週刊つぶやき流行語総研 第55回
2022年12月21日~12月27日のツイートデータから注目「PC・スマホ・ネット」流行語を探し出す
なろう小説で町おこし!? 長期休暇前はエンタメワードが急増
2023年01月11日 17時00分更新
なろう小説で町おこし!?
6位は「ねこホーダイ」。12月15日のサービス開始以来、物議を醸している「ねこホーダイ」に対し、とあるユーザーによるブログ記事の投稿が1.8万RT、4.1万いいねと拡散されました。なお、当該サービスはすでに停止済みです。
7位は「小説家になろう」。愛媛県八幡浜市の町おこしを目的とした、R09作『ウジャトの方舟~やがて聖女という名の絶望~』の投稿が2517RT、2504いいねと拡散されています。
【応援願い】web小説で過疎化に苦しむ故郷 #八幡浜市 町おこしを目指してます。面白ければ「小説家になろう」アカウント作成いただき「ブクマ」、小説ページ一番下にある「5星マーク」をクリックしてもらえますと。それが町おこしの一歩になります。ご検討宜しくお願いしますhttps://t.co/J5vpD8oTCGpic.twitter.com/U9X0FSKYuD
— R09(アルク)@小説家になろう★八幡浜 (@VFVRZExKfDgfJam) December 17, 2022
8位は「少年ジャンプ+」。『NARUTO -ナルト-』や『チェンソーマン』、『タテの国』など、多くの連載作品を紹介するツイートが投稿されています。
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— 少年ジャンプ+ (@shonenjump_plus) December 27, 2022
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あやかしトライアングルや
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#ジャンププラスpic.twitter.com/GpdjqjIIev
9位は「楽天トラベル」。12月23日より、楽天トラベルが一部都道府県における「全国旅行支援キャンペーン」の2023年1月以降の予約受付を開始。それに伴いツイートが増加しているようです。
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— 楽天トラベル【公式】 (@RakutenTravelJP) December 23, 2022
楽天トラベルで💗❤💛💜
温泉旅行!
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どこの温泉地にいきたい?♨
10位は「ZOZOTOWN」。ゲーム『プロジェクトセカイ カラフルステージ! feat. 初音ミク』とZOZOTOWNがコラボし、アパレルアイテムとグッズを12月23日より販売開始し話題に。イラストレーターの風李たゆによるアイテム紹介ツイートが、9333RT、5.2万いいねと拡散されています。
プロジェクトセカイ× ZOZOTOWN コラボにて、【Vivid BAD SQUAD】の皆さんを撮影させていただきました!✍🏻 @pj_sekai
— 風李たゆ (@kazari_tayu) December 20, 2022
アパレルをはじめとする限定グッズの数々をぜひチェックしていただけますと嬉しいです。よろしくお願いいたします!
#プロセカZOZOコラボpic.twitter.com/9pLskmTr8B
お休み前にはアップデートを忘れずに
2023年最初の回は、昨年のクリスマスを挟んだランキングからお届けします。動画配信、ゲーム機、小説投稿に旅行支援と、翌週からの年末年始に狙いを定めたエンタメサービス関連ワードが上位に並びました。
どうもTwitterでは2週間前から正月休みの雰囲気が流れていたようですが、油断したままで仕事納めしてしまうのはいただけません。長期休暇は悪意ある人たちが企業に攻撃を加える絶好の機会なのです。管理者も長期間お休みですから、不審な動きに気づきにくくなってしまいます。
年末年始に限らず、連休前には最新のアップデートや修正プログラムを適用したうえで電源を切っておきましょう。
たまに役立つセキュリティ豆知識
Q:「企業情報の漏えい」ってなに?
A:ここ数年、企業を狙ったサイバー攻撃が多発している。特に特定の企業や組織を狙って、メールなどを使いランサムウェアを送り込む、標的型攻撃が多くなっている。
通常の迷惑メールとは違い、明らかに企業や組織を狙ったサイバー攻撃であり、ランサムウェアによってその重要な情報を“人質”にする。企業や組織が身代金の支払いに応じない場合、攻撃者は人質となった企業の重要なデータを、ネットに漏えいさせることがある。
2020年11月には、大手ゲームメーカーがランサムウェアの被害に遭い、身代金(11億円とも言われている)の支払いを拒んだ結果、同社が有するさまざまな情報が漏えいする事態となった。この事例からも、企業や組織においてランサムウェアへの対策は必須と言えるだろう。
※ご紹介しているデータは、角川アスキー総合研究所が提供中の「Twitter解析サービス」を基にした内容です。本サービスでは、Twitter社と公式に契約して取得したエンターテインメントに関連する全ツイートデータから、独自の辞書データベースを活用して、高い精度で目的のツイートを抽出・分析することが可能です。当社とNTTデータ、東京大学喜連川研究室による独自の解析システムを用いて、ポジティブ・ネガティブの判定、性別や年代の推計もご提供できます。ご興味・ご関心をお持ちの方は下記よりお気軽にお問い合わせください。
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