データの種類 |
テキスト
映像
時系列
画像
音声
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データの変数(パラメーター)の変数名 |
発言者の年齢|日時|発言者の性別|発言数|発言者数|場所|発言者の所在地 |
データの概要説明 |
自分が社会的にどれだけ認知されているかを図る指標として、SNS上での自身を想起させるようなキーワードの発言数、発言者数、発信地点、その時間変化をデータ化する。 |
想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス |
自身を想起させるようなキーワードに関して、どのような単語が、どのような対象に対して気に入られやすく、いつどこでどういったシチュエーションでそのキーワードを対象が思い出すことが多いのかを分析する。
具体的には表形式にして、該当する条件の欄にその数を加算していき、最終的に得られた表をグラフなどで可視化する。 |
想定しているデータの分析・シミュレーションプロセスの結果 (データ分析結果/ツールの出力/典型例など) |
自身を象徴するキーワードの、様々な対象に対する受け入れられやすさがわかる。それによって、自身が社会的に効率的に認知されるための新たなキーワードを提唱するときに、どの対象にはいつ、どのような形の発言をすれば、どのくらいの期間、どの程度の話題性を生むことが出来るかがわかる。 |
上記の分析・シミュレーションプロセス以外に期待する分析 |
逆に自身を想起させるようなネガティブなキーワードに対しても同様の分析を行ったり、他の現存する著名人に対しても同様の分析を行うことで、どのようなキーワードは発信してはならないかということや、時代ごとにおける受け入れられ易いキーワードの大まかな傾向を掴み、その流れを分析することで、次の時代に受け入れ易いような革新的な標語を想起させる可能性を生じさせることができる。 |
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