久しぶりの大快挙！ツイッター分析シリーズが初めて論文誌で引用される！海外に向けて評価される可能性！！ #Twitter4J
※ツイッター分析シリーズの目次はこちら（元のブログ）。
久々のツイッター分析シリーズです。
2014年からてぃーのツイッター分析シリーズはネット界隈だけでなく、学問の世界でも影響を与えてきたことを紹介させていただいてきました。詳しくは分析発表編をご覧ください。
これらはエゴサーチで判明したわけですがｗ、先ほどまたエゴサーチをしてみたところww、また新たに1つ学術研究で引用されていることが判明しました！！
今回は2021年に発表された研究です。長い間エゴサーチしていなかったので発見が遅れました＾＾；
これまで引用されてきたのは学会発表や総説、学会誌だったのですが、今回は初の論文誌による学術論文となります！
では、紹介させていただきます♪
Deep Learning for Information Triage on Twitter（論文誌名：Applied Sciences, 2021, 11(14), 6340）
2021年に発行された論文誌「Applied Sciences」の論文「Deep Learning for Information Triage on Twitter」において引用されました。
＜該当箇所＞
In the analysis, we used only the tweets which appeared between 3 to 4 December 2012. There were 1503 tweets. The tweets obtained by using the “#GeneralElections” hashtag were longer in number of characters than the length of usual tweets (http://teapipin.blog10.fc2.com/blog-entry-294.html, accessed on 23 June 2021) (approximately 30 characters longer).
＜日本語訳＞
この分析では、2012 年 12 月 3 日から 4 日の間に出現したツイートのみを使用した。ツイート数は 1503であった。 「#GeneralElections」（総選挙）のハッシュタグを付けて取得したツイートは、通常のツイートよりも文字数が長かった（http://teapipin.blog10.fc2.com/blog-entry-294.html、2021年6月23日閲覧） (約 30 文字の長さ)。
引用された該当記事
この研究によると、選挙に関するツイートの平均文字数（長さ）はてぃーが分析した通常ツイートの平均30.8文字よりも長かった、とのことです。
今後のモチベーション
最近は私生活が忙しすぎてブログは放置していました。ましてやツイッター分析のように作業に時間がかかる創作活動は当面休止状態でした。
今回てぃーが行った成果が学術研究の世界に影響を与えたことは誇らしげに感じました。生活が落ち着くようになったら、また創作活動を再開したいと強く思うようになりました！
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