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東工大エレベータ騒動まとめ
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大昔の発表スライドです。 シンドラーのエレベータがまたニュースになっていたので、昔のことを思い出したのでアップした次第。
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東工大エレベータ騒動まとめ
1.
ご注意
これは大昔に起こったシンドラーエレベータ騒ぎの時 に作ったスライドです
2.
「東工大エレベータ騒動」 におけるSNSの役割と影響 -ケーススタディ- 小山友介 (東京工業大学,J2棟・17階住人)
3.
はじめに
この発表に理論的”Something New”はありません 理論的な裏付けもありません 単なるケーススタディです 非常に興味深いデータであり,当事者として一度まと めておきたいので,この場をお借りすることにしました
4.
出来事の経緯
2005年10月4日 6月6日 mixiに「J2棟のエレベーターがおもし 朝日新聞朝刊に東工大エレベータの ろい」コミュが誕生 記事が掲載, JINBNで第2報 当初はトラブル続出をユーモアたっぷ それ以外の新聞各社も一面で報 り笑ってるだけ 道 6月3日午後 やじうまWATCHに掲載 東京都港区のマンションで死亡事故 (http://internet.watch.impress.co.jp/ 発生 static/yajiuma/index.htm) 6月4日 取材陣が大挙して訪問 同じエレベータ会社と言うことで,mixi 6月7日 コミュで話題に ワイドショーなどでの報道続く, 6月5日 JINBNで第3報 JINBN(Japan Information Network 6月14日 Business News シンドラー社は国土交通省で陳謝 (http://jp.jinbn.com/)) からコミュニ 5000基のエレベータの点検を開始 ティ管理人に取材依頼メールがあっ た,と管理人がコミュ内で公表 JINBNで「東工大キャンパスにも 「危 ない」エレベーター」記事掲載 asahi.comにJINBN記事が紹介
5.
「J2棟のエレベーターがおもしろい」
コミュニティ
6.
コミュニティで紹介された写真
7.
JINBNのニュース(第1報~3報)
8.
(余談)報道についてのコヤマ印象など
JINBNの第一報:意図的なミスリードが目立つ 見だし:東工大キャンパスにも「あぶない」エレベータ コミュニティの名前を明示していない 開設日とスレッドを混同 コミュニティの開設初期か危険性を訴えていたかのような記事 マスコミ取材:非常に失礼 東工大:危険性対応は○だけど,マスコミ対応は× J2棟での取材が野放し コミュニティ管理人に対してしつこく取材 エレベータ前で狙い打ち 道の往来で堂々と取材→迷惑
9.
当日の取材の様子(撮影:小山)
10.
日経新聞デビュー
知らないうちに,顔写真が新聞に出てい ました・・・ 日経新聞,6月6日夕刊 よくこんな不機嫌な顔を使ったものだ・・・ ちなみに・・・ ワタシへの掲載許諾は一切ありません 経済学博士なのに,コレが日経新聞デビュー というのはかなり嫌です(--; 拡大
11.
コミュの参加者数:爆発的に増加
6月初旬(事件発生前) 150人程度 6月6日 13時29分時点 457人 6月7日 0時42分時点 743人 13時50分時点 914人 18時00分時点 1010人 6月8日 10時00分時点 1237人
12.
面白そうだから定点観測してみました
コミュミティ内にトピックをたてる 6月9日午後1時58分;タイトル:コミュ人数カウンター 参加者に,現時刻での人数を報告してもらうように さらに,過去の正確な日・時刻での人数でわかっているデー タがあったら教えてもらうようにしました
13.
「J2棟のエレベータが面白い」コミュ人数推移
真相報道バンキシャ! の影響 2500 2000 コミュ人数 1500 1000 500 0 5日 6日 7日 8日 9日 10日 11日 12日 13日 14日 0 1440 2880 4320 5760 7200 8640 10080 11520 12960 14400 15840 17280 6月4日午前0時以降の経過時間(分) 6月4日13:11時点 176人
14.
曲線フィッティング(1)
統計ソフトSPSSを 使って,普及曲線(ロ ジスティック曲線)にあ てはめてみました 1 n 1 0.0123* 0.0994t 1970 バンキシャの放送前 時点までのデータを利 用 R-Squared=0.995 大体1970人ぐらいに 収束するはずでした
15.
曲線フィッティング(2)
バンキシャ終了後のデータを 対数曲線にあてはめてみま した n2=-179.33+59.1383*ln(t2) t2=t-11093 n2=n-1915 前回の最終データの時点t2,人 数n2を0としました R-Squared=0.966
16.
テレビ番組の押し上げ効果
約250人 2500 2000 1500 1000 500 0 0 1440 2880 4320 5760 7200 8640 10080 11520 12960 14400 15840 実績値 予測値1 予測値2
17.
フィッティング分析まとめ
ネット・新聞・TV(ニュース,ワイドショー)の報道の影響 →ロジスティック曲線にフィット じわじわ広がっていく 飽和点が存在 TV報道番組(バンキシャ!)の影響→対数曲線にフィット 日曜の報道番組:平日にあまりネットをチェックしない人が見ている TVみながらネットしてる人はかなり多い 爆発的な拡大→その後飽和 背景理論:無し 「ヤッコー」です・・・ でも,今後のケーススタディにはなったのではないか データの質は結構高いと思う
18.
まとめ(1)
いわゆる「祭り」 ネットなどで,誰かの興味を引きつける事件が起こった とき,あちこちの掲示板などにリンク先が張られてあっと いうまに有名になってしまうこと コミュの参加者数の推移でよくわかります 今回の場合・・・ 事件発生→ネットで有名化→TV局取材 まで3日 コミュニティ内書き込みによると,TV局が来る1日前(6月5日) から朝日新聞の記者が建物(J2棟)に来て取材をしていたよう です TV局というのは,情報伝達では一番遅いところにいます 社会内での情報の伝わるスピードがわかると思います
19.
まとめ(2)
コミュ内:祭り<理性的な議論 「ウチのマンションのエレベータもシンドラー製なので,情報 収集に来ました」といった書き込み 技術者同士が原因を探って議論している光景もあった 一部,「2ちゃんねるから来ますた!」というトピックも立った 近年のネット状況をキレイに反映した結果 既存メディアより情報が速い 当事者がリアルな情報をダイレクトに提供する 専門家が何人かいて,実際に議論に加わる
20.
おまけ:その後の推移(喉元過ぎれば・・・)
コミュ人数推移(日足) 2500 2000 1500 1000 500 0 4 2 9 6 11 18 25 16 23 30 13 6/ 7/ 7/ 8/ 6/ 6/ 6/ 7/ 7/ 7/ 8/
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