日常的な好みの分岐を観察するデータ候補
判断
tea-latte-opinion-pilot-2026-10-10より、195投稿を保存でき、二商品の比較・両方への評価49件を抽出できた。飲料の味という日常的な題材で評価が分かれるため、政治的立場を扱わずに意見構造を見る教材候補になる。ただし、政治的問題が一切生じないことや、SNS全体が二派で盛り上がっていることを確認したわけではない。
二択だけにしない
tea-latte-opinion-pilot-2026-10-10の表示本文には、一方を好む声だけでなく、両方を肯定・否定する声、混ぜると良いという声がある。暫定タグはCodexの解釈で、人間評価の正解ラベルではない。
甘さ・紅茶の濃さ・ミルク感・後味が評価軸として現れた。同じ商品を濃いと感じる人と薄いと感じる人がいる。飲む順序や冷やし方、従来品・無糖への好みも文脈となり、商品名だけで二分する以上の観察が期待できる。これは投稿からの探索的解釈で、クラスタリングによる実証ではない。
分析への使い方
analysis_input.jsonlの49件を小規模な入力候補にする。本文とIDのみで、暫定タグを入力に混ぜない。広聴AIへの投入・動作確認は未実施。- 「一方が好き」と「もう一方よりまし」、「両方好き」と「同点」を分ける。片方だけ飲んだ感想から比較順位を推定しない。
- 味の意見を含むファン投稿は一律除外せず、広告・購入予定・CMへの感想だけの投稿と区別する。残り146件にも単品の感想があり、必要なら別枠で追加する。
- 49件は検索と選定による便宜標本。支持率や派閥人数の推定には使わない。比較語検索だけでは単品の否定や少数の理由を取りこぼす可能性もある。
Open Questions
- 教材として必要な規模と、理由の多様性が十分か。
- 青/白など文脈依存の商品対応と、表示本文だけでは曖昧な比較の再確認。
- 拡張時の期間・重複処理・公開用データの条件。現時点はlocal/privateな探索用snapshot。
Updates
- 2026-10-10: 収集可否と初回データを確認。分析pipelineやjudgeの比較実験は未実施。
2026-10-10 14:39 — 拡張後の扱い
tea-latte-opinion-pilot-2026-10-10より、rawを1,485件、本文確認済みの比較・両方への評価を98件へ拡張した。今後は拡張snapshotの analysis_input.jsonl を入力候補とし、初回49件は履歴として保持する。550件の意見語候補もあるが、単品感想・広告等を含み未精査なので98件と混同しない。
「両方おいしい」の対象が紅茶とお菓子だった投稿や、家族の好みの伝聞が比較候補に入った。比較語の機械検索だけでは対象・話者・試飲前後を確定できず、本文での確認が必要。今回の追加選定理由をsnapshotに残した。分析pipelineは未実施。
2026-10-10 15:06 — 実分析と公開向け編集
tea-latte-public-demo-analysis-2026-10-10より、比較98件に限定せず、味の語候補から重複除去後548件を広聴AIへ投入した。原文照合で15要約を修正・8意見を除外し、377意見の地図を作成。二択を入口に理由の多様さを読む設計と、監査の誤検出を自動削除へ使わない判断を tea-latte-public-demo-lessons-2026-10-10 に整理した。