第四章　調査概要

今回の問題関心を探るに当たり、まずはどのような環境の下コミュニケーションが生まれるのかを考えた。そこで、会話におけるひとつひとつのツイートだけでなく、全体の“流れ”に注目するため、タイムラインを分析対象として設定することにした。どのTLにするかは、扱いやすさから筆者自らのTLを使用することにした。また、TLをデータとして扱うために、CSV形式^([1])でログを取って保存できる“TwLog2”というツールを使用した。

データを取るに当たり、どの時間帯のTLをデータとして使うのが妥当なのか検討したところ、なるべく多くのユーザーが比較的高い頻度でツイートしている時間帯が良いと考えた。理由としては、共通の話題などで盛り上がり、そこから会話が始まったりリツイートをしたりと、コミュニケーション性が高いTLになると考えたからである。そこで、フォローしているユーザーの大半が、筆者の好きなある芸能人のファンであることから、その芸能人が出演しているTV番組・ラジオが放送されている時間と、その前後数十分〜1時間のTLを毎週取り、その中から興味深い内容であるものを選び、分析することにした。選択したデータの詳細は以下のとおりである。なお、これらのデータは巻末に掲載してある。

＜タイムライン１＞

日時：2012年11月8日　20：44〜22：59までのTLを記録(番組放送時間…21：00〜21：53)

＜タイムライン２＞

日時：2012年11月29日　22：16〜0：00までのTLを記録(番組でのタレント出演時間…22：36〜22：58)

※巻末資料及び本文中に掲載されているユーザーIDに関しては、個人情報保護のため有名人、bot、情報提供アカウントを除いてアットマーク(＠)以降のアルファベット3文字を残し、その後に続く文字は「xxx」という風に全て隠してある。

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