タグ : ツイッター

Twitterのタイムラインは2度読み込もう!


この記事の所要時間: 20秒 〜 30秒程度(1272文字)


先週、Twitterについて人騒がせなニュースがあった。タイムラインが時系列順から関心度順に変更になるというもの。これに反発するユーザーが大量のツイートをしたので、この噂を目にした人も多いだろう。CEOのジャック・ドーシーが否定して騒ぎは収まったようだが、ユーザーのタイムラインに対する強いこだわりを改めて確認する結果となった(参考:TwitterのドーシーCEO、「来週タイムラインを変更」のうわさをツイートで否定|ITmedia ニュース)。
 
さて、このニュースで見逃してならないのは、ドーシーのツイートにあるTwitterの使い方。ここに、ちょっとしたお宝情報があった。タイムラインを2度読み込むと良いことが起きるというのだ。
 

Twitter

credit: yourschantz via pixabay

 
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短縮URLは踏むな!使うな!!


この記事の所要時間: 250秒 〜 350秒程度(1695文字)


Twitterやインスタントメッセージでは、今でも短縮URLを見かけることがある。紹介するページの本来のURLは長いことがあるので、それを短縮して文字数を減らすために使われるものだ。bit.ly、goo.gl、ow.ly あたりが代表的なサービスだろうか。これらの短縮URLをクリックすると、自動的に元のURLにリダイレクトされるようになっている。自分自身では使ってなくても、目にしたことがある人は多いだろう。
 
さて、この短縮URL。最初に登場したころは魅力もあったが、今ではかなり危険な代物になっているように思う。前からあるからといって何となく使っているのなら、使用を見直したほうがいいだろう。おのれの身の安全のためにも、短縮URLを踏まないこと、使わないことをオススメしたい。
 

ドメイン

credit: ary74 via pixabay

 
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ビッカメにびっくり!


この記事の所要時間: 250秒 〜 350秒程度(1704文字)


「ビッカメ」をご存知だろうか。自分もTwitterを見ていて気付いたばかりなのだが、ビックカメラのことをこう呼ぶ人がいるらしい。
 
ビックカメラの略称は「ビック」だと思っていたのでちょっとびっくりしたが、「ビッカメ」の語感は悪くない。案外、いつの間にか「ビッカメ」が定着するかも知れない。
 

bic camera

photo credit: 091008 via photopin (license)

 
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Tumblrのススメ


この記事の所要時間: 350秒 〜 450秒程度(2180文字)


Tumblrをご存知だろうか。カップのtumblerからeが一つ抜けているが、これも「タンブラー」と読む。日本ではいまいちメジャーにならないものの、あるレポートによれば世界8位のSNSだ。2014年1月〜9月のアクティブユーザーの伸び率はTumblrがトップというのだから、今後を期待されるSNSの一つと言っていいだろう(参考:成長率が最も高いSNSは?データで振り返る2014年の主要SNS総まとめ|GIGAZINE)。
 
さて、このTumblrがおもしろい。これまでいろいろな使い方をしてみたが、FacebookやTwitterとは一味違った楽しさがある。近ごろのインターネットではあまりなくなってしまった猥雑さ、クールさ、訳のわからなさが残っているのだ。最近のインターネットに飽きているなら、Tumblrはかなりオススメのサービスとなる。
 

 
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ネガ・ポジ分析は手作業で!


この記事の所要時間: 420秒 〜 520秒程度(2409文字)


自社の製品やサービスについて、顧客がどのように考えているかは誰もが気になるところ。顧客の声は、接客の現場で拾ったり、アンケート調査で集めたりすることが多いが、インターネットに投稿された内容を分析するというアプローチもある。こちらが知りたいことを当て込みで聞き出すより、消費者が問わず語りにみずから書き込んだことに価値があるという考え方だ。アンケート調査を生業にしてきた者から見ればいろいろツッコミどころはあるものの、なかなか魅力的なアプローチなのは間違いない。
 
先日の記事(トレンドの風速や風向きを確認する!?)では、アイス・バケツ・チャレンジへの意見がどう変わったのかをGoogleトレンドを使って簡易的に調べてみた。試しに行なったかなりアバウトな取り組みながら、「賛成」と「反対」の意見の変わり目を見るというアプローチの有効性はわかっていただけたように思う。任意の商品について、世間の反応を数量的に捉えることには、大きな価値があると言っていいだろう。
 
このような目的でよく使われるのが、ネガ・ポジ分析だ。ネガ・ポジ分析では、対象とする商品について書かれたブログやツイートなどを探し出し、それらをネガティブな意見とポジティブな意見にわける。その上で、ネガ・ポジの時系列での推移を追い掛けることで、世論の趨勢をうかがうことができる訳だ。これをテキストマイニングツールなどを使ってやるのではなく、手作業でやてみようというのが今回のオススメとなる。
 

plus minus

credit: ntr23 via FindCC

 
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