”日本版Qアノン”はどこから来たのか - 機械学習とElasticsearchを用いたTwitter分析

発端

アメリカ大統領にバイデン氏が就任してからすでに2ヶ月以上が経ちましたが、去年の11月頃は日本語圏でも大統領選挙をめぐっていろんな噂話が持ち上がりました。その中の一つに「ドミニオン疑惑」というものがありました。具体的には、Dominion Voting Systemsという北米企業（以下、ドミニオン社）が作っている投票機においてバイデン氏が有利になるような不正があったのではないか、というものです。

"飲み会"ツイート分析で新型コロナ陽性者急増を予測できるか？

発端

先日、以下の記事をはてなブックマーク（はてブ）で見かけました。

web.archive.org

とても興味深い研究だと思いますが、はてブでは検索ワードの妥当性やグラフの相関性に疑問を抱くコメントが散見され、なかなか厳しい意見が多かったようです。

 実のところ私も似たような分析を行っており、この記事を見つけた直後に以下のようなツイートをしました。

飲み会ツイート数（忘年会、新年会含む）のグラフに新規感染者数の推移を重ねてみた。
12月末にツイート数がピークを迎えてその2週間後の1月8日あたりに感染者数もピークが来てる。 pic.twitter.com/IxAw5NIt18

— 就活中の機械学習エンジニア (@ponko2ml) 2021年3月14日

 ※いちおう断っておくと私は東邦大学の研究グループの関係者ではありません。

 後出しで「実は私もやってました」と言うことのダサさは理解していますが、上記記事の研究よりも相関性が高いグラフを描くことができたのでここでちょっとだけ報告させてください。