この記事では、ソーシャルメディアプラットフォームが生成する異種データの大量収集に関する分析手法を提案しています。ソーシャルメディアデータは、ユーザー行動、テキストコンテンツ、時間的ダイナミクス、ネットワーク構造を含んでおり、意見の動態やコミュニティ形成、情報拡散の理解において重要です。既存の自動化されたアプローチは大規模な言語モデル（LLM）に依存していますが、主に構造化データに限定され、異種データの扱いが不十分です。提案するSIA（Social Insight Agents）は、異種のマルチモーダルデータを統合し、調和したエージェントのフローを通じて分析を実行します。エージェントには、分析戦略を計画・実行する機能があり、ユーザーはその推論を追跡し、検証・洗練できるインターフェースが用意されています。専門家によるケーススタディを通じて、SIAは有意義な洞察を効果的に発見できることを示しています。