{"created":"2023-05-15T14:46:50.270175+00:00","id":10504,"links":{},"metadata":{"_buckets":{"deposit":"71fa7ccc-958a-4da1-a38c-5e40d2a2d1d7"},"_deposit":{"created_by":11,"id":"10504","owners":[11],"pid":{"revision_id":0,"type":"depid","value":"10504"},"status":"published"},"_oai":{"id":"oai:ksu.repo.nii.ac.jp:00010504","sets":["14:8:1032"]},"author_link":["22175","22599"],"control_number":"10504","item_10002_biblio_info_7":{"attribute_name":"書誌情報","attribute_value_mlt":[{"bibliographicIssueDates":{"bibliographicIssueDate":"2019-03-29","bibliographicIssueDateType":"Issued"},"bibliographicPageEnd":"81","bibliographicPageStart":"63","bibliographicVolumeNumber":"34","bibliographic_titles":[{"bibliographic_title":"京都マネジメント・レビュー"},{"bibliographic_title":"Kyoto Management Review","bibliographic_titleLang":"en"}]}]},"item_10002_description_5":{"attribute_name":"抄録","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"インターネットの発展とともに経営学でもビッグデータ分析で知見を導くデータサイエンスが広まっている.しかし,実際にはSNS データの中身を分析した研究は経営学分野ではあまりない.本稿では日本におけるビッグデータの利活用を概観した後,インターネット上のソーシャルネットワーク情報であるTwitter 研究の現状を把握する.これにより日本ではTwitter 研究が情報学分野に偏っていることを確認した.この理由として,Twitter 情報を分析する為にはAPI を用いてデータを取得することが必要であるが,この手法や技術に関する情報が少ないことが明らかになった.この分析から経営学分野でTwitter 情報の分析が少ない原因の一端がデータ収集の手法であると捉え,本研究ではTwitterAPI を利用したデータ収集の手法としてMIT のGloor 教授の開発したCondor を用いてデータの収集及びソーシャルネットワーク分析を行う手順を検討した.","subitem_description_type":"Abstract"}]},"item_10002_publisher_8":{"attribute_name":"出版者","attribute_value_mlt":[{"subitem_publisher":"京都産業大学マネジメント研究会"}]},"item_10002_source_id_11":{"attribute_name":"書誌レコードID","attribute_value_mlt":[{"subitem_source_identifier":"AA1167166X","subitem_source_identifier_type":"NCID"}]},"item_10002_source_id_9":{"attribute_name":"ISSN","attribute_value_mlt":[{"subitem_source_identifier":"1347-5304","subitem_source_identifier_type":"PISSN"}]},"item_10002_version_type_20":{"attribute_name":"著者版フラグ","attribute_value_mlt":[{"subitem_version_resource":"http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85","subitem_version_type":"VoR"}]},"item_creator":{"attribute_name":"著者","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorNames":[{"creatorName":"井村, 直恵","creatorNameLang":"ja"},{"creatorName":"イムラ, ナオエ","creatorNameLang":"ja-Kana"},{"creatorName":"IMURA, Naoe","creatorNameLang":"en"}],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"22175","nameIdentifierScheme":"WEKO"}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"RIOPELLE, Ken","creatorNameLang":"en"}],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"22599","nameIdentifierScheme":"WEKO"}]}]},"item_files":{"attribute_name":"ファイル情報","attribute_type":"file","attribute_value_mlt":[{"accessrole":"open_date","date":[{"dateType":"Available","dateValue":"2020-10-22"}],"displaytype":"detail","filename":"KMR_34_63.pdf","filesize":[{"value":"1.3 MB"}],"format":"application/pdf","licensetype":"license_note","mimetype":"application/pdf","url":{"label":"KMR_34_63.pdf","url":"https://ksu.repo.nii.ac.jp/record/10504/files/KMR_34_63.pdf"},"version_id":"4b5ccf48-1806-4730-bebd-38c7923a9aa8"}]},"item_language":{"attribute_name":"言語","attribute_value_mlt":[{"subitem_language":"jpn"}]},"item_resource_type":{"attribute_name":"資源タイプ","attribute_value_mlt":[{"resourcetype":"departmental bulletin paper","resourceuri":"http://purl.org/coar/resource_type/c_6501"}]},"item_title":"SNS 上のソーシャル・ネットワーク分析としての Condor を用いた Twitter 分析の手法と可能性","item_titles":{"attribute_name":"タイトル","attribute_value_mlt":[{"subitem_title":"SNS 上のソーシャル・ネットワーク分析としての Condor を用いた Twitter 分析の手法と可能性","subitem_title_language":"ja"},{"subitem_title":"Current status and issues on SNS Big data analysis : Methods for Twitter analysis by Condor","subitem_title_language":"en"}]},"item_type_id":"10002","owner":"11","path":["1032"],"pubdate":{"attribute_name":"PubDate","attribute_value":"2020-10-22"},"publish_date":"2020-10-22","publish_status":"0","recid":"10504","relation_version_is_last":true,"title":["SNS 上のソーシャル・ネットワーク分析としての Condor を用いた Twitter 分析の手法と可能性"],"weko_creator_id":"11","weko_shared_id":-1},"updated":"2023-12-05T00:12:12.769889+00:00"}