2012-01-25 19:48:33
テーマ:ブログ
ソーシャルストリームでのいわゆるやらせについて
昨年末に、某飲食店の情報を集め、口コミ情報を掲載しているサイト、「食べログ」の出店社に対して、やらせの書き込みを持ちかける業者の存在が明らかになり、ニュースなどで取り上げられたのは、記憶に新しい。
ある新聞には識者のコメントで「こういったサイトの情報を鵜呑みにせず、自分で確かめることが重要だ」というしごくまっとうなコメントが掲載されていたのが印象に残っている。
昨年の同じ頃には、Twitterでフォロワーを販売する業者の存在が明らかになったが、これと共通するものは多い。企業にとって口コミが大切になっているが、感想のコメントやツイッターのフォローワー数などは売買の対象になりやすいのだろう。
私の周りでも実際に、フォロワー数を増やしたり、SNSでのコメントを意図的に操作する会社や、それを使っている企業の存在を知っている。
さて、Twitterで、そんな意図的にフォロワー数を増やされたアカウントに対するちょっとした判別方法をここに備忘録で書いておきたいと思う。
意図的にフォロワー数を操作したツイッターアカウントかどうかを判別する方法
Step1 フォロワーが2000以上で、フォローが若干というアカウントなのだが、大して面白いことをつぶやいているわけでも、重要な情報ソースになりそうでもない。まず、この人間の感覚で疑ってみる。
Step2 その上、あまりつぶやいていない。(ツイートの数はそのアカウントのプロフィールを見ればわかる)
Step3
次のような項目について調べる。
・フォロワーがとても多いのに、他のユーザによって、リツイートされいているのを見たことがない。
・そのアカウントをリストにしているユーザを見たことがない。
・そのアカウントのツイートで他のユーザがFavariteにされているツイートが皆無。
・一時期はフォローワー数よりフォロー数のほうが多かった。
・そのアカウントがツイートしている内容が、例えば、電子書籍関係であれば、フォロワーは、出版や、電子デバイス、電子書籍関係のツイートを良くしているユーザのはず。だが、フォロワーの傾向をみるとそういった傾向が全く見られない。
・フォロワーのTLで自社宣伝や自慢が多い。
Step3の上3つは、TwitterのAPIで簡単に、調べられるのではないだろうか。また、傾向というものも、日本語形態素解析や関連語の検索APIを使えばかなりシステマティックになるだろう。
副産物として、ツイートからその人をクラスタリングするという技術が得られるが、マーケティングをはじめ、その技術は少なくなさそうだ。
ん?だからどうしたって?
こういう無料サービス作ると面白いかも、という私からの提案でした。
(社員教育の担当者は、プログラムの勉強に、社員・アルバイトに作らせるのもいいかもしれません。)
ある新聞には識者のコメントで「こういったサイトの情報を鵜呑みにせず、自分で確かめることが重要だ」というしごくまっとうなコメントが掲載されていたのが印象に残っている。
昨年の同じ頃には、Twitterでフォロワーを販売する業者の存在が明らかになったが、これと共通するものは多い。企業にとって口コミが大切になっているが、感想のコメントやツイッターのフォローワー数などは売買の対象になりやすいのだろう。
私の周りでも実際に、フォロワー数を増やしたり、SNSでのコメントを意図的に操作する会社や、それを使っている企業の存在を知っている。
さて、Twitterで、そんな意図的にフォロワー数を増やされたアカウントに対するちょっとした判別方法をここに備忘録で書いておきたいと思う。
意図的にフォロワー数を操作したツイッターアカウントかどうかを判別する方法
Step1 フォロワーが2000以上で、フォローが若干というアカウントなのだが、大して面白いことをつぶやいているわけでも、重要な情報ソースになりそうでもない。まず、この人間の感覚で疑ってみる。
Step2 その上、あまりつぶやいていない。(ツイートの数はそのアカウントのプロフィールを見ればわかる)
Step3
次のような項目について調べる。
・フォロワーがとても多いのに、他のユーザによって、リツイートされいているのを見たことがない。
・そのアカウントをリストにしているユーザを見たことがない。
・そのアカウントのツイートで他のユーザがFavariteにされているツイートが皆無。
・一時期はフォローワー数よりフォロー数のほうが多かった。
・そのアカウントがツイートしている内容が、例えば、電子書籍関係であれば、フォロワーは、出版や、電子デバイス、電子書籍関係のツイートを良くしているユーザのはず。だが、フォロワーの傾向をみるとそういった傾向が全く見られない。
・フォロワーのTLで自社宣伝や自慢が多い。
Step3の上3つは、TwitterのAPIで簡単に、調べられるのではないだろうか。また、傾向というものも、日本語形態素解析や関連語の検索APIを使えばかなりシステマティックになるだろう。
副産物として、ツイートからその人をクラスタリングするという技術が得られるが、マーケティングをはじめ、その技術は少なくなさそうだ。
ん?だからどうしたって?
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