࡢᛕ࡛ࠊᨾ㒓࡬ᡠࡾࡓ࠸࡜㢪࠺ࠋࡑࡋ࡚ᆅඖ࡟ᡠࡗࡓ᫬ࡢᏳሚឤࡣࠊᮾி࡬⬺ฟࡋࡓ࡜ࡁࡢゎᨺឤ(3)࡜ᑐ↷ⓗ࡟ࠊᬮ࠿࡞ぶᐦ࡞ឤ᝟࡟そࢃࢀࡿࠋࡑࡢࡼ࠺࡞ᚠ⎔ࡍࡿᵓ㐀ࢆᨭᣢࡍࡿࡢࡀࠊᅛ᭷࡜ඹ᭷ࡢᑐ↷ᛶࡀࣝ
編集者の活動分析をあげる。
各編集者が編集した記事を࣮ࣛࣝ㸦ᮃ㒓ⓗ㸧࡜࢔࣮ࣂࣥ㸦ᮾிⓗ㸧࡞ࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕ࡢᑐ↷ᛶ࡟ኚ᥮ྍ⬟ࡔ࠿ࡽ࡛࠶ࡿࠋ
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ノード，編集順をリンクとしたネットワーク分析を行い，
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さらにネットワーク分析によって得られた平均経路長や୧᪉ࡀ≉໬ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ୧⪅ࡀศ໬ࡍࡿ㛵ಀࢆᙧᡂࡍࡿࡢ࡟ᑐࡋ࡚ࠊ⼥ྜࡍࡿ㛵ಀࡀᙧᡂࡉࢀࡿࠋࡇࡢ⼥ྜ㛵ಀࡣࠊぶᐦ㸦᮰⦡㸧࡟ࡳࡽࢀࡿ⃰ᐦ࡞㛵ಀ࡜⮬⏤㸦Ꮩ⊂㸧࡟ࡳࡽࢀࡿᕼⷧ࡞㛵ಀ࡜ࡢ୰㛫࡟఩⨨ࡋࠊྠ᫬࡟ࠊ≧ἣクラスター係数を集計値として編集者の行動の類型化を࡟ᛂࡌ࡚ࠊࡘࡲࡾ࠶ࡿ᫬ࡣぶᐦ࡟᣺ࡿ⯙࠸ࠊ࠶ࡿ᫬ࡣ⮬⏤ࢆㅻḷࡍࡿࡼ࠺࡟ࠊ≧ἣ࡟ᛂࡌ࡚ᰂࡽ࠿࡞ᑐᛂࢆ♧ࡍ㛵ಀ࡛࠶ࡿࠋࡑࢀࢆ㸺♫஺ᛶ㸼࡜࿧ࡪࠋࡘࡲࡾ♫஺ࡣࠊぶᐦ࠿⮬⏤࠿ࡢ㑅ᢥ࡛ࡣ࡞ࡃࠊࡑࡢ୧⪅ࢆ⼥ྜࡉࡏ࡞ࡀ
行った。
集合知はいかにして形成されるか，編集者の行為ࡽே㛫㛵ಀ࡟ᰂ㌾࡟ᑐᛂࡍࡿ≧ἣ୺⩏ⓗ࡞㛵ಀ࡛࠶ࡿࠋࡇࡇ࠿ࡽࠊ♫஺ࡣࠊࡼࡾᅛ᭷㸦ぶᐦ⣔㸧ᐤࡾࡢぶᐦ♫஺ᅪ࡜ࡼࡾඹ᭷㸦⮬⏤⣔㸧ᐤࡾࡢ⮬⏤♫஺ᅪ࡟༊ศࡉࢀࡿࠋࡉࡽ࡟ᒎ㛤ࡍࡿ࡜ࠊ≧ἣ㐺ᛂⓗ࡞♫஺ᛶ࡟ᑐࡋ࡚ࠊ㸺という観点から考えている。
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Various Styles of “Tokyo-Kenmin”- Analysis of the Common and Original Characteristics of the Prefectural Communities on mixi -ぶᐦ࠿⮬⏤࠿㸼ࡣ≧ἣ㐺ᛂⓗ࡛ࡣ࡞ࡃࠊᙉࡃ⮬ᕫ㛵୚ᛶࡀඃඛࡉࢀࡿ࡜࠸࠺ព࿡࡛ࠊ♫஺ᛶ࡜ࡢᑐẚ࡛㸺⮬ศᛶ㸼࡜࿧ࡪࠋࡘࡲࡾศ໬࡜⼥ྜࡢ㛵ಀࡣࠊ♫఍ⓗ࡟ࡣ⮬ศᛶ࡜♫஺ᛶࡢᑐ↷ᛶ࡟ኚ᥮ࡉࢀࡿࠋ
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5.7.1 ᒾᡭ┴ᒾᡭ┴ࡢᮾி㸺┴Ẹ㸼ࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕ࡢ⣔⤫㸦⾲ 7㸧ࡣࠊ⥲ᩘ 91ࠊ8 ⣔⤫࡟ศ㢮ࡉࢀࡓࠋࡉࡽ࡟ 8 ⣔⤫ࢆࡑࢀࡒࢀࡢඹ᭷࣭ᅛ᭷ࡢᵓᡂẚࢆࡶ࡜࡟ 4 ᅪᇦ࡬ࡢ≉ᐃ໬ࢆࡍࡿ࡜ࠊᅗ 6 ࡟♧ࡉࢀࡿᵓ㐀࡜࡞ࡿࠋᒾᡭ┴ࡢᵓ㐀ᅗࡣぶᐦᅪ࡜⮬⏤ᅪࡀࡁࢀ࠸࡟ศ໬ࡍࡿࣃࢱࣥ࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋぶᐦᅪࡣ㸺ᚰࡣᒾᡭ㸼ࢆ᰾࡟㸺┒ᒸࢢ࣓ࣝ㸼㸺ᒾᡭࢢ࣓ࣝᗑ㸼ࡀ⧅ࡀࡾࠊࡉࡽ࡟࡝ࡢᅪᇦ࡟ࡶᒓࡉ࡞࠸㸺ᒾᡭࡢ࣐࢖࣑ࢡ㸼ࡶᙉࡃ㸺ᚰࡣᒾᡭ㸼࡟⧅ࡀࡗ࡚࠾ࡾࠊࡇࡢぶᐦᅪࡀᒾᡭࡢᮾி㸺┴Ẹ㸼ࡢ᭱኱ࡢ≉ᚩ࡟࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋࡇࢀ࡟ᑐᢠࡍࡿࡢࡀ⮬⏤ᅪ࡛ࠊࡑࡇ࡟ 4 ࡘࡢ⣔⤫ࡀ⦆ࡸ࠿࡟㐃࡞ࡿࠋ㸺ࢼ࢖࣮ࣈ࡞⚾㸼࠿ࡽ㸺ᛌ㐺࣮࣒࣡ࣥࣝ㸼㸺ᴦࡋ࠸⠇⣙ࣞࢩࣆ㸼ࡑࡋ࡚㸺㉁⣲࡛ࡶࣅ࣮ࣗࢸ࢕㸼࡬࡜⧅ࡀࡾࠊᮾிࣛ࢖ࣇ࡛ࡢ୍ேᬽࡽࡋࡀᾋ࠿ࡧୖࡀࡗ࡚ࡃࡿࠋ

3.2 意味世界の探求
パターン B
主体の属性としてコミュニティへの参加データ，およびその集計値を用いるパターンである。事例として上京者のライフスタイル分析 をあげる。本研究では mixi の上京者コミュニティに参加するユーザを対象に，そのユーザらが他に参加するすべてのコミュニティから上京者らがどのようなライフスタイル特性を持つかを明らかにした。
⾲- 7 ᒾᡭ┴⣔⤫ᅗ⣔ྡᨭᣢᗘඹ᭷⋡L1

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図 2 岩手出身東京在住者コミュニティに参加するユーザのライフスタイル特性
山崎(4)より引用
66
ここで注目したいのは mixi におけるコミュニティの特性である。mixi ではユーザが自由にコミュニティを作成，参加できる。それはさながら，ユーザが自由に項目を作成できるライフスタイル調査のようなものである。ユーザが自由に作成・参加できるコミュニティは，一般的なアンケート調査よりもはるかに自由度が高いことに加えて自己紹介のようなテキストによる属性開示よりもまとまりのあるデータとして捉えられることから，特定の集団に関するライフスタイル特性を見る上では有益であることが示唆される。
パターン D
主体の属性としてテキストデータ，主体による行動として同じくテキストデータ，さらにその集計値を用いるパターンである。事例として Twitter に見る不妊治療当事者の言説分析(5)をあげる。Twitter はしばしば，不妊治療当事者がどのような治療を行っているか自己紹介に掲載し，同じ治療に取り組むユーザらが交流するという形で使われている。そこで自己紹介文に掲載されるキーワードを変数としてユーザを分類し，どのような治療に取り組んでいるかというユーザの傾向から当事者の悩みやメディア利用のあり方を明らかにした。
ソーシャルメディア上には不妊治療に関連する投稿が溢れているが，当事者による投稿，さらにはどのような治療に取り組んでいる当事者による投稿かという観点で分類し言説を精査することで，より当事者の生活におけるリアリティに迫ることができた。
パターン F
主体による行動としてテキストデータ，およびその集計値を用いるパターンである。事例として六角橋商店街に関するソーシャルリスニング(6)をあげる。六角橋商店街に関する投稿をデータとして収集したのちに各ユーザの投稿数という集計値を用いて投稿を分類した上で，投稿内容から商店街の価値共創のあり方を明らかにしている。

4.

分析アプローチの類型化によって示唆される
こと

以上，ソーシャルリスニングにおける分析アプローチの類型について，いくつかの事例を紹介しながら説明した。今や，ソーシャルメディアのデータ分析は決して珍しいものではなく，学術的のみならずマーケティングへの活用など多方面に応用されている。さらに，ソーシャルメディアのデータも手に入りやすい環境となっていることから，取り組みへのハードルは決して高くない。
一方で，ソーシャルリスニングを通じて社会学の理論的・方法論的課題へ迫るためには単に「特定のキーワードを含む投稿を集め分析するだけ」では不十分であると考えられる。これまでいくつかの事例で示した通り，分析は常に複数のデータを組み合わせて行われている。そのどれもが事前に決まった方法論に則っているわけではなくその時々に応じて分析アプローチを工夫しての結果だが，本稿で分析アプローチを俯瞰することで改めて複数のデータの組み合わせの重要性が示唆された。複数のデータの組み合わせは，研究の目的とデータ特性に応じて取捨選択が求められる。

5.

おわりに

今後は，従来型のアンケート調査を通じた社会調査のように，社会調査としてのソーシャルリスニングの方法論をより精緻化させていきたい。

参考文献
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)

白土由佳：
“ソーシャルリスニングのフレームワークSGUR（サグール）の提案と実践”，CIEC 春季カンファレンス論
文集，Vol.12, pp.9-16 (2021)．
瀧川裕貴；“世界および日本におけるデジタル社会調査”,
社会学評論，Vol. 71, No. 1, p. 84-101 (2020)．
山崎由佳, 井庭崇, 熊坂賢次：“Wikipedia における編集者の活動分析”, 人工知能学会第二種研究会資料，No. SWO-021,pp.02- (2009)．
山﨑由佳，熊坂賢次：““東京県民”の多様な東京スタイル－ mixi の県民コミュニティにみる共有性と固有性 －”，情報社会学会学会誌，Vol.6, No.1, pp.59 – 73 (2011)．
白土由佳，白土慧：“Twitter に見る不妊治療当事者のリア
リティとメディアとしての役割の検討”，2021 年度社会情報学会(SSI) 学会大会 (2021)．
白土由佳，寺嶋正尚：“商店街に関するソーシャルメディア情報の分析−横浜六角橋商店街の事例−”，余暇ツーリズム
学会誌，No. 9, pp.31 – 40 (2022)．