■HPVワクチン問題について発言するtwitterアカウントについての単純な計算 11:58

　　　文責: 澤田石　順 <jsawa@nifty.com> version 0.4 - 2016/02/14 15時25分

方法: http://www.twimemachine.com/user/XXXX ← XXXXをnatrom等に置換して

　それをテキストファイルにcopy/paste

　※本文書の所在: http://d.hatena.ne.jp/sawataishi/20160214 ;

調査対象: 日本医療ジャーナリズム研究機構 @jmjri

★取得したtweet総数は 616 (取得日時: 2016/02/14　11:08)

　　最新の最大 1000 tweets を集計

1) `伊藤' は 227 回 (36.85％)

2) `隼也' は 186 回 (30.19％)

3) `伊藤隼也' は 183 回 (29.71％)

4) `itoshunya' は 113 回 (18.34％)

5) `HPV' は 2 回 (0.32％)

6) `ＨＰＶ' は 0 回 (0.00％)

7) `子宮頸' は 4 回 (0.65％)

8) `ワクチン' は 11 回 (1.79％)

9) `内海' は 7 回 (1.14％)

10) `澤田石' は 2 回 (0.32％)

11) `沢田石' は 0 回 (0.00％)

12) `sawataishi' は 4 回 (0.65％)

13) `研究員を募集' は 8 回 (1.30％)

14) `寄付を募っております' は 7 回 (1.14％)

　　以上、最新の 616 tweets について集計

▼所感

　前提として、日本医療ジャーナリズム研究機構が法的に認定されたNPO法人ではないと思われる。おそらくtwitterのみの存在。

　驚いたことに、以上の結果から明白なように、伊藤隼也 @itoshunya に言及することがこのアカウントの主たる機能のようだ。実際に読んでみると、伊藤氏を批判するtweet以外は付け足しにみえる

調査対象: NATROM氏 @natrom

★取得したtweet総数は 3191 (取得日時: 2016/02/14　11:22)

　　最新の最大 1000 tweets を集計

1) `伊藤' は 43 回 (4.30％)

2) `隼也' は 23 回 (2.30％)

3) `伊藤隼也' は 23 回 (2.30％)

4) `itoshunya' は 1 回 (0.10％)

5) `HPV' は 122 回 (12.20％)

6) `ＨＰＶ' は 0 回 (0.00％)

7) `子宮頸' は 90 回 (9.00％)

8) `ワクチン' は 125 回 (12.50％)

9) `内海' は 8 回 (0.80％)

10) `澤田石' は 25 回 (2.50％)

11) `沢田石' は 0 回 (0.00％)

12) `sawataishi' は 128 回 (12.80％)

　　以上、最新の 1000 tweets について集計

▼所感

　NATROM氏は澤田石のtweetを伊藤隼也氏がretweetしたりすることが契機で、澤田石に気付いたようだ。NATROM氏は「HPVワクチン被害には余り関心ない、伊藤氏批判が主目的」というようなことを明言している。

　NATROM氏は自らノーリスクで一方的に質問を繰り返す。それによって、対象人物の評判を低下させようとする。普通の人物はコメントする場合は引用tweetとするが、彼は意図的に、冒頭で"@sawataishi"とするメンションでばかり。私の元発言を見えないようにしている。みえすいた手口を恥知らずにも繰り返すことには吐き気を覚える

　NATROM氏に対する最終判断は既に下した。彼は現実世界において、実際に苦境にあるHPVワクチン患者さん達への関心がない。彼の快楽中枢は批判すること自体、人物の評判をおとしめることそれ自体で興奮するのであろう。

　NATROM氏が、これまで通りのやり方をすることを、私は大いに期待する。彼の作用は結果として、NATROM/村中等全体の信用低下を促進する。

調査対象: トンズラしないカラス（白井） @tatsuvar

★取得したtweet総数は 3129 (取得日時: 2016/02/14　15時08分)

　　最新の最大 1000 tweets を集計

1) `伊藤' は 67 回 (6.70％)

2) `隼也' は 2 回 (0.20％)

3) `伊藤隼也' は 2 回 (0.20％)

4) `itoshunya' は 152 回 (15.20％)

5) `HPV' は 13 回 (1.30％)

6) `ＨＰＶ' は 0 回 (0.00％)

7) `子宮頸' は 7 回 (0.70％)

8) `ワクチン' は 26 回 (2.60％)

9) `内海' は 6 回 (0.60％)

10) `澤田石' は 21 回 (2.10％)

11) `sawataishi' は 86 回 (8.60％)

　　以上、最新の 1000 tweets について集計

▼所感

　伊藤氏へのこだわりが強いことが明白。たまたま伊藤氏を批判しないことそれ自体が気に入らなくて、ねちねちとつきまとうようになったように見える。言葉遊びに私は感心がない。HPVワクチンによる問題が中心課題の一つ。自らリスクをおかして明確な意見を言わないで、周辺的なけちな批判にふけるのが好きな人達は、そんな人達どうしで慰め合えば良い。このような人物達に、現実世界への関心を呼び覚ます方法を私は今のところしらない。

調査対象: 村中 璃子（むらなか りこ）@rikomrnk

★取得したtweet総数は 431 (取得日時: 2016/02/14　9:31)

　　最新の最大 1000 tweets を集計

1) `伊藤' は 1 回 (0.23％)

2) `隼也' は 0 回 (0.00％)

3) `伊藤隼也' は 0 回 (0.00％)

4) `itoshunya' は 0 回 (0.00％)

5) `HPV' は 3 回 (0.70％)

6) `ＨＰＶ' は 0 回 (0.00％)

7) `子宮頸' は 62 回 (14.39％)

8) `ワクチン' は 85 回 (19.72％)

9) `内海' は 2 回 (0.46％)

10) `澤田石' は 0 回 (0.00％)

11) `沢田石' は 0 回 (0.00％)

12) `sawataishi' は 0 回 (0.00％)

　　以上、最新の 431 tweets について集計

▼所感

　HPVワクチンの被害を軽く見せることが彼女の主たる仕事に見える。基本的に村中氏は相手するに値しない。

調査対象: 上　昌広医師 @kamimasahiro

★取得したtweet総数は 3199 (取得日時: 2016/02/14　9:35)

　　最新の最大 1000 tweets を集計

1) `伊藤' は 1 回 (0.10％)

2) `隼也' は 0 回 (0.00％)

3) `伊藤隼也' は 0 回 (0.00％)

4) `itoshunya' は 0 回 (0.00％)

5) `HPV' は 63 回 (6.30％)

6) `ＨＰＶ' は 2 回 (0.20％)

7) `子宮頸' は 24 回 (2.40％)

8) `ワクチン' は 84 回 (8.40％)

9) `内海' は 0 回 (0.00％)

10) `澤田石' は 0 回 (0.00％)

11) `沢田石' は 0 回 (0.00％)

12) `sawataishi' は 0 回 (0.00％)

　　以上、最新の 1000 tweets について集計

▼所感

　彼の主な仕事の一つはHPVワクチンの被害を軽く見せることのようだ

調査対象: 久住　英二医師 @kusumieiji

★取得したtweet総数は 3184 (取得日時: 2016/02/14　9:51)

　　最新の最大 1000 tweets を集計

1) `伊藤' は 16 回 (1.60％)

2) `隼也' は 6 回 (0.60％)

3) `伊藤隼也' は 6 回 (0.60％)

4) `itoshunya' は 15 回 (1.50％)

5) `HPV' は 90 回 (9.00％)

6) `ＨＰＶ' は 2 回 (0.20％)

7) `子宮頸' は 78 回 (7.80％)

8) `ワクチン' は 310 回 (31.00％)

9) `内海' は 11 回 (1.10％)

10) `澤田石' は 0 回 (0.00％)

11) `沢田石' は 0 回 (0.00％)

12) `sawataishi' は 0 回 (0.00％)

　　以上、最新の 1000 tweets について集計

▼所感

　彼の主な仕事はHPVワクチンの被害を軽く見せること、伊藤隼也氏の評判をおとすこと(正当な批判も時に)のようだ。

※解析の方法

使用ソフト: GNU Awk 3.1.6(Jul 3 2008) の日本語版

コマンドプロンプトで次のようにして出力

　　　> jgawk -W ctype=SJIS -f check.awk natrom.txt

スクリプト: check.awk の中身

/** -- < start > ------------

# twitter発言での文字列出現数・頻度算出のスクリプト

# http://www.twimemachine.com/user/XXX この XXX をnatrom などとすると一気に取得できる

# ただし、全てではない

# version 0.2 / 2016/02/14　12時59分1:29 by 澤田石　順 jsawa@nifty.com

BEGIN {

FS = ","

OFS = ","

# twitterをhttp://www.twimemachine.com/user/★★ で取得すると、ある人は500未満、別の

# 人は3千にもなる。この集計目的は、基本的に最近のtweetの傾向を知ることなので、

# 計算対象の数を max で限定することとする

max = 1000

#

total = -5

#対象ファイルの先頭5行は以下のようになっているので、total の初期値は -5 とする。つまり五行目

# ■メモ　http://www.twimemachine.com/user/KamiMasahiro/

# 調査対象: 日本医療ジャーナリズム研究機構 @jmjri

# 取得日時: 2016/02/14　9:35

# 取得tweet数: 3199

# -----------------------------------------

#

kinds = 13

st[1] = "伊藤"

st[2] = "隼也"

st[3] = "伊藤隼也"

st[4] = "itoshunya"

st[5] = "HPV"

st[6] = "ＨＰＶ"

st[7] = "子宮頸"

st[8] = "ワクチン"

st[9] = "内海"

st[10] = "澤田石"

st[11] = "sawataishi"

st[12] = "研究員を募集"

st[13] = "寄付を募っております"

for (i = 1; i <= kinds; i++) {

c[i] = 0

}

}

{

if (NR == 2) { target = $0 }

if (NR == 3) { toki = $0 }

total++

for (i = 1; i <= kinds; i++) {

if ($0 ~ st[i] && max >= total) { c[i]++ }

}

}

END {

printf("■%s \n", target)

printf("★取得したtweet総数は %d (%s)\n　　最新の最大 %d tweets を集計\n", total, toki,max)

if (total > max) { total = max}

for (i = 1; i <= kinds ; i++ ) {

printf("%d) `%s' は %d 回 (%2.2f％)\n",i, st[i], c[i], c[i]/total*100)

}

printf("　　以上、最新の %d tweets について集計\n", total)

}

/**-- < end > ----------

#the end of this file