# 2022/10/20 ゼミ議事録
- 日時: 2022年10月20日
- 参加者:
- 先生方: 宮寺先生
- M2: 佐藤
- M1: 横内
- B4: 中村，楢崎，沖田，木村（オンライン）
- B3: 神谷，駒木，原田，堀田
- 発表者：

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# 佐藤さん
- 学習を進めているが、学習データが多いので時間がかかっている。

### 質疑応答
#### Q.見込みでは後どれくらいかかるか。
- 後半になると計算量は増えていくが、明日、明後日くらいには終わっていると思う。

#### Q.若い番号の課題って必要なのか。
- 論文の構成上必要。

#### Q.評価する課題をどう選ぶか？端的に後ろから１０個とかにするか？
- コードを見ないとわからない。
- 来週の月曜には、コードを見て10個ほど選んでやってみる

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# 中村さん
### やったこと
#### エベレスト上のデータの整理をした。
- コンパイル回数や、課題提出数などで変化がないかを探した。
- 課題提出数は有意性が見られそう。
- ペア学習の回数分けを整理した。
- 協働性、支配性や進捗差について分類

### 質疑応答
#### Q.協働性と主体性のペアを組んだ時の成果はどのように見ればいいのか
- 協働×協働、協働×支配で組めばテストの得点がどうなるのかを調べたい。
- 得点との相関関係を見ることで成果を得られるのではないか

#### Q.進捗の差は差がない人の方がペア学習の効果がより良かったのかどうかを調べるものだが、ペア学習がうまくいったかどうかはどのように見るのか
- テストの点数とのつながりを見ることで調べたい。

#### Q.ペア学習がうまくいったという質的な評価をすることはできないか？
- 自由記述でアンケートをあまり取っていなかったため、質的データはあまり取れていない。
- 生徒はいい評価をつけてくれているが、信頼性がなくなってしまっている。

#### 個人情報が特定できない形でデータ処理するので、必要なデータを整理しておく。

#### コンパイル回数のデータを後で渡す。

### 中村さんの懸念事項
#### 有意差が認められなかった場合、あとは何をすれば良いのか？
- 課題の提出回数の分析
- いろいろな視点から分析した結果を考察してまとめる

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# 楢崎さん
### 以前話したことのまとめ
- テーマ案
#### 現状
-　Yahooは他のニュースサイトを見ると反対のことが書かれていたりする
-　Twitterは余計なことがあったり偏っている

#### 問題点
- Twitterで情報が集約化されていない。

#### 解決策のアプローチ
- YahooニュースやTwitterで取り上げられているキーワードから情報を集める。
- 共起ネットワークを作る→違うキーワードで情報を集める→共起ネットワークを作る→組織化できるのではないか？

#### 予想の結論
- Yahoo!ニュースに記載ある情報はTwitterでも集められる。
- ただ00の観点においてツイッターは情報が収集しやすいのではないか

### 質疑応答
#### Q.具体的な例を用いて、現状このような問題点があるというものを作った方がいい。
- APIで色々検索しているが、今動かなくなっているので方法を探している
- 改善しつつネットワークを作る予定

#### Q.問題点と目的をもう少しクリアにしておく必要がある。
- 目的は、情報を集約化すること。
- Yahoo!ニュースで集約されているものとTwitterで集約されているものの違いなどに着目する。

#### Q.Twitter情報の組織化の手法を提案し、その後Yahoo!ニュースと比べるのか?組織はどのようにするのか？具体的にどのような見せ方をするのかがキーになると思うので変更した方がいいのでは
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#### 研究でコードを使うのであれば、Gitで管理するなどしないと先ほどのミスが起きたり大変。必ずGitなどで管理しよう

#### Q.Yahooで集約されたものとTwitterで集約されたものを比較するとあるが、わざわざTwitterで集約するメリットは何か
- Yahooや他のサイトでは、スタンスの違いにより偏った情報のみを収集してしまう可能性があるため、Twitterならではの視点で情報を得るメリットもある。ただし、Twitterの情報が正しいのかをしっかりと精査する必要がある。

#### Q.Twitterからどのようにツイートを持ってくるのか。
- APIでツイートを収集し、共起ネットワークを作り、さらに関連ワード(ツイート数が多いキーワード)で共起ネットワークを作ることを繰り返す。

#### Q.ツイート数で調べるのなら多数派の意見しか集められないのでは

#### Q.なぜTwitterでやる必要があるのか。例えば新聞社でスタンスが違うからそれらの比較でも多くの意見を吸い取れる。
- それはそうである。
- Twitterを軸とした場合、Yahooニュースと比較した場合集約ができているのか、Yahooニュースはtwitterの意見を内包しているのか、Twitterは意見が広がりすぎているのかなどの分析ができる。

#### 目的の前に、誰がどのように困っている(そもそも本当にいるのか)のかに触れられていない。エビデンスを示す必要がある(なければ自分で調査する必要がある)。問題をちゃんと立てよう。どんな人がどういうところで困っているのかを明確にする
- ターゲットが根拠を持って出せていないので、しっかりと調べてみる。

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