[NetMiner 4] ソーシャルメディアデータの収集と分析

"NetMiner 5入門者のための第一歩、基本操作から論文データ分析まで一気に！"

"社会的な世論トレンドを素早く把握する方法！ニュース・コミュニティデータ分析講座" • ニュースデータには、最新の事件、経済の変化、政治動向、自然災害などの重要な情報が含まれており、企業や個人がこうした変化を迅速に把握するために活用できます。オンラインコミュニティデータは、さまざまなテーマに関する利用者の意見や情報を含むテキストデータであり、社会的・文化的なインサイトを提供します。 • ニュースやコミュニティデータ、テキスト分析、テキストネットワーク分析の手法を用いることで、市場分析、政策立案および意思決定、世論の反応分析、トレンド分析、教育・研究、危機対応および災害管理など、さまざまな目的に活用できます。

本課程では、論文データを直接収集し、前処理を行ったうえで、ソーシャルネットワーク分析を通じて研究動向を把握する方法について学びます。文献情報収集ツール（Biblio Data Collector）を用いたデータ収集、「論文」と「著者'」が結び付いた2モード関係を「著者」と「著者」が結び付いた1モードネットワークへ変換する方法、さらに抄録などの非定型テキストデータからの単語抽出、キーワードネットワークの分析および可視化方法について、実習を中心に学習します。

本講座は、ビッグデータ分析に適したプログラミング言語であるPythonを活用し、ウェブやSNSなどのソーシャルビッグデータを自ら収集・加工・分析してみる教育課程です。Pythonプログラミングの実習を「やってみる」形式で進めるため、プログラミング経験のない人文・社会科学分野の研究者でも簡単に学習できます。本講座を受講すれば、Pythonの習得、データ収集、ビッグデータ分析のすべてが可能になります。

本講座では、NetMinerのテキストネットワーク分析機能を活用し、ニュース記事、Twitter、演説文などの非構造化テキストデータを分析する方法を扱います。非構造化テキストデータからの単語抽出、トピックの発掘、単語ネットワークの構築および可視化、主要キーワードの選定に至るまで、テキストネットワーク分析の全過程に関する理論的基礎を身につけることができます。また、NetMinerを用いて、ニュース記事やTwitterの実データに分析手法を適用する実習も行います。

購入者-商品、利用者-コンテンツ、単語-文献のように、現実のデータの大半は'2-モード'の関係であるにもかかわらず、一般的な1-モード分析手法を無理に適用し、指標の歪みやデータ変換の限界に直面していませんか？ 2-モードネットワークの基本原理から、データ変換（Conversion）および直接分析（Direct/Bipartite）のアプローチ、さらにNetMinerを活用した利用者プロファイリングと関連分析の実習まで、明快な解決策をご提示します。 データ変換や指標算出に迷う時間を減らし、テキスト・書誌・SNSデータを網羅する卓越した2-モードネットワーク分析力で、研究と実務のインサイトをさらに一段階引き上げてみませんか。

• SNAで重要な研究対象となってきたネットワーク内の役割（Role）と地位（Position）を分析する方法論を紹介し、NetMinerを用いた実習を通じてその原理を理解するとともに、活用事例を学べる内容で構成されています。 • 本教育課程を通じて、さまざまな側面から仲介（Brokerage）役割を測定し、ネットワーク内の行為者の役割と地位を関係パターンから判断するとともに、役割グループ間の関係によってネットワーク全体を要約することで、複雑なネットワークを構成する中核的な構造を発見できます。

本コースでは、ネットワークデータの分析結果を統計的にどのように解釈し、統計量の有意性をどのように検定できるかについて学習します。伝統的な統計手法であるクロス集計分析、分散分析、相関分析、回帰分析などを行う際には、ネットワークデータやネットワーク指標が持つ特性が有意性検定に及ぼす影響を理解し、適切な方法を用いる必要があります。本コースは、変数間の関連性分析、ネットワーク指標の有意性検定、複数のネットワーク間の関連性分析など、研究者が頻繁に直面する分析テーマごとの事例と、NetMinerを用いた実習で構成されています。

ネットワーク内でオブジェクト同士が密に結び付いているグループを、凝集グループと呼びます。つながりが多く見られる凝集したグループを見つけ出すさまざまな方法の中から、頻繁に活用されているクリーク、k-コア、コンポーネント、コミュニティなどの分析手法について、詳しく深く学びます。この教育課程を通じて、ネットワークデータから中核となるグループを見つけたり、密接に結び付いたクラスターを発見したりしてみましょう。

ネットワーク上に現れる特定のノードの重要度を、ネットワーク中心性といいます。これを測定するさまざまな方法がありますが、その中でも代表的かつ汎用的に活用されている7つの中心性指標について詳しく学び、実際のデータを通じて分析する内容で構成されています。教育課程を通じて、さまざまなネットワークデータに適した中心性指標を選択し、適用してみましょう。

ネットワークデータ分析で最も基本的に試みるのが、ネットワーク特性の分析です。ノードとリンクの頻度から始め、接続線数の分布特性、密度、最短距離、凝集係数など、ネットワークの構造的特徴を説明するさまざまな指標の原理と意味について詳しく扱います。ネットワーク構造を数値的に測定できれば、他のネットワークとの比較が可能になります。この教育課程を通じて、皆さんのネットワークデータが持つ特性をさまざまな側面から定義してみましょう。

ネットワークデータを視覚的に確認し、構造を探索し、分析結果を効果的に表現するためには、さまざまな可視化方法を理解し、適用できる必要があります。NetMinerは、ネットワークデータや分析結果を効果的に表現できる機能を提供しています。この教育課程を通じて、皆さんのネットワーク分析結果を美しく表現し、要点を効果的に伝えてみましょう。

ネットワーク分析を通じて正確で意味のある結果と示唆を得るためには、分析の方向性と方法に応じてデータを適切に処理する必要があります。本講座では、ネットワークデータを準備・入力する際に知っておくべき必須の前処理方法を説明し、実際のデータを用いてNetMinerでさまざまなデータクリーニング、抽出、変換方法を実習します。

この教育課程では、ソーシャルネットワークとソーシャルネットワーク分析（SNA）とは何かというところから始め、関連する主要な理論と分析方法、ネットワークデータを理解し、観察した現象からネットワークデータを構築する具体的なプロセス、研究設計のプロセスについて説明しています。ソーシャルネットワーク分析の第一歩を踏み出すうえで、データモデリングは非常に重要です。この教育課程を通じて、馴染みがないかもしれない 'ネットワークデータ'について十分に理解し、関心のあるテーマから自らネットワークデータを作成または収集するプロセスを設計してみてください。

論文内のデータをどのように分析し、研究の流れをどのように読み取ればよいでしょうか？ 本講座では、NetMiner 5とBiblio Data Collectorを活用し、書誌情報の収集からネットワーク分析、トピックモデリング分析まで、定量的な研究動向分析を扱います。書誌データの処理能力とネットワーク分析技術を習得し、研究トレンドを客観的かつ効率的に把握できるようになります。

"実務・研究ですぐに使えるソーシャルネットワーク分析研修" 組織、社会、コンテンツにおける'関係'をデータとして分析したいと思いませんか？ソーシャルネットワーク分析（SNA）は、人、情報、システム間の関係を構造的に理解し、隠れたインサイトを導き出す強力な分析手法です。ソーシャルネットワーク分析の基礎理論から実践まで、NetMiner 5を活用して、実務・研究にすぐに応用してみましょう。

さまざまな実務現場にテキスト分析を活用したいものの、慣れないコーディングの壁に戸惑っていませんか？ 実際の論文や研究報告書で頻繁に活用されている最新のトピック分析手法（LDA、BERTopic、BERTrend）を中心に、核心となる理論を簡潔に整理し、プログラミングなしでNetMiner 5を使って実データを分析しながら、実践的な分析スキルを身につけられる講座です。

この教育課程では、ネットマイナー（NetMiner）という分析ツールを紹介し、基本的な使用方法を扱います。データファイルを開いて編集し、外部データを取り込み、可視化や分析を実行する方法について基礎実習を行い、初めてネットマイナーに触れる方の抵抗感や難しさを軽減します。

Pythonによる韓国語テキスト分析と自然言語処理 ワードクラウドによる可視化、形態素分析、トピックモデリング、クラスタリング、類似度分析、テキストデータベクトル化のための Bag of Words と TF-IDF、機械学習とディープラーニングを活用したテキスト分類、Hugging Face の活用法

ビッグデータ分析に必要なコアPython文法を確認し、さまざまな例を通じてビッグデータファイル処理および視覚化方法などを提示しました。

将来のデータ分析の専門家になりたいですか？今、その機会をつかみましょう！最先端の人工知能技術とビッグデータを通じて無限の可能性を探求し、強力なインサイトを導き出す方法を学ぶ特別な機会です。

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