「ネット言論のダークサイド」を計算機で解析する ── データ分析による報道の技術とその再現性 ──

データの可視化

　これで必要なデータは出揃いました。今回は最終的には新聞記事として使うものですから、このデータを読者が分かりやすい形で提示する必要があります。最近はウェブ版の記事を念頭に作られることも多く、今回の記事も文章に加えて、実際に嫌がらせコメントを多く書き込まれた記者へのインタビュービデオなど、様々なメディアを組み合わせたものとなっています。そして最近の傾向として、こういったデータを見せるときに、ブラウザベースの可視化を用いることが多くなってきました。つまり、最新のウェブ・ブラウザに備わった高度な描画機能を用いて、複雑な図表の作成や、アニメーション、双方向性のある表現などが可能となり、これらを報道の場面で使おうという動きです。

　このトピックに関しては、私も仕事として関わっていますので、何か面白そうな記事に出会ったときに、改めて独立した文章として書いてみたいと思います。少々技術的になりますが、実際の可視化の作業などに興味がある方は、こちらの記事もどうぞ。



　今回の場合、こういった表現を行う場合に使うツールとしてスタンダードなD3.jsを利用し、最終的な集計結果をプロットし、アニメーション表現を使ってスライドのように繋ぐということをしています。比較的控えめな使い方ですが、今回の結果を見せるためには十分だと思います。ぜひ元の記事のプロットをご覧になってみてください。


考察

　今回の解説記事を読んでいて既視感を覚えたのですが、その原因は、要するにこれは学術論文における実験プロトコルの簡易版のようなものだからです。査読付きのジャーナルに掲載されるようなものに比べればはるかに簡易的なもので、これを読んだからといって必ずしも同じ手法で同じ解析ができるわけではありません。しかし、このようなものが調査報道の記事と共に掲載されるようになったのは大きな進歩だと思います。特に計算機を使った解析の場合、その対象が公開データセットの時は、ソースコードと解析に使った環境を公開しておけば、ほぼ同じ解析が技術さえあれば誰でも行えます。事実、先進的な取り組みをしている海外の一部マスコミでは、記事執筆に使ったコードをGitHubにて公開する動きも出てきています。

欧米メディアのGitHubレポジトリ
・The Guardian
・The New York Times
・ProPublica
・ICIJ
・Los Angeles Times