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2008(1,000) 2014(1,106)

SNS 上の発生リスクとデータリンク構造
針尾吉見
上田大嗣
憲二
祥二

摂南大学経営学部経営情報学科 准教授
佛教大学社会学部 准教授
株式会社セールスフォース・ドットコム

1 研究目的と研究方法
1-1 研究の背景と目的
SNS の利用において子供達が直面する危険やシグナルの早期発見とその保護介入は、現代情報社会における重要な政策課題である。自立過程の不安定な自己に苦しむ成長期の子供達にとって、SNS は自己肯定的な他者との出会いを提供してくれる居心地のよい場となる。しかしながら、そこで共有される彼らの悩みや問題は、SNS により強められた共依存的な人間関係の内側で、より深刻な社会病理問題へと発展しやすい。実際に SNS での出会いを起因として、詐欺、違法薬物、人身売買、性暴力、殺人といった事件の被害者となった子供達は後を絶たない。特に Twitter を利用して売春や自殺相談の相手との出会いを求める子供達の探索的なコミュニケーション活動は活発化しており、これによる被害児童数は平成 27 年の 226 人から翌年には446 人と約 2 倍にまで急増している。こうしたなかで近年、警察や学校を中心として危険な Twitter 投稿から子供達を守るための見守り活動が始まっている。これらの見守り活動では、Twitter の投稿内容を表すハッシュタグ（#をつけた文字記号）の検索機能を利用して危険性の高い問題投稿を個々に発見する探索的な調査を行なっている。ところが Twitter の仕様上、構造化されていないハッシュタグは統制されておらず、また Twitter 利用者によって各々生成されているため、見守り活動においては、子供達が使用する膨大なハッシュタグから問題投稿に用いられるであろうハッシュタグを類推し検索する、きわめて経験的な作業が行われている。そのためスポット検索による部分的なものとなり、発生している問題の規模、それに関わる者達の特徴、繋がり（経路）、悩みの種別（問題テーマ）など発生リスクの全体像を捉えるまでには至れないのが現状である。
そこで本調査では、SNS 上でのコミュニケーション活動におけるリスクの発見とその全体像の理解及び被害防止の為の保護介入を支援する情報分析システムに有用なデータ分析モデルを検討する為に、近年最も深刻な社会病理問題となっている「売買春」に焦点をあて、これらに関連する Twitter 上での問題投稿の傾向とそれに利用された一連のハッシュタグ及びそのつながりを表すデータリンク構造について調査する。
1-2 研究方法・進め方
本調査では、まずキーワード指定検索による Twitter 投稿（問題投稿）及びハッシュタグ収集の為の Webスクレイピングプログラムを制作する。指定検索するキーワードは「売買春」に関連した問題投稿に使用されている既知のハッシュタグであり、これらは研究代表者が関わる自治体・警察関連機関の担当者を対象としたヒアリング調査にて得られるものである。次に上記プログラムを用いて既知の問題ハッシュタグが使われた問題投稿を探索し、その投稿時に使われた他の未知の問題ハッシュタグをあわせて収集し、売買春に関わるハッシュタグと問題投稿全体の投稿傾向を調査する。さらに、これらのテキストデータを形態素解析により形態素化した後、調査の上で不要な文字記号等を除去するデータクリーニングを実行し、オントロジー理論等を参考としてデータ定義を行い構造化したのちデータベースを構築する。このデータベースを用いてネットワーク分析を行い、既知・未知のハッシュタグのつながりを表すデータリンク構造を明らかにする。
これらをもとに発生リスクの全体像の把握を試み、以上の流れを自動化したリスク発見支援の情報分析シス
テム開発に向けての課題を整理する。

2 調査環境（Web スクレイピングプログラムの制作）について
本調査では、SNS への投稿を取得し、分析することが必要となる。SNS の中でも匿名性が高く、利用者の多い「Twitter」の投稿を分析の対象とする。したがって、Twitter 投稿を取得することが基本要件として容易に Twitter 投稿を取得できる手段の技術動向調査を行った。

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Twitter 投稿は Twitter API を活用して取得することが一般的であるが、技術動向調査の結果から Twitter投稿を容易に取得できるモジュールが利用できる開発ツール「Node-RED」が有効であることが判明し、それを利用することにした。なお、Node-RED は英国 IBM の Hursley 研究所によって開発されたオープンソースの開発環境であり、主には IoT デバイスからのデータ取得等を行うアプリケーション開発向けのものである。
まず、CentOS（Linux 関連）のサーバに Node-RED や DB の MySQL などをインストールしてシステム環境基盤を構築した。次に Node-RED をもとに、標準的なノード及び Javascript 言語を用いて自由にプログラムすることができる function ノードを多用して Twitter 投稿を取得し、必要なデータを DB に格納するプログラムを作成した。Node-RED の環境イメージは図表 1 のとおりである。
Twitter API で取得できる投稿データは JSON 形式であり、その JSON には単に投稿内容だけでなく、投稿者やハッシュタグ、投稿日時など様々な関連情報が存在している。その JSON データから研究に必要となる項目のデータを取得し、DB に格納するようにした。特に、「投稿者」と「ハッシュタグ」については、問題投稿に関する有用な分析の対象となるため、次の通りとした。問題投稿者の累積投稿回数が容易に把握できるように、投稿の JSON データから投稿者情報を取得し、投稿者テーブルに該当のデータの有無を確認し、データが「無」場合はテーブルにデータを新規追加し、投稿回数の項目を１とし、データが「有」場合は既存の投稿者レコードの回数を 1 プラスするようにレコードを更新した。また、ハッシュタグについては、1 回の投稿で複数のハッシュタグが付与されていることもあるため、ハッシュタグテーブルに、該当データの有無の確認と必要に応じたデータの新規追加、或いはデータの更新をハッシュタグ別に実施した。図表 2 は、TwitterAPI からデータを取得し、DB にデータを格納するイメージを示している。問題投稿と推察されるハッシュタ
グをこのシステムに登録することで投稿を監視し、自動的に問題投稿を DB に登録することを可能とした。

図表 1.Node-RED の環境イメージ

図表 2.Twitter からのターゲットデータ抽出及び DB 格納イメージ

3 問題投稿とハッシュタグに関する調査
3-1 調査概要
本調査では、Twitter の問題投稿、特に売買春関連に関する実態把握を目的として投稿の状況及び特長を220171016
2008(1,000) 2014(1,106)調査した。調査には Twitter の投稿情報を取得するオープンソースのモジュールである「Node-Red」の「Twitter」ノードを用いて、投稿をモニターし投稿情報を取得してデータベース上で管理した。モニター対象は、事前の試行調査及び自治体・警察関係者へのヒアリング調査を参考として、「援助」、「援」、「円」、「サポ」の４つのハッシュタグのいずれかを含んだ投稿とした。投稿全体に関する傾向把握のための調査を、2018
年 5 月 2 日から 5 月 31 日の 30 日間かけて行い、このうち問題投稿に使用される未知のハッシュタグを収集するための調査を、ゴールデンウィーク期間中の 5 月 2 日から 8 日の 7 日間に実施した。
3-2 調査概要
3-2-1 問題投稿の傾向
まず、売買春に関わる問題投稿に用いられている既知のハッシュタグ「援助」、「援」、「円」、「サポ」が使用された問題投稿の調査を行なった結果、総投稿数は 120,019 件、1 日平均投稿数は約 4,000 件、投稿者総数は 30,624 名、1 人あたりの平均投稿数は約 3.9 件であった。日別投稿では、曜日に若干の多寡はあるものの著しい増減は確認できなかった。また曜日別投稿では、週の半ば水曜日から木曜日にかけて投稿量が多いことが観察された。時間別投稿数では、6 時から投稿活動が開始し 23 時頃をピークとして活発化していることが観察された。
3-2-2 問題投稿者の基本的な特徴
調査では、繰り返し問題投稿を行う投稿者の存在が確認されたため、投稿件数により区分し、件数区分ごとの投稿者数と投稿数をカウントし、図表 3 にまとめた。これによると、全投稿者の 93.4%（28,609 名）が行う投稿は一人あたり 10 回未満であり、全問題投稿のうち約半数（49.1%）分にあたる。一方で、残り半数（50.9%）の問題投稿は、わずか 6.6%（2,015 名）の投稿者により行われていることが判明した。
図表 3.投稿件数でみた傾向

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（１）大規模投稿者の傾向
この 6.6%（2,015 名）の投稿者のうち、100 件以上の問題投稿を行った大規模投稿者は全体の 0.2%（64 名）で、全体問題投稿の 14.2%にあたる。また大規模投稿者は、活動対象地域を示唆するハッシュタグを多く（広範に都市を指定して）用いている。これら大量投稿者の情報を整理すると、図表 4 の通りとなった。ハッシ
ュタグに関する調査結果は次節で取り上げる。
図表 4.大規模投稿の傾向

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2008(1,000) 2014(1,106)（２）小規模投稿者の傾向
全体の 93.4%（28,609 名）の投稿者が行う問題投稿は 10 件未満であり、このうちの約半数（15,894 名）は問題投稿１件のみの小規模投稿者である。また小規模投稿者は、「デート援」「お小遣い」「家出」「泊めて」
といった個人的支援を意味するハッシュタグが多様に用いられている。これらの小規模投稿者の情報を整理すると、図表 5 の通りとなった。
図表 5.小規模投稿の傾向
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3-3 ハッシュタグに関する調査
3-3-1 問題投稿に使用されるハッシュタグの種類
次に、未知のハッシュタグを調査するために、ゴールデンウィーク期間中（5 月 2 日〜8 日）の問題投稿を対象に分析を行った。この間、問題投稿を行った投稿者数は 27,210 名であり、彼らが投稿時に利用したハッシュタグの総数（グロス）は 113,674 であった。全体として 265 種類のハッシュタグが使用されていた。
3-3-2 問題投稿に使用されるハッシュタグ
図表 6 は、問題投稿に使用されていた既知・未知のハッシュタグ 265 種類を使用頻度順上位 120 位までをまとめたものである。上位 3 つには、既知のハッシュタグ「援」、「円」、「サポ」が入り、ついで未知のハッシュタグ「プチ」、「裏垢女子」となっている。1 位「援」については、売買春を目的とする問題投稿の半数以上（付帯率 53.8%）に利用されていることが明らかとなった。
図表 6：ハッシュタグ 265 種類の付帯数と付帯率TVGmi}F~
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KJKLL
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3-3-3 ハッシュタグの分類
図表 7 は、この 265 種類のハッシュタグを 6 つのカテゴリー「エリア示唆（エリアを示唆するもの）」「援助：間接的表現（援助交際を間接的に表したもの）」「援助：直接的表現（援助交際を直接的に表したもの）」「学生示唆（投稿者自身および投稿対象を学生ないしは未成年であることが明示されているもの）」「性描写」「その他」に分類し、まとめたものである。その割合は、「エリア示唆」のハッシュタグが最も多く 21%、次いで「援助：間接的表現」が 15%、「性描写」が 13%、「援助：直接的表現」が 5%、「学生示唆」が 5%であった。
図表 7.タグカテゴリーの種類と割合
, 41%

, 5%

  , 5%, 13% , 15%,21%

3-3-4 “エリア”関連ハッシュタグ
図表 8 は、「エリア示唆」のハッシュタグ 33 の付帯数順位をまとめたものである。問題投稿に最も使用されているエリアを示すハッシュタグは「都内」であり、次いで「大阪」、「池袋」であった。上位 10 エリアのうち 7 つのハッシュタグは関東圏内のエリアであることから、Twitter による売買春活動は、関東圏の広域において盛んにすすめられていることがうかがえる。

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図表 8.エリア関連ハッシュタグの付帯数順位
1600
1400

1402

1200

1031 9761000

715 674

800
600
400

541

422 367 366

351 336 321 324

278 270200

219 229 197 183 190 189 179 168

143 149 121 115 104 98 1000

図表 9 は、投稿者による投稿数とその投稿に使用した「エリア示唆」ハッシュタグ数との相関図である。
投稿数量が多いほど、その投稿に使用するエリア示唆のハッシュタグ数が多いことがわかる。売買春に関する投稿を大量に行っている投稿者の活動対象は広域であることがうかがえる。

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図表 9.投稿数量とエリア示唆タグ使用の関係（相関係数=0.76）
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4-2 調査結果
4-2-1 ハッシュタグ間の共起ネットワーク
共起ネットワーク分析の結果は、図表 10、11 の通りである。共起ネットワーク分析は前述の通り描写の基準に応じて結果が変わるため、Jaccard 係数の異なる結果を示している。こられの図表からは、援助交際を示唆する「援」「円」「サポ」といったハッシュタグが強い共起関係にあることが明らかとなっている。このことは複数の隠語が同時に用いられていることで、その意味を補強していることを示している。こうした事
実は過去の新聞報道等でも言及されており、改めてその事実が確認された。その他には地名同士の関係性の強さや特定のハッシュタグ間の共起頻度の多さも見られている。ただし、後者については業者アカウントが繰り返し同様の表現を用いていることから、結果として共起頻度が高まっているものも含まれている。また、ハッシュタグ間の共起ネットワークは類似した意図で用いられているハッシュタグを把握することには有用であるものの、類似した意図で複数のハッシュタグが用いられている場合には、個々のハッシュタグ間の共起関係を過小評価してしまう懸念がある。

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4-2-2 タグカテゴリー間の共起ネットワーク
上述した懸念に対応するために、タグカテゴリー間の共起ネットワークを図表 12、13 の通りに示している。タグカテゴリーについては、図表 11 の区分に「その他」から「裏アカウント示唆」を追加している。ここでは「援助（間接的表現）」を中心に「エリア示唆」「裏アカウント示唆」「援助（直接的表現）」「性描写」といった共起関係がはっきりと示されている。特に、「エリア示唆」は地域名を明示していることから、「エリア示唆」と「援助（間接的表現）」が同時に含まれている投稿が売買春に関する問題投稿の蓋然性が高いものであると推察される。
図表 10.ハッシュタグ間の共起関係（Jaccard 係数=0.2）

図表 11.ハッシュタグ間の共起関係（Jaccard 係数=0.1）

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図 12.タグカテゴリー間の共起関係/（Jaccard 係数=0.2）

図 13.タグカテゴリー間の共起関係/（Jaccard 係数=0.1）※図表 7 の区分「その他」に含まれるタグから「裏アカウント示唆」を取り出し追加した。
5 まとめ-売買春に関わる Twitter 上の発生リスクに関する考察と課題5-1 規模、投稿者像
調査期間の 30 日間における Twitter 上の売買春関連活動は、問題投稿（ツィート）数約 120,000 件、１日平均約 4,000 件、投稿者数 約 30,600 名の規模で行われていた。このうち半数の問題投稿については、全投稿者の 7%の投稿者により行われたものであった。また、この 7%のなかに含まれる 64 名の投稿者については、調査期間の間に 100 件以上を超える大量の投稿を行っており、使用するエリア示唆のタグより活動対象も広範であった。この傾向から売買春の組織的活動を行う事業者である可能性が高いと考えられる。一方で、全投稿者のうち約 5 割については、調査期間中に 1 件の問題投稿を行ったのみであった。この 5 割の投稿者については、エリアを絞り、且つ「パパ活」「援」「家出」「泊めて」など具体的な支援を必要とする様子がうかがえるハッシュタグを多様する傾向が強く、多くが個人的関心により活動する個人である可能性が高いと考えられる。
5-2 経路（繋がり）、悩みの種別（問題テーマ）
Twitter 上の売買春関連ネットワークは、265 種類のハッシュタグで構成されていた。このうち「援」「円」「サポ」のハッシュタグは問題投稿の 3〜5 割に含まれており、高確度で売買春活動者へたどり着くことができる。共起ネットワーク分析においても、直接的に「売買春」を表現している「援助交際」や「援交」といったハッシュタグよりも、「援」「円」「サポ」といった間接的に援助を求めるハッシュタグが中心的に用いられていることが明らかとなった。こうした間接的な援助を求める、いわゆる“隠語”を用いたハッシュタグと「家出」「泊めて」「神待ち」といったハッシュタグの共起関係は強く見られており、家出等で泊まる場所に困った青少年が Twitter を通して秘密裏に援助を呼びかける構図を読み取ることができる。加えて、こうした家出等に伴うハッシュタグ群と「パパ活」「デート援」「お小遣い」といった金銭的な支援を呼びかけるハッシュタグ群では異なる共起傾向を示しており、ハッシュタグの使用の差異が悩みの種別（問題テーマ）の差異を示唆していた。
タグカテゴリーに関する共起ネットワーク分析では、「援助：間接的表現」が他の多くのカテゴリーとの共起関係を有しており、隠語が中心的に用いられていることがこちらの結果でも支持されている。さらに、具体的な地名の入った「エリア示唆」は「援助：間接的表現」と強い共起関係を有しているため、この両者を含む投稿を抽出することで、より「売買春」の発生リスクが高い投稿を効率的に特定することが可能になる。
なお、一連の調査結果より、多くの隠語がハッシュタグとして用いられていることが明らかとなっているが、付帯ハッシュタグから隠語を示すハッシュタグの内容を自然と学習してしまう懸念があるため、特定の単語のみ禁止ワードに設定することが効果的な対策であるかは慎重に議論する必要がある。そうした観点からも、ハッシュタグのデータリンク構造を通して全体像を把握することは有効なアプローチとなるものと考えられる。
5-3 リスク発見支援の情報分析システム開発に向けての課題
本調査では、Node-RED を用いて Twitter の問題投稿を監視し、特定のハッシュを抽出してデータベースに保存することを実現した。また、特定のハッシュタグの累積登場回数及び投稿者の投稿回数をカウントし、データベースに保存した。本件では、主として特定ハッシュタグが含まれるツィート（問題投稿）の投稿回数やそのツィートに含まれるハッシュタグの傾向を把握することが主たる目的であり、概ね目的は達成できた。今後はリスク発見支援ための機能を実装するための検討が必要である。
5-3-1 確度の高い Tweet の抽出上述したとおり、問題投稿には投稿者の目的達成のために「エリア示唆」キーワードが含まれていることが多い。本件で把握できたそれらのキーワードをベースに、特定のハッシュタグに加えて、エリアキーワー

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ドがハッシュタグまたは本文等に含まれているか確認して、データベースに登録することで、より確度の高いツィートを抽出することが可能になる。このエリアキーワードをデータベース化して、必要に応じてキーワードを追加できるようにし、このデータベースと照合してツィートを抽出する機能が必要であると考える。
5-3-2 ハッシュタグの追加
本件では「援助」、「援」、「円」、「サポ」のハッシュタグを初動監視対象とした。売買春のためのツィートの内容は日々変化することが推測される。今回は上述のキーワードを静的に監視することからはじめたが、変化やより有効なハッシュタグを監視対象とすることが早期のリスク発見には不可欠であると考える。したがって、問題投稿のツィート、且つ上述の静的キーワード以外の多頻度で用いられるハッシュタグを監視対象として動的に追加できる機能が必要となる。
5-3-3 投稿者の自動分類
投稿者としては、売り側（投稿内容から大半は女性と推察）と買い側（同様に大半は男性と推察）に大別される。ツィートのハッシュタグや本文のキーワードや助動詞や助詞、アイコン（画像）からそれらを自動的に推測し、分類することが、AI 等を用いることによって技術的には可能である。この機能を開発して実装することで、リスクの種類（未成年の売春リスクや男性の買春リスクなど）を迅速に把握したうえで、対策を検討、実行に移すことが可能となる。
5-3-4 お気に入り登録分析
多数の買い側の投稿者のお気に入り登録を確認すると、自らが定期的に投稿を確認していると推察されるユーザが多数登録されている。その登録されているユーザはその内容から売り側であると考えられる。この買い側のお気に入り登録されているユーザを自動抽出し、データベースに登録して、その投稿内容を監視することが有効であると考えられる。また、お気に入り登録されている数が多いユーザは、リスクが高いことが推測されるため、お気に入り登録されている数もデータベースに格納し、監視の際に利用する機能が必要であると考える。

【参考文献】
1) 桂川泰典ほか（2012）「中高生のソーシャルメディア利用実態(2011 年) : ソーシャルメディアにおける“出会い”とその失敗の分析を中心に」『情報文化学会誌』第 19 巻第 1 号、pp.16-24
2) 警察庁（2017）「平成 28 年におけるコミュニティサイト等に起因する事犯の現状と対策について」
3) 警察庁（2018）「平成 29 年における SNS 等に起因する被害児童の現状と対策について」
4) 村井源（2012）「東日本大震災後の Twitter 利用傾向 -震災関連ハッシュタグの計量的分析-」『情報知識学会誌』22 巻 2 号、pp.97-106
5) 山本公平ほか(2006)「社会病理のリアリティ」学文社〈発題名

問題投稿に付帯されるハッシュタグの特徴

表資料〉

掲載誌・学会名等
社会情報学会全国大会にて発表

発表年月2018 年 8 月thThe pattern of victimization and socialnetworking technology use
問題投稿に付帯されるハッシュタグの特徴

74
AmericanSocietyofCriminology Annual Meeting にて発表
情報処理学会第 81 回全国大会にて発表

92018 年 11 月
2019 年 3 月