2020年度卒業生 船木 駿之介、望月 沙和 による卒業演習作品です。
概要：2011年3月に発生した福島第一原発事故以降、SNS（social networking service）で「放射線による健康被害」の情報発信が科学者・専門家らを中心に行われた。短期間で正しい・間違った情報問わず様々な内容が発信・拡散され、人々は混乱した。そこで、どうすれば正しい情報が広がっていくのかの議論が行われ、Twitterのインフルエンサーを起点とした情報拡散シミュレーションの研究が佐野ら1によって行われた。ユーザー間の繋がり（ネットワーク関係）から拡散状況を知る事は、シミュレーションを行う上で重要であることが分かった。我々は、拡散シミュレーションを支援することを目的にして、ネットワーク構造を把握しやすいような可視化システムを作成した。
2019年度卒業生 出口 拓也 による卒業演習作品です。
概要：近年、新聞やテレビよりもTwitterなどの情報発信ツールで情報収集がされることが多くなっている一方、不適切または不正確な情報が拡散されることも多い。実際に東日本大震災後に放射線や原発事故に関する科学的に不適切または不正確な情報が広がったり、根拠ない言説が流布された。しかしどのような過程で不適切または不正確な情報が拡散されるようになったのかは十分に調べられていない。そこで本研究では、話題の遷移をTwitterのハッシュタグを用いた話題遷移ネットワーク可視化で表すことで、拡散される過程を明らかにした。その結果から、話題が遷移していくうちに本筋とはかけ離れた話題に無理やりこじつけてツイートされていたり、差別的な意図がある造語を用いたハッシュタグを使用したツイートなどから、不適切または不正確な情報の拡散がなされていることが分かった。
2019年度卒業生 田中 大道 による卒業演習作品です。
概要：2011年3月に発生した福島第一原発事故では多くの被害が出ただけでなく、多くの情報が飛び交った。さらにテレビや新聞だけでなくTwitterをはじめとするSNSでの情報共有も多く見られた。そこで本研究では福島第一原発事故に関連するキーワードを基に6年6か月分のTwitterのデータを用いて情報の興味の流れを可視化した。可視化方法は2つの可視化図を2つのアプローチで作成し、最終的に見比べたことでわかったことを調べた。時間がたつにつれて人々の興味は薄れていくが、興味が再び強くなるタイミングが存在する。しかし興味の内容は異なっているものの、興味が強くなる時には理由が存在していた。