第2回計算社会科学会大会 (CSSJ2023)
論文集（公開可のみ）

Image by Stable Diﬀusion 2.1

日時 2023年2月20日(月)，21日(火)会場 津田塾大学 千駄ヶ谷キャンパス（ハイブリッド）主催 計算社会科学会，津田塾大学
協力 神戸大学計算社会科学研究センター

2月20日(月) 9:30 ‒ 18:15
9:30 ‒ 9:40 : オープニング（遠藤薫）
9:40 ‒ 10:40 : セッション1
農業水利アンケートへのネットワーク分析の適用(永持達也, 奥田将己)
ソープランドの顧客レビュー（口コミ）から再構築する性接触の社会ネットワーク(伊東啓, 重田桂子, 山本太郎, 守田智)
ネットワーク上のクチコミ拡散=普及の効果をどう評価するか ―マーケティングの視点から―(水野誠)
YouTubeの反ワクチン動画におけるトロールコメントの影響：毒性から恐怖の連鎖反応(宮崎邦洋, 内場崇之, Haewoon Kwak, Jisun An, 笹原和俊)
10:55 ‒ 11:40 : セッション2
メディアコンテンツに対する興味への集合的記憶モデルの適用可能性(内藤大貴, 佐野幸恵, 森下壮一郎, 武内慎)
都市圏内における市区町村間移動が感染症拡大に与える影響(守田智, 中川訓範)
Qualitative coding with latent variable approach for social science data
(Ukyo Kanetaka)
13:00 ‒ 14:00 : 招待講演
西浦博氏（京都大学）
新型コロナウイルス感染症の流行対策のデザインとその科学コミュニケーション
14:15 ‒ 15:15 : セッション3
Web情報に基づく企業のデジタルトランスフォーメーション活動評価(奥村明俊, 市瀬規善, 久寿居大, 石川開, 鳥澤健太郎, 大竹清敬)
東京証券取引所のプライム市場を対象とした業種別・市場別の統合報告書作成企業分析の予備調査(中井雄一郎, 吉田光男)
価格インパクトは普遍か？
(佐藤優輝, 金澤輝代士)
非財務が企業経営に影響を及ぼすメカニズムの解明(濱崎良介, 粂照宣)15:30 ‒ 16:45 : セッション4
持続的で柔軟な地域医療提供の実現に向けた社会デザインの研究(猪又明大, 大谷猛, 雨宮智, 香村紗友梨, 伊藤由希子)
Does Mouse Click Frequency Predict Studentsʼ Flow Experience?
(Pedro K Muramatsu, Wilk Oliveira, Kiemute Oyibo, Juho Hamari)
クラウドファンディングでの金銭的支援と社会とのつながり感の関係について(土屋志高, 大橋盛徳, 渡邊淳司)
米沢市民の急性期医療のニーズからみる医療提供体制の課題の考察(伊藤由希子, 池田登顕, 村上正泰, 猪又明大, 大谷猛, 雨宮智, 溝内剛, 多田厚子)
大学偏差値は何を説明しているか ─エージェント・ベース・モデル（ABM）を通して─(樊怡舟, 康凱翔, 中尾走)
17:00 ‒ 18:30 : セッション5

投稿集団の均一性に着目した日本プロ野球ツイートにおける熱狂現象の分析(大友直史, 水野誠, 笹原和俊, 佐野幸恵)
単語分散表現による言語の通時変化の定量化：11年分の日英ニュース記事を用いた社会的事象の分析(石原祥太郎, 高橋寛武, 白井穂乃)
Evaluation of Occupational Gender Bias in Japanese Word Embedding(Shintaro Sakai)
オンライン言語現象における最も典型的な普及曲線はどのような形状か？―社会における普及現象の多様性の解析とそのモデル化ー(渡邊隼史)
危機言語の実態解明に向けた言語ネットワーク解析(野村紀帆, 池田裕一)
Discovering Chinaʼs Policy Trajectories in the Xi Jinping Era: A Text-as-Data Approach to
Presidential Speeches, 2012-2022(Jaehwan Lim, Ase Ito, Hongyong Zhang)
2月21日(火) 9:30 ‒ 17:50
9:30 ‒ 10:30 : セッション6
デジタルリテラシーの計量書誌学的分析(星永亮, 笹原和俊)
Webサービス操作におけるバースト性の時間変化分析(武内慎, 佐野幸恵)
道徳は代替肉の消費意欲を高めるか？
(橋本萌那, 高澤陽太朗, 笹原和俊)
SNS上のコミュニケーションを探る：Twitterにおけるリプライ行動の計量的分析(佐藤浩輔, 中分遥, 山田順子)
10:45 ‒ 11:45 : セッション7
重み付き有向ネットワークにおける2つの対象間の相対的関係性指標(柾谷将吾, 森口聡子, 増山博之)
アバターコミュニケーションサービスにおけるオンライン社会リズムの同期現象(高野雅典)
オンライン取引におけるTrust Management Algorithmのダイナミクス(鈴木亮平, 張一凡, 大橋盛徳, 笹原和俊)
文脈を考慮した人間の認知傾向に基づく逐次的意思決定(南朱音, 甲野佑, 高橋達二)
13:00 ‒ 14:00 : セッション8
専門家への言及はいかに中国SNS上におけるコロナ関連のセンチメントに影響したのか：武漢ロックダウンの事例から(于海春, 田中幹人)
LIWCを適用したInstagram広告の心理的指標の数値化とCTRに与える影響の分析(井上健二郎, 吉田光男)
Emotional distress during COVID-19 by mental health conditions and economic vulnerability:
Retrospective analysis of survey-linked Twitter data with a semi-supervised machine learningalgorithm(Michiko Ueda, Kohei Watanabe, Hajime Sueki)
Twitterから抽出した放射線問題に対する空気感の推移(佐野幸恵, 鳥居寛之, 宇野賀津子)

14:15 ‒ 15:15 : セッション9
GPT-2による環境や個人属性に依存した移動軌跡の時空間情報生成(水野貴之, 掘込泰三, 藤本祥二, 石川温)
GPSデータを用いたCOVID-19実効再生産数の網羅的なモデル化(尾崎順一, 志田洋平, 高安秀樹, 高安美佐子)
Factors that aﬀect human mobility during the COVID-19 pandemic(劉兆媛)
滞留人口の大きい500メートルメッシュを持つ地域の特性に基づく対策が 2020年の日本において新型コロナの抑制が可能であったかもしれない可能性(下野寿之)
15:30 ‒ 16:15 : セッション10
なぜコロナ禍で少子化は加速したか：SNSに基づく分析(張佳潔, 兪佳侃)ソーシャルメディアにおける文化進化:炎上現象のベイズ統計モデリングによる分析(清水あおぐ, 笹原和俊, 橋本敬)
Science of Science on the Publications of Japanese Political Scientists（「日本の政治学者の科学的営為を科学する」）(Masaru Nishikawa, Akira Matsui, Daisuke Sakai)
16:30 ‒ 17:30 : セッション11
Twitterにおける選挙時の政治コミュニケーションのバイアス ：ログデータと社会調査データを用いた実証研究(谷原吏, 小田中悠)
Wikipediaの政治家の情報についての分析(Akira Matsui, Kunihiro Miyazaki, Taichi Murayama)
Tweet-based Political Ideology Comparison under Multilingual Environment(陳景慧, 水野貴之)
政治的暴言の規制に対する人々の態度：バイアスとそのメカニズム(西耕平)
17:30 ‒ 17:40 : クロージング（上東貴志）

Proceedings of the 56th Hawaii International Conference on System Sciences | 2023

Does Mouse Click Frequency Predict Students’ Flow Experience?
Pedro Kenzo Muramatsu
University of São Paulo
kenzo muramatsu@usp.br

Wilk Oliveira
Tampere University
wilk.oliveira@tuni.fi

Abstract
Designing educational systems able to lead students
into flow experience is a contemporary challenge,
especially given the positive relationship between flow
experience and learning.
However, an important
challenge within the field of learning analytics isevaluating the students’ flow experience during theuse of educational systems.
In general, such
evaluation is conducted using invasive methods (e.g.,
electroencephalogram, and eye trackers) and cannot bemassively applied. To face this challenge, following thetrend of utilizing behavioral data produced by users to
identify their experience when using different types ofsystems, in our study, we evaluated the applicability of
employing one single type of behavior data (i.e., mouseclick frequency) as an exclusive metric to model and to
predict students’ flow experience. By conducting two
data-driven studies (N1 = 25 | N2 = 101), we identified
that the mouse click frequency on its own is not able
to predict the flow experience. Our study contributes
to the field of learning analytics confirming that it is
not possible to predict students’ flow experience onlywith mouse click frequency and paving the way for
new studies that use different behavior data to predict
students’ flow experience.

1.

Introduction

Flow, as first introduced by Csikszentmihalyi (1975),
can be defined as “an optimal experience during anactivity in which an individual is deeply engaged
and presents high levels of fulfillment, focus, andenjoyment” (Csikszentmihalyi, 1975; Csikszentmihalyi
and Csikszentmihalyi, 1992). Especially over the last
30 years, a plethora of studies have identified a positive
influence of flow experience on students’ learning
outcomes in educational systems (e.g., students who
engage in a high flow experience state are more prone toachieve a satisfactory learning experience (Özhan andKocadere, 2020) or that flow experience has a positiveeffect in both comprehension and memorization (Erhel

URI: https://hdl.handle.net/10125/102788
978-0-9981331-6-4(CC BY-NC-ND 4.0)

Kiemute Oyibo
York University
koyibo@yorku.ca

Juho Hamari
Tampere University
juho.hamari@tuni.fi

and Jamet, 2019). In summary, literature demonstrates
that the flow experience is linked to positive affects
on students’ learning experience (Oliveira et al., 2018;
Oliveira, Pastushenko, et al., 2021; Perttula et al., 2017).
Thus, over the last few years, several researchers
have invested in developing different types of
educational systems (e.g., self-regulation systems(Wan et al., 2020), games (Chou et al., 2021), andgamified systems (Oliveira, Toda, Toledo, et al., 2020))
to lead students to a flow experience. This is not an easytask due to two different reasons, first, to understandwhich design aspects lead students to a flow experience(Gao et al., 2019), and second, to analyze whether thesystem was able to provide a flow experience to students(Semerci and Goularas, 2021). In particular, the fieldof learning analytics has focused on the challengeof analyzing whether a student has achieved a flow
experience (van Schaik et al., 2012).
Different studies have highlighted that reachingan effective measuring technique for flow experiencein educational systems is a significant challenge(Hamari and Koivisto, 2014; Jackson and Marsh,
1996; Lee et al., 2014).
As pointed out by
Oliveira, Toda, Palomino, Rodrigues, Shi, et al.
(2020) and Z. Zheng et al. (2019), this challenge
is especially pertinent because instruments adopted
in past studies (e.g., electroencephalography (EEG),
interviews, questionnaires, eye trackers) present major
drawbacks: i) high cost and ii) the impossibilityof conducting a massive application (Oliveira, Toda,
Palomino, Rodrigues, Shi, et al., 2020; Z. Zheng et al.,2019). Thus, researchers in the area of learning analytics
have sought to create alternative methods to analyze
students’ flow experience (De Kock, 2014; Lee et al.,2014; Semerci and Goularas, 2021).
In face of such limitations and aiming to create thesealternative methods, the use of students’ behavior data
(i.e., user’ data logs) to measure flow experience ineducational systems has recently gained traction as ascalable and low-cost strategy (Lee et al., 2014; Oliveira
et al., 2019; Oliveira, Toda, Palomino, Rodrigues, Shi,

Page 1281

et al., 2020; Semerci and Goularas, 2021). Despite
recent promising results (De Kock, 2014; Lee et al.,2014; Oliveira et al., 2018; Oliveira et al., 2019;
Semerci and Goularas, 2021), this area of study is yet
to be comprehensively explored, highlighting the urgent
need for empirical data-driven studies investigating therelationship between behavior data and flow experiencein educational systems. In particular, it is necessary toinvestigate how different behavior data can be used tomodel and predict students’ flow experiences.
As explained by Pentel (2015), mouse dynamics canbe used in conjunction as features in training data sets
(Chen et al., 2017; Guo and Agichtein, 2010; Pentel,
2015; N. Zheng et al., 2011). Among those metrics, themouse click frequency has particularly shown favorable
results in identifying certain experiences (Oliveira,
Isotani, et al., 2021; Semerci and Goularas, 2021). At
the same time, previous studies on the use of behavior
data generated by the mouse presented significant resultsin the prediction of the users’ flow-related experience(e.g., using mouse logs to predict the user’s confusion(Pentel, 2015) and satisfaction (Chen et al., 2017)),
which demonstrates its potential as a valid metric fordifferent users’ experiences (e.g., flow experience).
Facing the challenge of flow experiencemeasurement, in this paper we present the resultsof two data-driven studies (N1 = 25 | N2 = 101)
investigating if the mouse click frequency (during thesystem usage) can be used independently to predict
students’ flow experience in educational systems. Thus,
we aim to answer the following research question:
Does mouse click frequency predict students’ flow
experience in educational systems? In the two studies
conducted to answer this question, students useddifferent educational systems (while the mouse clickfrequency was collected) and then answered a scale toidentify their flow experience during the system usage.
Our main results indicate that there is a slight
relationship (β) between the mouse click frequency
and the students’ flow experience. However, sucha relationship fails to provide significant predictive
power (Adjusted R2 ), implying that the mouse clickfrequency on its own cannot be used as a metric forflow experience prediction. Our study contributes tothe field of learning analytics, as it presents empiricalevidence that employing the frequency of the mouse
as a solo metric is inadequate to predict students’ flow
experience.

2.

BackgroundIn this section, we introduce the main topic
addressed in this paper (i.e., flow experiencemeasurement in educational systems), as well as
the main related works.

2.1.

Flow experience and learning

The flow experience (i.e., “an optimal experiencethat people have as a motivating factor in their
daily activities” (Faiola et al., 2013)) is one of themost important experiences investigated in the fieldof educational technologies (Oliveira et al., 2018;
Oliveira, Pastushenko, et al., 2021; Perttula et al., 2017;
Semerci and Goularas, 2021). This is because the flow
experience is considered directly related to the learning
experience, and when a student is experiencing the flow,
they tend to have a high learning experience (Özhan andKocadere, 2020; Yen and Lin, 2020).
The
flow
experienceiscomposedofnine different psychological dimensions (also
independent experiences) (Csikszentmihalyi, 1997b;
Csikszentmihalyi and Csikszentmihalyi,
1992;
Jackson et al., 2011): i) challenge-skill balance;ii) action-awareness merging; iii) clear goals; iv)
unambiguous feedback; v) total concentration on
the task at hand; vi) sense of control; vii) loss of
self-consciousness; viii) transformation of time; andix) autotelic experience. Researchers argue that anindividual must reach the nine dimensions to reachthe flow experience (see (Csikszentmihalyi, 1997b;
Csikszentmihalyi and Csikszentmihalyi, 1992; Jackson
et al., 2011) for a thorough review regarding the flow
experience dimensions).
The complexity of modeling students’ flow
experience in an educational system is a pertinent
problem (Lee et al., 2014; Oliveira, Isotani, et al., 2021;
Oliveira et al., 2019; Semerci and Goularas, 2021).
Despite advancements, this technology still has issues,
such as application complexity, prompting other ways,
such as the use of EEG or eye trackers, to be proposed
more recently. All of these approaches, however, haveone of three issues: they are either expensive, intrusive,or cannot be used on a large scale.
As a result, more promising solutions include
the development of approaches for analyzing flow
experience using behavior data generated by users ineducational systems (Lee et al., 2014; Oliveira et al.,2019; Oliveira, Toda, Palomino, Rodrigues, Shi, et al.,2020; Semerci and Goularas, 2021). Researchers haveused techniques ranging from step regression (Lee et al.,2014) to deep neural networks (Semerci and Goularas,
2021), and structural equation modeling (Oliveira,
Isotani, et al., 2021) in an attempt to find behavioral datathat are able to predict the flow experience.

Page 1282

2.2.

Related Works

Aiming to identify the main related works andprovide a deep field understanding, we started
analyzing the results of three systematic literature
reviews conducted by Oliveira et al. (2018), Oliveira,
Pastushenko, et al. (2021), and Perttula et al. (2017),
which were conducted to describe the state of the art
in Flow Theory and educational technologies (including
the most used methods for identifying the students’ flow
experience in educational systems). From the studies
identified in the literature reviews, we also found otherexternal studies.
Lee et al. (2014) were one of the pioneer studies
dedicated to investigating the use of behavior data tomeasure flow experiences in an e-learning environment.
Their work presented an automated detector able todistinguish whether a student is experiencing flow,
boredom, and frustration. The approach proposed by
Lee et al. (2014) was based on a step regression, which
utilized the data sourced from college students wheninteracting with a step-based tutoring system. Theirfindings support the use of affect detectors on flow
conditions (San Pedro et al., 2013). The average mouseclick duration, for instance, was found to be positively
correlated with boredom but negatively correlated toflow. This also suggests that standard input devices
used commonly by students, such as the mouse, are apotential source of abundant information for developing
low-cost detectors. The incorporation of automatic flow
detection tools is an improvement to ITSs as this feature
can be used to predict students’ behavior and tailor
effective ways to improve their educational performanceas well as learning experience (Egbert, 2004).
In the same realm, Oliveira et al. (2019) introduced
a theory-driven based conceptual model, whichassociates each of nine the flow experience dimensions(Csikszentmihalyi, 1997b; Csikszentmihalyi andCsikszentmihalyi, 1992; Jackson et al., 2011) withstudent interaction data logs. In a further study,
Oliveira, Toda, Palomino, Rodrigues, Shi, et al. (2020)
proposed the use of the think-aloud protocol (i.e., amethod that provides rich verbal data on reasoning
during a problem-solving task (Fonteyn et al., 1993)) asa tool to link users’ data logs with their flow experimentin an educational system. In yet another study, they
set forth the usage of structural equation modeling tomodel flow in students performing tasks in a gamified
system (Oliveira, Isotani, et al., 2021).
Semerci and Goularas (2021) presented a solutionthat measures the flow state of students by employing
heat-maps and deep neural networks (i.e., convolutional
autoencoders). This flow theory-based method provides

information on the students’ flow state in an e-learning
platform, which is calculated by also taking into accounttheir grades. Besides collecting interaction data frome-learning platform (i.e., mouse click coordinates, thelocations visited with the mouse, access times, etc.),
Semerci and Goularas (2021)’ method also sourced
data from post-lecture quiz results and student surveys.
Their findings indicate that while other methods did
badly in terms of p-values and r-values, deep learning
methods were able to extract student behavioral patterns
based on mouse interactions with significantly better
performance.
In addition to the aforementioned approaches,
Z. Zheng et al. (2019) proposed a hierarchicalrecognition model to track the flow experience ofcomputer programmers by tracing their computerinteractions (e.g., keyboard, mouse, IDE functions,and switching applications windows) when engaged
in software development. Z. Zheng et al. (2019)
implemented a non-invasive flow state tracking system
whose performance was assessed using a real-world
data set from a medium-sized IT company in China.
Their results reached the highest recognition accuracyof 92.6%, an achievement that is suited for performing
real-time recognition.
In summary, previous studies have investigated
the use of behavioral data to analyze students’ flow
experience. However, as far as we know, no data-driven
study has yet aimed to model and predict flow
experience in educational systems by employing a sole
type of behavior data (i.e., mouse click frequency).

3.

Study Design

In this paper, we present the results of two
data-driven studies investigating if is possible touse mouse click frequency to predict students’ flow
experience. In both cases, i) the number of students’mouse clicks when using different systems wascollected, then ii) the students answered a questionnaire
to analyze their flow experience, and finally, iii)
statistical analyzes were performed to identify if themouse click frequency would be able to predict thestudents’ flow experience (i.e., learning analytics).

3.1.

Materials and method

To collect the students’ mouse click frequency, weused two different systems. For both experiments, there
were no selection criteria for participants (e.g gender,
age group, among others), which was a decision made toachieve a heterogeneous population. In addition to being
research-oriented, they provide straightforward accessto various student interaction data logs, which allows forPage 1283

conducting the analyzes proposed in this study.
For the first study, we used Eagle-edu1 , agamified educational system design according to the 21
gamification elements introduced by Toda et al. (2019).
As a gamified learning platform, Eagle-edu was chosen
as it is a commercial system widely used in the territory
where the study was conducted (i.e. Brazil), whichaccording to Wohlin et al. (2012), is beneficial to theecological settings of the study. Eagle-edu is comprisedof three main pages: Home, where users can keep trackof their progress in the system; Profile, where users
can view and edit their personal information; Learn,
where the user can complete multiple kinds of tasks(e.g, Quiz, Complement, and Pairs). Figure 1 presents
an interface of this system. Participants enrolled in an
English course previously created by a team from a local
language school, which involved performing basic tasks(e.g pair-matching of Portuguese and English words)
and quizzes.

dimensions of flow experience (Csikszentmihalyi,
1997a) to the data log collected (frequency of mouseclicks), both studies used the theoretical model
introduced by Oliveira et al. (2019), as it is currently(as far know) the only model available for this purpose.
To identify the student’s flow experience, we used
the flow state scale (FSS) developed by Jackson andEklund (2002). We used this scale because it had beenpreviously validated by Hamari and Koivisto (2014) tobe used in the field of gamification, and according toOliveira et al. (2018), is one of the most popular scales
in studies in the area of educational technologies. To
analyze the data, we used SmartPLS 32 , a software forvariance-based SEM using the partial least squares pathmodeling (PLS-PM) method (Wong, 2013).
Both studies were organized in five main steps: i)invitation ii) participation agreement iii) and iv) systemlogin and usage v) flow experience self-report iv) data
analysis. Figure 3 illustrates the steps of the process. In
steps iv) and v), the mouse click frequency is collected
and then submitted to data analysis.

Data Analysis

1.Invitationyes

2. Agree toParticipate

3. Log into
the system

4. System
Usage

Participationends

5. Answer the
FSS

no

Figure 1. Eagle-edu’s course page interface

For the second study, we utilized a gamified
educational system named Quick Detector on Gender
Flow (QDGF). In QDGF, students would answer a logic
reasoning quiz containing 20 questions and, by doing so,
participants could earn points, trophies, or even appear
in a ranking. Figure 2 exhibits an example of the system.

Figure 2. Quick Detector on Gender Flow’s quiz
page interface

When it comes to relating each of the nine
1 https://eagle-edu.com.br/

Figure 3. Method (step-by-step)In the first step, the participants were invited to use
the system. In the second step, participants had theopportunity to read the “Informed Consent Form” anddecide about their participation in the study. In the third
step, those who agreed to participate in the study logged
into the system. In the fourth step, participants used thesystem (i.e., a beginner-level English language course
for Eagle-edu and a logic reasoning quiz for QDGF).
At this stage, the number of students’ mouse clicks
was collected during the system usage. Immediately
after completing the tasks designated by the system,in the fifth step, participants proceeded to answer the
FSS (Hamari and Koivisto, 2014; Jackson and Eklund,2002).

3.2.

Participants and data analysis

In the first study (conducted in the system
Eagle-edu), initially, a total of 25 students participated2 https://www.smartpls.com/

Page 1284

voluntarily. Participants were invited through social
media so that a heterogeneous sample could beachieved. Self-reportedly, 19 of them identified as males
and six as females. Education levels included: highschool, undergraduate, or graduate. The average age
was 25 years, with a standard deviation of σ = 3.13.
One participant, however, was excluded as they were nota native speaker of the language of the scale used in thisstudy.
In the second study, we had 101 participants ranging
from six levels of education (49 graduate students, 30
from high school, six at an MBA level, 10 Masters,
one Ph.D. recipient, and four participants with other
responses) whose age averaged approximately 18 years
old (standard deviation of σ = 10.55) and originatedfrom 15 countries (most significantly the USA witha total of 39; 15 from India; 12 from Portugal and
11 from Poland). Each participant received $ 0.25
and was invited through a crowd-sourcing marketplace“Amazon Mechanical Turk (MTurK)”3 . In both studies,
we included an “attention-check” question.
To conduct the data analysis we used partial
least squares structural equation modeling (PLS-SEM).
This class of SEM is a well-established approach todeveloping theories on exploratory research. It achieves
this by focusing on explaining the variance in thedependent variables when examining the model. We
chose this method since it enables us to incorporate
unobservable variables measured indirectly by indicatorvariables. Furthermore, PLS-SEM does not only allow
the estimation of complex cause-effect relationshipmodels with latent variables, it is robust despite asmall sample (J. Hair et al., 2016; J. Hair et al.,2017). Following suggestions from J. Hair et al. (2016),
J. Hair et al. (2017), we used β values to map/model
the relationships between mouse frequency and flow
experience and Adjusted R2 to report the predictive
power.

4.

Results

Initially, given that the method employed by
SmartPLS (PLS-SEM) is non-parametric (J. Hair et al.,2014), there was no need to analyze the distribution(normality) of the data. Furthermore, we estimatedmodel reliability to ensure that the FSS matched thestudy data. Results are shown in Table 1 for the firststudy, and Table 2 for the second study, demonstratingthat it was satisfactory for most dimensions of flow
experience. Ideal rates are: α ≥ 0.70, RHO A ≥ 0.70,
CR ≥0.70, AVE ≥ 0.50.
We then measured the discriminant validity. In
3 https://www.mturk.com/

Table 1. Reliability results for the flow experience
dimensions for Study 1α
RHO A CR
AVE
AE
0.963 -1.563
0.839 0.575
CSB
0.796 0.826
0.851 0.59
CTH
0.813 0.77
0.825 0.618
CG
0.809 0.43
0.644 0.389
LSC
0.853 -1.813
0.016 0.122
MAA 0.779 1.02
0.852 0.602
SC
0.699 0.498
0.697 0.459
TT
0.908 0.669
0.900 0.695
UF
0.896 1.004
0.922 0.750
Key:α:
Cronbach’s;
RHO A:Jöreskog’srho;CR:Composite
Reliability; AVE: Average; Variance
Extracted; AE: Autotelic Experience;
CSB:
Challenge-Skill
Balance;
CTH: Concentration on the Task at
Hand; CG: Clear Goals; LSC: Loss
Self-Consciousness; MAA: Merging of
Action and Awareness; SC: Sense ofControl; TT:UF: Unambiguous Feedback
Transformation of Time;
Table 2. Reliability results for the Flow Experience
for Study 2α
RHO A CR
AVE
Flow 0.735
0.383 0.704 0.248
Key:α: Cronbach’s; RHO A: Jöreskog’s
rho; CR: Composite Reliability; AVE:
Average;
Variance Extracted;
AE:
Autotelicthe measurement model for study 1, the discriminant
validity was measured using the cross-loading metric.
The result showed that no construct’s items loaded
higher on another construct than itself (J. F. Hair et al.,2014). Furthermore, the LSC and CG constructs were
removed from the model of Study 1 (Figure 4) because
the composite reliability criterion for including themin the structural model was not satisfied. In otherwords, the AVE metric was less than 0.5 for bothconstructs. The second study presented the following
results: F low = 0.498 and N M C = −0.203. Table
3 and Table 4 present the discriminant validity of thestudies.
Next, we analyzed if the mouse click frequency
predicts students’ flow experience by using PLS-SEM.
We used the regression coefficient (β) to analyze
the relationship between the variables and in the
p-values related to each β (this is done to check if
the relationships are indeed significant). Furthermore,

Page 1285

Table 3. Discriminant Validity for Study 1

AE
CSB
CTH
CG
LSC
MAA NMC SC
TT
AE
0.758
CSB
0.371
0.768
CTH 0.438
0.419
0.786
CG
0.173
0.607
-0.081 0.623
LSC-0.224 -0.28-0.439 -0.084 0.35
MAA 0.124
0.255-0.121 0.14
0.193
0.776
NMC -0.243 -0.401 0.304-0.547 -0.24-0.326 1
SC
0.37
0.511
0.123
0.692
-0.162 0.265
-0.63
0.677
TT
0.565
0.18
0.34
0.137
-0.157 0.131-0.198 0.453 0.833
UF
0.261
0.581
-0.003 0.821-0.254 0.067-0.368 0.526 0.095
Key: AE: Autotelic Experience; CSB: Challenge-Skill Balance; CTH: Concentrationon the Task at Hand; CG: Clear Goals; LSC: Loss of Self-Consciousness; MAA:
Merging of Action and Awareness; SC: Sense of Control; TT: Transformation of Time;
UF: Unambiguous Feedback.

Table 4. Discriminant Validity for Study 2

Flow
NMC
Flow
0.498
NMC -0.203 1
Key: NMC: Numberof Mouse Clicks;
this study also utilized the R2 − value so that we
could acknowledge how effectively mouse clicks predictflow experience (for greater reliability, we reported theadjusted R2 − value). Table 5 presents the results forStudy 1 with the aforementioned metrics. Likewise,
Table 6 present the results for Study 2. Figure 4 andFigure 5 present the path model for both studies.
In summary, the correlation between a single typeof data log (mouse click frequency) and the flow
experience fails to provide significant predictive power,
as revealed by the values of R2 Adj (R2 Adj = 0.031
in Study 1 and ranging from R2 Adj = −0.004 in the
TT dimension to R2 Adj = 0.370 in the SC dimension
in Study 2) and β (β = −0.530 in Study 1 and ranging
from β = −0.630 in the SC dimension to β = 0.304
in the CTH dimension as observed in Study 2) in bothstudies. Our experimental results imply that the mouseclick frequency by itself cannot be used as a metric forflow experience.

4.1.

Discussion

In this paper, we analyze the possibility of predicting
students’ flow experience based only on the mouseclick frequency performed by the student when using
gamified educational systems. Throughout two studies,
we identified that the mouse click frequency alone is
not able to predict the flow experience of students when

UF

0.866

using such systems.
Our results can be considered surprising, as they arecontrary to the results of recent studies which identify
that the mouse click frequency can be used to predictexperiences related to flow experience (Oliveira, Isotani,
et al., 2021; Z. Zheng et al., 2019), such as stress andanxiety, as well as the theoretical model proposed by
Oliveira, Toda, Palomino, Rodrigues, Shi, et al. (2020),
who states that the mouse click frequency would be
related to some flow experience dimensions.
The study conducted by Z. Zheng et al. (2019)
utilized mouse activities inside IDEs (e.g., mouseclicks) to track developers’ interactions during work torecognize the flow state. Their findings point out an
overall recognition accuracy of 92.6%, suggesting theeffectiveness of their proposed approach. Oliveira, Toda,
Palomino, Rodrigues, Shi, et al. (2020) also presented
optimistic results as their work identified a significant
relationship between four types of data logs (including
NMC) and seven out of the nine aforementioned flow
experience dimensions.
In the study conducted by Oliveira et al. (2019), thenumber of mouse clicks is seen as a theoretically related
behavior data to total concentration on the task at hand(i.e., one of the flow experience dimensions). Oliveira
et al. (2019), despite putting forward this relationshipand presenting theoretical reasons for it, also proposesthat experimental studies be carried out to investigate
these relationships. In this way, our study brings insights
in the sense that possibly the theoretical relationships
proposed by Oliveira et al. (2019) are not confirmed inpractice.
Other studies were also conducted investigating
the relationships of user behavior data in educational
systems with their flow experience, however, studies that

Page 1286

Table 5. Correlational matrix for Study 1CIβP-values 2,5%
97.5% Adj. R2
NMC →AE-0.243 0.468-0.553 0.469
0.016
NMC→CSB-0.401 0.417-0.777 0.632
0.123
NMC→CTH
0.304
0.399-0.670 0.604
0.051
NMC→CG-0.547 0.262-0.826 0.502
0.268
NMC→LSC-0.240 0.530-0.715 0.553
0.015
NMC→MAA -0.326 0.247-0.717 0.491
0.066
NMC→SC-0.630 0.235-0.843 0.681
0.370
NMC→TT-0.198 0.533-0.557 0.559-0.004NMC→UF-0.368 0.419-0.782 0.523
0.096
Key: β: Regression Coefficient; CI: Confidence Interval; NMC:
Number of Mouse Clicks; AE: Autotelic Experience; CSB:
Challenge-Skill Balance; CTH: Concentration on the Task at
Hand; CG: Clear Goals; LSC: Loss of Self-Consciousness;
MAA: Merging of Action and Awareness; SC: Sense of Control;
TT: Transformation of Time; UF: Unambiguous Feedback
Table 6. Correlational Matrix for Study 2

CIβ
P-Values R2 Adj 2.50%
NMC→ Flow -0.203
0.334
0.031 -0.474
Key:β: Regression Coefficient; CI: Confidence Interval

analyzed mouse-related items performed the analyzes
comparing different types of associated data (different
types of related data mouse), but without analyzing
the data separately. One of the studies that directlycompared the relationship between user behavior data
concerning the mouse and the flow experience ofparticipants was that of Lee et al. (2014). In theirstudy, they identified that the average mouse click
duration was positively correlated with boredom but
negatively correlated to flow. In a comparative analysis,
it is possible to argue that although the mouse clickfrequency is insufficient to predict students’ flow
experience, associating this information with other data
related to mouse actions can be an equally affordable
and viable alternative to predicting flow experience.
The study by Semerci and Goularas (2021) identified
that deep learning methods were able to extract
student behavioral patterns based on mouse interactions.
Although these behaviors cannot be generalized, given
the sample size of Semerci and Goularas (2021), it isalso an indication that a single mouse-related data is noteffective in predicting the flow experience. However, bygathering more than one type of data log, it may becomea feasible approach to predicting flow experience, orsome of the dimensions that compose flow experience.
These results demonstrate that despite the use ofuser behavior data in educational systems presenting

97.50%
0.376

weak predictive power to model flow experience, they
are a promising alternative to predict different user
experiences, as the rapid growth in online educational
systems generates more and more behavior datalogs (Eberle and Hobrecht, 2021). However, ourfindings make it clear that the mouse click frequency
alone cannot be used to predict the flow experience.
Nonetheless, the fact that the path coefficients in themodels are numerically high, although non-significant,calls for further studies with larger sample sizes that willallow for the stratification of the data.
In summary, our results indicate that predicting theflow experience of students based only on the number ofmouse clicks during the use of an educational system is
not plausible. However, by comparing our results withdifferent studies, it can be argued that adopting multiple
mouse-related behavior data logs is the pathway toaccurately modeling individual dimensions of or flow
experience itself.

4.2.

Limitations

This study has some limitations stemming from its
characteristics which we seek to attenuate throughout.
Initially, flow is a complex experience to measure,with a total of nine dimensions observed in thisstudy. Also, The study was conducted remotely, thus,

Page 1287

Mouse Clicks

0.304-0.630-0.198-0.243-0.368-0.326-0.401

AE

TT

SC

CTH

UF

MAA

CSB

R² Adj = 0.016

R² Adj = -0.004

R² Adj = 0.370

R² Adj = 0.051

R² Adj = 0.096

R² Adj = 0.066

R² Adj = 0.123

Figure 4. Path Model for Study 1

Mouse Clicks-0.530Flow

R² Adj = 0.031

Figure 5. Path Model for Study 2

non-observable external variables may interfere with theparticipants’ experience. To mitigate this limitation, weused only empirically validated instruments. Anotherlimitation comes from the limited sample size of the firststudy, which might have impacted the robustness of thecalculated values obtained through SmartPLS. In bothstudies conducted, only one type of education system
was used (i.e., gamified education systems). Thus, wecannot guarantee that the results can be generalized toother types of systems. The use of only one predictor
variable can reduce the results’ robustness, as thesurrounding noise is not captured. Thus, complementary
metrics, such as cursor position and behavior on thescreen, may be used along with other mouse-related
behavior data analyses.

of key demographic variables such as age, gender, etc.
Thus, future studies (with larger sample sizes) should
conduct multi-group analyses to uncover the moderating
effect of demographic variables.
In our study, we only used the number of mouseclicks in our analysis, and our findings demonstratethat it has little predictive power for flow experience.
However, other types of mouse-related data can also
be collected as well (e.g., mouse pointer movements).
If, on the one hand, our results show that the numberof mouse clicks alone is not enough to predict theflow experience, on the other hand, the possibilityof using different types of mouse-related data also
represents an opportunity to identify a new low-cost way
of predicting the flow experience. The same can beapplied to different peripheral devices as Students may
prefer to use touchscreens or touch pads to interact witheducational systems. Thus, future studies may explore
all permutations of different data logs and input devices
in order to observe which combination leads to a moreaccurate ecosystem for flow experience modeling.

5.
4.3.

Concluding Remarks

Recommendations for future studies

Although we utilized databases from two different
studies, the number of participants is still limited
to conduct robust analyses, for example, machinelearning/deep learning.
Thus, we suggest futurestudies carry out experiments with a large numberof participants, which allows the use of this typeof technique for machine-learning-based predictivemodeling (possibly increasing the generalization of theresults).
Recent studies have increasingly realized thatstudents’ experiences can change according to theircharacteristics. Therefore, further studies can collect
more data from students that allows for identifying
whether the prediction of the flow experience may vary
according these and other factors of students. We did
not have an adequate sample that will allow for stratified(multi-group) analysis to uncover the moderating effectWe conducted two data-driven studies analyzing
if mouse click frequency can be used as a single
variable to predict students’ flow experience. Our results
demonstrate that relying on such a strategy to model
flow experience is not reliable, as the mouse clickfrequency alone does not present significant predictive
power. In future studies, we aim to replicate thisexperiment by collecting data from various types of
educational systems. We also aim to include new kindsof mouse-related behavior data (e.g., mouse movements)
and using novel data analysis methods, such as data
mining and deep learning techniques.

Acknowledgment
This work has been supported by the Academy ofFinland Flagship Programme [Grant No. 337653 Forest-Human-Machine Interplay (UNITE)].

Page 1288

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Page 1290

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計算社会科学会
第 2 回計算社会科学会大会 (CSSJ2023)

クラウドファンディングでの金銭的支援と社会とのつながり感の関係について
土屋 志高1,a)

大橋 盛徳1

渡邊 淳司2

概要：近年，物・スキル・場所などを個人間で共有・交換して利用するシェアリングエコノミーが拡大してきており，地域コミュニティの希薄化の中での新たなつながりとして注目されている．このような金銭を伴う取引行動に付随した社会とのつながりは重要であるにも関わらず，どのような要素が社会とのつながり感に影響しているかは明らかでない．そこで，本研究では，支払額と特典が金銭的に等価ではないク
ラウドファンディングを対象として，どのような要素が社会とのつながり感に影響を与えているかを明らかにすることを目的とした．クラウドファンディング支援経験者 500 名に対して Web アンケート調査を行った．プロジェクトで重要視する要素や社会とのつながり感などを聞く質問項目を独自に作成し尺度化
した．重回帰分析の結果，知人や賛同者などの周辺に対してどのような影響があるかを重要視していることが，社会とのつながりを感じさせていることが明らかになった．

1. はじめにりが，有形無形の資源を提供する架け橋となり，共通の目
的に向かって協調行動を導くとされる考え方である．社会

近年，物・スキル・場所などを個人間で共有・交換して関係資本と Well-being の間には正の関係性が指摘されてお利用するシェアリングエコノミーが拡大してきている．日

り [5]，資源の媒体という側面でも人と人のつながりは重要本におけるシェアリングエコノミーの市場規模は 2021 年であると言える．

に過去最高の 2 兆 4,198 億円を記録し，2030 年度には 14

私たちの身の回りには多くのつながりが存在している

兆 2,799 億円に拡大すると予想されている [1]．また，シェが，Well-being や社会関係資本で通常対象とするのは，知アリングエコノミー利用者は，非利用者と比較して幸福度

人や友人，家族，職場の同僚，地域の住民などである．しが高く社会とのつながりが強い [2] ということから，経済

かし，日常生活においてはこれらのつながり以外にも，金的な側面だけでなく社会的な側面からも注目すべき経済圏

銭を媒介とした取引による短期間のつながりも多く存在しであることが分かる．

ている．ここでは金銭を媒介とした人とのつながりを，「経

セリグマンの PERMA 理論 [3] は，個人の Well-being に済活動でのつながり」，金銭を媒介としない人とのつなが影響する主な要因を 5 つに分類した．P：Positive Emotion

りを，「非経済活動でのつながり」とする．経済活動での（ポジティブ感情），E：Engagement（没頭する体験），R：

つながりの例としては，店舗の店員，EC サイトの販売者，

Relationships（良好な人間関係），M：Meaning（人生の）シェアリングエコノミー（フリマサービス，クラウドファ

意味や意義を感じること，A：Achievement（達成感をもつ

ンディング，カーシェア，家事代行など）の取引相手などこと）の五つであり，良好な人間関係は，Well-being を支が挙げられる．このつながりは取引によってはじめて関係える一要因として考えられている．また，人と人のつなが性が生まれ，その多くが短期間で関係性が終わり，つながりは，Well-being の文脈だけでなく，社会関係資本の文脈

ること自体は目的ではないことが特徴である．非経済活動でも重要視されている．社会関係資本には，様々な定義がでの人とのつながりの例としては，知人・友人，SNS，地あるが，例えば，パットナムの「人々の協調行動を活発に

域住民などが挙げられる．非経済活動でのつながりは，長することによって，社会の効率性を高めることのできる，期間に及ぶことからつながりとして意識しやすい対象であ

「信頼」
「規範」
「ネットワーク」といった社会組織の特徴」

り，つながることが大きな目的でもあることが特徴である．

という定義がある [4]．信頼によりできた人と人のつなが経済活動でのつながりは，非経済活動でのつながりよりも

日本電信電話株式会社 社会情報研究所
日本電信電話株式会社 コミュニケーション科学基礎研究所
yukitaka.tsuchiya.yf@hco.ntt.co.jp

非常に弱いつながりである．しかしながら，経済活動の中

1
2
a)での他者とのつながりは，個人差はあるものの存在してお計算社会科学会
第 2 回計算社会科学会大会 (CSSJ2023)

り，経済活動でのつながりの効果を検証することは重要であると考える．
本研究では，経済活動が社会とのつながり感に及ぼす影響を調査するために，個人間取引の一種であるクラウド
ファンディングに着目する．クラウドファンディングとは，インターネットを介して不特定多数の人々から少額ず
つ資金を調達する仕組みのことである．アイディアや想いを持つ人は誰でも “発案者” として発信でき，応援したい試

図 1

支援を通じた社会とのつながりを感じるモデル

してみたいと思う人は誰でも “支援者” として支援できる．
クラウドファンディングでは，買い手側が支払う金額に対正確な情報が得られない場合に，良質のモノやサービスのして，売り手側である発案者が提供するモノの金銭的な価供給が妨げられてしまう逆選択の問題と，取引相手の行動

値が必ずしも等価ではない場合が多く存在している．中古を正確に把握できない場合に，契約を逸脱して行動するモ

品販売のように価格が重要視されるサービスと比較して，ラルハザードの問題の二種類に整理される [7]．個人間取クラウドファンディングのような金銭以外の付加価値があ

引の利用者は公開されている限られた情報を頼りに，信頼るサービスは，取引を通じて社会とのつながりを感じるとや安心ができる取引相手を選定していると考えられる．こいうような特徴があると考えられる．クラウドファンディのように，個人間で行う取引の仕組み自体や，取引が行わ

ングは，資金や支援者へのリターンの違いから，購入型，れるプラットフォームの構造が社会とのつながり感に影響

寄付型，融資型，株式型，ファンド型，ふるさと納税型のを及ぼすと考えられる．

6 種類に大きく分類される．本研究では，売買を通じた社会とのつながり感を調査するため，特に購入型について注

人同士の関係の質的な要素

目する．購入型は，発案者が起案したプロジェクトに対し個人間取引では，利用するプラットフォームや取引相手て，支援者がお金を支援することで発案者がプロジェクト

によって公開されている情報が異なっており，その違いかを進行し，支援者はリターンとしてモノやサービスを得る

ら取引相手の人物像を想像したり，自分との共通性や異質仕組みである．リターンの例として，開発された商品，支性を認識したりすることが予想される．モノやサービスの援者限定の体験，支援に対するお礼の手紙，記念碑に名前

品質に関わる情報だけでなく，取引相手に関わる情報を見を掲載する，などがあり，プロジェクトの進行状況はメーることで，売り手と買い手という関係だけではなく，ある

ルや Web サイトなどを通じて支援者は閲覧できる．

種の共同体感覚が生み出され，この感覚が社会とのつなが2. 仮説
本研究では，金銭を伴う取引行動を買い手，売り手，取引

り感に影響を与えると考えられる．
人の性格特性の要素の関係の三つで構成されていると整理し，図 1 に示すよう

人の性格特性の要素は，金銭を伴う取引行動を行う際に社会とのつながり感に対して三つの仮説を立てた．「H1:に，個人間取引を選択する個人の性格特性が社会とのつな

構造的な要素が社会とのつながり感に影響がある」「H2: 人がり感に影響を与えているということである．個人間取引同士の関係の質的な要素が社会とのつながり感に影響があは，取引相手と直接やり取りをしたり，情報を入手できたる」「H3: 人の性格特性の要素が社会とのつながり感に影りすることから，日常の売買とは異なる特徴的な関わり方

響がある」である．

をしている．取引を通じてつながりを感じる背景として，その人自身が，人との関わり合いの中でつながりを感じや

構造的な要素すい性格であることが予想される．個人間取引のような一シェアリングエコノミーのような個人間で行われる取引

時的なやり取りの中でも，一体感や連帯感が生じ，つながは，モノやサービスに関する情報だけではなく，取引相手りを感じると考えられる．本研究ではそのような個人のに関する情報を閲覧できる．サービスごとに公開される取特性を考えるために「Self-as-We」[8] という概念を基にす

引相手の情報は異なるが，性別，年齢，居住地のような個る．Self-as-We とは、チームなどで何らかの行為を共にす

人の情報だけではなく，アカウント画像，自己紹介文，モる人々や、道具や環境などのあらゆる事物からなる系（「わノやサービスに関わる説明文，紹介写真などのように，取れわれ」）を一つの自己と捉え、その中の「わたし」は、そ

引相手が自由に記載できる情報がある．このような取引相のほかの人や物と同じく、「われわれ」から行為の一部を委手の情報が公開される背景としては，個人間取引の仕組み

ねられている存在とする考え方 [9] である．Self-as-We 尺

における情報の非対称性の問題 [6] が挙げられる．情報の度は，回答者の共同行為に対する態度や特性に関する複数非対称性の問題とは，取引されるモノやサービスに関するの質問項目から構成され，「われわれとしての自己」を定

計算社会科学会
第 2 回計算社会科学会大会 (CSSJ2023)

量的に評価するために作成された尺度である [8]．質問項て社会的なつながりを感じると回答したクラウドファン

目は，「共同行為態度」と「超越特性」から構成されていディング支援経験者 6 名に対して事前にインタビュー調査

る．
「共同行為態度」は，共同目標をもつチーム活動を想定を行った．インタビュー調査の結果を基に，質問項目の作し，そのなかでどのような態度をとりやすいかという視点成を行った．

から「われわれとしての自己」の傾向を評価するものであ

構造の要素では，クラウドファンディングという仕組み

り，「超越特性」は，チームの共同行為に限定せず「われわに関連する質問項目を作成した．仮のプロジェクトを想定れとしての自己」の特性に関わるより一般的な認知傾向をした場合に，そのプロジェクト内容がどのようなものであ評価するものである [8]．

れば支援したいかについての質問を 16 問作成した．質問

また，構造的な要素で述べたように，個人間取引では，

項目は図 3 に示す．これらの質問項目に対して，全く支援情報の非対称性問題が存在している．そのような取引を自したくない，支援したくない，どちらかというと支援したら選択していることは．利用者の信頼感に特徴があると考くない，どちらともいえない，どちらかというと支援した

えられる．取引において信頼感があることは，単純な金銭

い，支援したい，とても支援したいの 7 段階で回答を得た．

とモノのやり取りだけではなく，取引を通じた社会とのつ関係の質の要素では，取引の相手である発案者との関係

ながり感のような付加的な価値につながると考えられる．

を聞くための質問と，クラウドファンディングとの関係を

3. 方法
3.1 参加者・手続き聞くための質問を作成した．仮のプロジェクトの発案者を想定した場合に，その発案者が持つ特徴がどのようなものであれば支援したいかについての質問を 9 問作成した．質

経済的取引が社会とのつながり感に及ぼす影響につい問項目は図 4 に示す．これらの質問項目に対して，全く支て，前章で示した H1-H3 の観点で調査を実施した．本援したくない，支援したくない，どちらかというと支援し研究では，クラウドファンディングサービスの Makuake，たくない，どちらともいえない，どちらかというと支援し

READYFOR，CAMPFIRE，Kibidango，GoodMorning のたい，支援したい，とても支援したいの 7 段階で回答を得いずれかを 2020 年以降に一回以上利用したことがある人た．クラウドファンディングとの関係は，支援においてどを対象に，2022 年 7 月 15 日から 7 月 25 日に Web アンのような観点を重要視するかについて 9 問作成した．質問

ケート調査を実施した．本調査は，株式会社アスマークに項目は図 5 に示す．これらの質問項目に対して，全く重視

よって実施され，アンケートパネルに登録するモニタにオしていない，重視していない，どちらかというと重視してンラインで募集し，627 名が参加した．20 代から 60 代まいない，どちらともいえない，どちらかというと重視してでそれぞれ 100 名ずつにランダムに割付を行った（男性：いる，どちらともいえない，どちらかというと重視してい311 名，女性：189 名）．参加者には，本調査の目的，概要，

る，重視している，とても重視しているの 7 段階で回答を取得データの利用範囲等に関する説明文章が提示され，同得た．

意した者のみが回答した．

性格特性の要素では，普段どのように感じているかを，自分ごととして考える範囲を測れる Self-as-We 尺度の質問

3.2 質問項目
社会とのつながり感，構造の要素，関係の質の要素，人の性格特性の要素を問う質問を構成した．順に内容を説明する．つながりに関する先行研究では，対人的な相互作用を 22 問 [8]，一般的に人を信頼できるかを測る一般的信頼尺度の質問を 5 問 [11] 用いた．

4. 結果に焦点が置かれた質問項目 [10] が作成されている．しか

まず，クラウドファンディングを通じた社会とのつながし，社会とのつながり感について，本研究では，対人的なり感に関する質問項目に対して，探索的因子分析（最小残顔が見えるような “つながり” ではなく．相手の顔が直接差法およびプロマックス回転）を行った．図 2 に示すよう見えないような社会とのつながり感を問う必要がある．そに，三つの質問項目に対してクロンバックのα係数を算出

こで，社会とのつながり感を問う質問として次の 3 問を作したところ 0.921 と十分に高いため，三つの項目の平均値

成した．「社会とのつながりを感じる」，「社会に良いことを社会とのつながり感尺度とみなした．

をしていると感じる」，「社会から必要とされていると感じ

次に，社会とのつながりを感じる仮説モデルの構成要素る」である．これらの質問項目に対して，全くそう思わなである構造，関係の質，性格特性の要素に関する質問ごと

い，そう思わない，どちらかというとそう思わない，どちに探索的因子分析（最小残差法およびプロマックス回転）らともいえない，どちらかというとそう思う，そう思う，を行った．質問項目と因子の関係を図 3，図 4，図 5 に示

とてもそう思うの 7 段階で回答を得た．

す．各因子分析において，スクリュープロットより因子数次に，仮説の構成要素と社会とのつながり感に関する質問項目を作成するために，クラウドファンディングを通じは 3 とし，それぞれに因子名を付けた．
探索的因子分析の結果得られた，各要素の因子を説明変計算社会科学会
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図 2

社会とのつながりの質問項目に対する因子分析

図 5

関係の質の質問項目（クラウドファンディングで重要視する観点）に対する因子分析

図 3構造の要素の質問項目（プロジェクト内容）に対する因子分析

図 6

各因子と社会とのつながりの重回帰分析

きる」「世の中の動きを知ることができる」「人助けをしているという実感が得られる」「社会に良い影響を与えられる」「自分がプロジェクトの実現を支援しているという実感が得られる」の六つである．これらの質問項目から，取引相手である発案者だけではなく，その周辺に対してどのような影響があるのかを重要視していることが，社会とのつながりを感じさせていると考えられる．
図 4

関係の質の質問項目（発案者内容）に対する因子分析

次に，因子の影響が小さい項目について考える．責任感
因子は，感情移入や社会課題の解決，新規性，自分がやり数，社会とのつながり感を目的変数として重回帰分析をたいと思っていることなどが要素として含まれる．社会と行った．図 6 に示すように，社会とのつながり感には，地のつながり感は，「社会とのつながりを感じる」，「社会に良域性因子，集団の中での自分因子，一般的信頼，超越特性

いことをしていると感じる」，「社会から必要とされているが有意であることが分かった．特に，集団の中での自分因と感じる」の三項目から構成されているため，社会課題の子の係数が最も大きいことが分かった．

解決や感情移入できるプロジェクトであれば，支援するこ5. 考察
今回の調査では，社会とのつながり感に影響する要素として，経済活動の買い手，売り手，取引の関係から三つのとが社会とのつながりを感じさせていると予想できるが，本調査ではそのような結果ではない．これは，責任感因子に含まれるような合理的な内容のみでは，社会とのつながりに移行しない可能性が考えられる．

要素（構造，関係の質，性格特性）があるという仮説のもまた，つながりという観点では，共感や自分との共通点と，重回帰分析を行った．三つの要素を構成する一部の因のような要素が影響していると予想されるが，共感や共通子が社会とのつながり感に有意であることから，H1，H2，

点の要素が含まれる発案者の個性因子や自分と相手の関わH3 は部分的に支持されたといえる．また，関係の質の「集り因子の影響は小さいことが分かる．これは，共通点にな団の中での自分因子」が特に係数が高いことが分かる．こ

り得る情報を発信するのみでは，社会とのつながりに移行の因子を構成する質問項目は，図 5 に示した「知人からのせず，集団の中での自分因子に含まれるような自分の影響共感が得られる」「賛同者の仲間の輪の中に入ることがでがどのように社会に影響を与えているのかを発信すること

計算社会科学会
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が重要であることが示唆される．
本結果と，近年のクラウドファンディング利用者の増加傾向から，発案者と支援者の二者関係だけではなく，社会や集団との関係と結びつけた活動を行いたいという需要が増加していると考えられる．これは，個人間取引に留まらず，社会生活を成り立たせている企業と消費者の取引においても，両者のコミュニケーションがより重要となり，SNS のような明示的なつながりだけではなく，情報の見せ方や，ストーリーの見せ方のようなデザインの工夫がより求められると考えられる．
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[1]

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投稿集団の均一性に着目した
日本プロ野球ツイートにおける熱狂現象の分析
大友 直史 ∗

水野 誠 †

笹原 和俊 ‡

佐野 幸恵 §

概要
人々がある場面や対象に興奮し熱中することは熱狂と呼ばれ，ときには共通した感情を抱いた人々がその昂りを共有しようと集団的な行動を起こすことで，社会現象となりうることもある．近年では熱狂現象の創発・拡散にソーシャル
メディアの影響力が増しており，実社会でのインフルエンサーの特定やイベント発生の検出などに Twitter のデータが使用されている．また，Twitter のデータを用いた熱狂現象の研究では，日本で最も人気の高いスポーツであるプロ野球を対象に行われており，ツイート数とリツイート数の増加の共起の度合いや投稿内容の類似度を指標として熱狂の検出・測定を定量的に行なっている．本研究では，熱狂現象において特定の限られた人が盛り上がるようなものではなく，ファン集団が均一に投稿し，その投稿内容が特定のトピックに集中する状況に着目し分析を行った．その結果，勝利した日の方が敗北の日よりも投稿するユーザに偏りがなく，試合結果に応じてファン集団の投稿方法に違いがあることが明らかとなった．また，投稿するユーザに均一性があるほど特定のトピックに話題が集中する状態が生じやすく，投稿数の多さだけでは捉えきれない熱狂現象の検出の可能性を示唆した.
【キーワード】熱狂現象，ソーシャルメディア，Twitter，エントロピー，情報量

1. はじめに象が発生し，拡散することによる社会への影響は非常に大きく，特に近年はソーシャルメディアを通した情報共人々がある場面や対象に対し興奮し熱中することは熱有・拡散の効果も考慮する必要がある．

狂と呼ばれ，その対象は政治や他国の文化，プロスポー
ツ選手など非常に多岐にわたる．熱狂現象は個人の範囲

そこで，本研究では Twitter のデータを使用して日本内での興奮や感情の昂りだけでは収まらず，同じようなプロ野球を対象に，熱狂現象の創発・拡散に関する分析感情を抱いた人々が集団的な行動を起こすことで社会現を行う．Twitter は人々がそのとき感じたことや伝えた象のきっかけとなる場合もある.

いことを 140 字以内の文字で容易に投稿できるソーシャ

近年はソーシャルメディアの普及に伴い，Twitter をルメディアであり，Twitter Search API [2] を使用する

はじめとしたプラットフォームのもとで国内と海外のよことでデータの収集も行えるという理由から選択した．

うな土地の制約なしに誰もが情報の発信や共有を容易に

また，プロ野球は日本において最も人気のあるスポーツ

行えるようになった．そのため，時差のある海外でのイであり [3]，熱狂者が最も多いということも明らかになっ

ベントに対しても日本でリアルタイムで反応することがている [4]．さらに，日本プロ野球は球場に試合を見に行できる．その例として，アメリカのメジャーリーグで投くファンも存在すれば，放送や配信サービスを利用して手と野手の二刀流としてプレーする大谷翔平の活躍に日様々な場所から応援するファンも存在する．また，プロ本の人々が熱狂的な反応を見せたことが挙げられる．あ

野球を見ながら Twitter を利用する人も多いことから，る試合で大谷が二打席連続のホームランを打った際にソーシャルメディアとの関係性も非常に深く，十分な数

は，アメリカで「Ohtani」という言葉が Twitter のトレの投稿数を確保でき収集も容易である．各ユーザがどのンドに入っただけでなく，日本でも大谷の名前に関する

球団を応援しているかは，「#ホークス」や「#広島カー

言葉のみでトレンドの 1 位から 3 位を独占するほどの即プ」のように球団名にハッシュタグをつけて投稿してい時的な盛り上がりが観測された [1].

る場合，識別が容易である．
以上から，熱狂現象を様々な側面から分析するにあこのように，多くの人々の感情を動かすような熱狂現

たって，日本プロ野球は適切な分析対象といえる.
∗ 筑波大学大学院

理工情報生命学術院 システム情報工学研究
群，s2220404@s.tsukuba.ac.jp† 明治大学‡ 東京工業大学§ 筑波大学 システム情報系

1

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表1

データの収集に使用したハッシュタグ

2. 関連研究る投稿ではなく，球団を応援するファンが満遍なく投稿

ソーシャルメディアから得られるデータを用いた研究

し，その内容が特定のトピックに集中した状況に着目すは広範に存在し，実社会でのインフルエンサーの特定やることで，単純な投稿数の多さだけでは捉えきれない熱

イベント発生の検出，感情の測定などが行われている．

狂現象の側面を明らかにすることを目的とする.

Kwak らはフォロワー数や PageRank，リツイート数などを用いて Twitter におけるインフルエンサーの特定

3. データと分析に取り組んでいる [9]．また，2014 年のワールドカップ

3.1. データの収集方法が行われたときのファンによるツイートを対象に喜びや本研究で使用するデータは杉森らの研究 [6] で収集さ期待，怒りなどの感情を定量的に測定する研究も存在すれたものと同じである．2018 年度のプロ野球が開幕する [10]．
日本プロ野球を対象にした熱狂現象に関する研究としる前日である 3/29 から，日本シリーズが終了した翌日て，まず Takeichi らの研究が挙げられる [5]．Takeichi

である 11/4 までの約 7 ヶ月間に渡り，データの収集をらは，集団の注目を集めるようなイベントが発生すると行った．データの収集には，Twitter Search API [2] をツイートとリツイートの数が増加するという考えのも利用し，表 1 に示すプロ野球球団と関連する特定のハッと，共起的バーストという指標を用いて集団行動の定量

シュタグを含む投稿を収集した．収集に利用するハッ的な理解を可能にしている．特に，得点が入った瞬間やシュタグは，各球団について言及する際に頻繁に利用さ勝利が決定した瞬間などのポジティブなイベントが発生れるものの中で，別用途に利用される可能性が低いものしたときほど，共起的な増加（バースト）が起きやすいを選択した (例えば，「#楽天」は オンラインショッピン

ことを明らかにした．杉森らは人々が何かに興奮・熱中

グなどにも利用されるため使用しない)．なお，収集したしているときは直感的な早い思考が機能し，投稿のテキ

データの中には日本語以外の言語が確認されたため，そストの長さが短くなるのではないかという仮説のもと，れらの投稿は分析対象から外し，Twitter のシステムに

試合中の方が試合中以外の時間よりもテキストの長さのよって日本語と判定された投稿のみを抽出し，後述する

平均値が短いことを確認している [6]．さらに，その後の分析に用いるものとする [6].

研究では話題の集中度合いを確認するために単語のエン

3.2. データの概要

トロピーを測定し，勝利したときほどその値が小さいことが明らかとなった [7]．これらの結果から，勝利したとまず，本研究で使用するデータの概要を示す．図 1 は

きほど熱狂現象が発生しやすく，さらに特定のトピック

各球団のツイート数とリツイート数を示している．カーに関する投稿が増加するということが明らかになった．

プとスワローズ以外の球団ではリツイート数がツイート

シェークはツイート数，リツイート数の多さを熱狂の度

数を上回っている．また，イーグルスとバファローズの合いを測定する指標として用い，試合が行われた日ほど，

データ数は他球団に比べて少なく，特にバファローズに順位が高いほどそれらの数が多くなる傾向を示した [8]．

関してはリツイート数がツイート数の 2 倍以上であるとこれらを踏まえ，本研究では日本プロ野球で熱狂現象いう特徴的な投稿データであることに注意する必要があがどのような状況下で発生・拡散するのか，また，球団ごる．図 2 はツイートとリツイートがそれぞれ何人のユーとの特徴が見られるかなどを定量的に分析することで，ザにされたのかを示している．ユーザ数に関しては，全社会における熱狂現象の理解を深める一助とする．特に球団で圧倒的にリツイートの方が多いことがわかる．つ

投稿集団の均一性，つまり，一部の熱狂的なファンによまり，自らツイートはしないが他人のツイートを閲覧し2

第 2 回計算社会科学会大会 (CSSJ2023)て情報の共有・拡散をしようとするためにリツイートをはもちろん，投稿するタイミングも球団ごとに異なり，するユーザが非常に多いといえる．

それぞれの特徴が存在する．これ以降の分析は球団単位で行っていくこととする.

3.3. 分析の方法
関連研究ではツイートとリツイート数の増加の共起の度合いや投稿の文字数，単語のエントロピーなどを熱狂
を検出・測定する指標として用いていたが，本研究では
図1

特定の限られた人が盛り上がるようなものではなく，集

ツイート数とリツイート数

団が均一に投稿する熱狂に着目する．つまり，その球団を応援しているファンという集団において多くの人が均一に興味・関心を示し，その内容が特定のトピックに集中している状態を熱狂と定義する．共通のトピックに対して興味・関心を示すという観点に関しては，杉森の研究 [7] を参考に単語のエントロピーを測定することで定量化する．ここで用いるエントロピー H は平均情報量
図2とも呼ばれ，情報量の大きさを示すものであり，出現単

ツイート・リツイートをしたユーザ数

語の集合を W ，単語 w の相対頻度を pw とすると以下
さらに，日本プロ野球では試合中と試合が行われていの式で計算される.

ない時間ではファンの Twitter の使い方に大きな違いがH=−あると予想される．杉森らは試合中の方が試合中以外の時間よりもテキストの長さの平均値が短いことを明らか∑

pw log2 pw

w∈Wにしている [6]．そこで，試合開催日における試合が行

この値は全ての単語の出現頻度が等しいときに最大値をわれている時間，行われていない時間それぞれでの 1 時

とり，逆に出現頻度に偏りがあるほど低い値となる．つ間あたりのツイート数，リツイート数の平均値を図 3 にまり，熱狂現象において特定のトピックに投稿が集中し示す．試合時間中はツイート数の方が多く，一方で，試ている状態では単語のエントロピーの値は小さくなる.

合中以外の時間ではリツイート数の方が多いが，その数同様に，一部の熱心なファンによる投稿ではなく，球は試合中に比べると少ない．したがって，ファンは試合団を応援するファン集団が均一に投稿する状態に関しを見ながら自分自身が感じたことをそのままツイートとてもエントロピーの概念を用いて定量化できる．これをして投稿するために，文字数が小さくなる傾向が現れた

本研究ではユーザのエントロピーと呼び，各ユーザのツと推測される．

イートまたはリツイートを一回の出現と捉えることで，上記の式で同様にユーザのエントロピーの値を算出できる．ユーザのエントロピー値については単語のエントロ
ピー値とは逆に，値が高いほど熱狂している状態と解釈することができる．
ここで，単語のエントロピーの値を測定する際にリツ
イートを含めるかで大きく値が変化してしまう可能性がある．リツイートは他人のツイートを自身をフォローしているユーザにも共有するための機能であり，リツイー
トが含まれると全く同じ投稿が複数個生じるため，単語のエントロピーの値は必然的に小さくなる．しかし，熱狂現象は様々な人が興奮・熱中した感情を集団として共有することで発生するものであるため，リツイートとい

図 3 1 時間あたりのツイート数とリツイート数（上：う機能を使って他人と同じ情報・感情を共有することも

試合時間中，下：試合時間外）

熱狂の創発・拡散に関与していると解釈することができる．したがって，本分析では基本的にはリツイートも含以上のように，ツイート数やリツイート数，ユーザ数3

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めたデータとして扱い，リツイートを除いたツイートだ

も勝利の場合の方がユーザのエントロピーの値が高く，けのデータでの結果は補足的な説明にとどめる.

一部の熱心なファンだけではなく，球団を応援するファンが均一に投稿する傾向を確認できる．マン・ホイット
ニーの U 検定を行うと，バファローズ以外の 11 球団は

4. 分析結果

1 ％水準，バファローズは 5 ％水準で有意であった.

4.1. ユーザのエントロピー

ツイートのみのデータでも図 5 のように同様の結果が本節ではまず，ユーザのエントロピー，つまり投稿した得られ，全ての球団で 1 ％水準で有意差を確認できた．

ユーザがどれほど偏っているかについての結果を示す．

よって，試合の結果と投稿集団の均一性には関連性がみTakeichi らの研究 [5] や杉森らの研究 [6] でも試合の勝られ，特に試合に勝利した日の方がファンが偏りなく投敗は熱狂現象の創発やその程度の大きさに影響を及ぼす

稿するような熱狂現象が発生するといえる.

要因であることが明らかになっている．また，3.2 節でも説明したように試合中と試合時間外での投稿のパターンも大きく異なっており，試合というイベントがファンの投稿へ与える影響は少なからず存在するだろう．
そこで，本研究でも勝敗という試合の結果とユーザのエントロピーの値の関係性について球団ごとに分析した．ただし，本論文では日本一を決める日本シリーズに参加した福岡ソフトバンクホークスと広島東洋カー
プの結果のみを示す．また，使用データは日本シリーズの期間だけでなく，収集した全期間（2018/3/29 から

2018/11/4）である．

図5

ユーザのエントロピーの分布（ツイートのみ）（上：ホークス，下：カープ）

4.2. ユーザのエントロピーと単語のエントロピー
次に，集団が共通のトピックに対して興味・関心を集めるという熱狂現象の側面も考慮して分析を行う．そこ
で，単語のエントロピーとユーザのエントロピーの関連性を分析することで，投稿するユーザが特定の人に偏っていない場合でも特定のトピックに注意が集中している状態が発生するかを検証する.
図4

ユーザのエントロピーの分布（ツイートとリツ

図 6 は横軸にユーザのエントロピーの値，縦軸に単語

イート）（上：ホークス，下：カープ）のエントロピーの値をとり，各プロットはその日の試合結果に応じて色分けし，赤色は勝利，青色は敗北，緑色

図 4 はホークスとカープにおける勝敗で場合分けしたは引き分け，黒色は試合がない日を表している．また，ユーザのエントロピーの値の分布である．どちらの球団4

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プロットサイズに投稿数の多さを反映させ，投稿数が多つであることを示唆している．さらに，ホークスとカーいほどサイズを大きく表示させている.

プの両球団で，試合のない日（黒色）で投稿数が少ない
場合でも単語のエントロピーの値が小さい日が存在する
ことから，投稿数が多さと単語のエントロピーの値に明
確な関連性がないことも分かる．他の 10 球団も同様の傾向，特にホークスの場合と非常に似た結果が得られ，
カープはやや異なった結果となった．その一つの要因として，カープはホークスに比べて，多くのユーザからリツイートされるアカウントが一つに突出しておらず，同程度のアカウントが複数存在する [11] ために，わずかに異なったトピックが注目を集めていたのではないかと考
えられる.

図6

ユーザのエントロピーと単語のエントロピーの分布（ツイートとリツイート，プロットのサイズはその日のツイートとリツイートの総数に比例）（上：ホークス，下：カープ）

まず，多くの球団に共通する性質として，ユーザエン
トロピーの値が増加するにつれて，単語のエントロピーの値が減少する傾向を確認できる．これは，一部のファンではなく集団が均一に投稿するにつれて，投稿の内容も多岐に渡るのではなく，共通のトピックに注意が集中
しやすくなることを表す．次に，プロットの色に着目す
ると，勝利の日 (赤色) ほど右下の位置，つまりユーザの

図 7

ユーザのエントロピーと単語のエントロピー

エントロピーの値が高く，単語のエントロピーの値は小の分布 (ツイートのみ，プロットのサイズはさくなる傾向を確認できる．これは，前節でも説明した

その日のツイート数に比例)（上：ホークス，下：ように勝利という試合結果が熱狂現象の創発の要因の一

カープ）

5

第 2 回計算社会科学会大会 (CSSJ2023)
表2

ツイートのみの場合では図 7 に示すように，わずかにIentropy (t) の上位 5 日（上：ホークス，下：カープ）

負の相関を確認できた．ただし，ホークスにおいて単語のエントロピーの値が極端に低い日があったが，試合が行われておらず投稿数も非常に少なかったことから，外れ値として除外している.
リツイートの有無という観点からは，リツイートを含んだ方がユーザのエントロピーの値が大きいことがわかる．つまり，自らツイートはしないが他人のツイートをリツイートで共有・拡散しているユーザが少なからず存在し，同時に特定のトピックへの注意の集中が発生していると考えられる.
投稿集団の均一性と特定のトピックへの注意の集中が共起することが明らかになったところで，その共起の度日に公式アカウントで投稿された．これらの投稿が注目合いを定量化するために t 日のユーザのエントロピーのを集めリツイートによって広く拡散され，ファイターズ

値 Hu (t) を単語のエントロピーの値 Hw (t) で割ったも内で本指標の値が最も高い日となった．決して投稿数がのを指標 Ientropy (t) として熱狂の度合いを明らかにす多い日ではないのにも関わらず，北海道で被災した人々

る．式で表現すると以下のように表される．

はメッセージへの感謝の気持ち，被災していない人々は

Hu (t)
Ientropy (t) =Hw (t)

選手たちと同じように復旧を願う気持ちを共有しようと集団的な行動が発生したと考えられる．この結果は，試合の勝負だけでなく，地域に根ざした球団運営が実を結

表 2 はホークスとカープそれぞれにおいて指標

び，地域貢献という形での成果であるとも考えられる.

Ientropy (t) の上位 5 日を抜粋したものである．

本指標 Ientropy (t) と投稿数，発生イベントの調査か

ホークスに関して，2018/11/3 は日本シリーズの第ら，練習中のアクシデントや OB 選手の死去報道など，

6 戦に勝利したことで日本一が決定し，ホークスの中心配や追悼といった感情からも多くのファンの注意をでは本データで最も投稿数が多い日であった．しかし，集中させるような集団的行動が発生することが明らかと2018/9/16，2018/5/9 の方が本指標の値は大きくなっなった．また，カープにおいてはリーグ優勝決定の翌日ている．実際に，2018/9/16 は柳田選手が練習中に打球まで熱狂が持続していたこと，さらに，投稿数の多さだを頭部に受け救急車で運ばれるアクシデントがあり，決けでは捉えきれないファンの熱狂を見出すことも可能として喜ばしい出来事ではないのにも関わらず多くのファなった.

ンが心配する気持ちを抱いていたことが伺える．また，

2018/5/9 は内川選手が 2000 本安打の達成，2018/4/21

5. 議論

は柳田選手のサイクル安打の達成，2018/10/6 は本拠地での公式戦最終戦と本多選手の引退セレモニーの開催な

本研究では日本プロ野球を対象にツイートデータから

どのイベントがあった.

熱狂現象の理解を深めることを目的に，投稿集団の均一

一方で，カープは 2018/9/26 にセ・リーグでの優勝が性に着目して分析を行った.

決定し，カープの中では本データで最も投稿数が多い日

均一性，つまり，偏りのなさを測定するためにエントである．しかし，2018/9/5 の方が本指標の値は大きい.

ロピーを用いて，勝利の日の方が敗北の日よりも一部の

これは，タイガースに大敗し 7 連勝がストップし，また，ファンによる集中的な投稿ではなく，その球団を応援し新井貴浩が引退発表をした日であったことから，多くのているファンが均一的に投稿する状態が発生しやすいこ

ファンがこれらのトピックに注目を集めたためであるととを定量的に示した．また，集団の投稿内容が特定のト推測される．さらに，2018/4/24 は OB の衣笠氏の死去

ピックに集中している状態を単語のエントロピーの値で報道，2018/9/27 は優勝決定の翌日，2018/10/19 は日判断し，ユーザのエントロピーとの関連性を分析した．

本シリーズ進出決定などのイベントが影響していると考その結果，ユーザのエントロピーの値と単語のエントロ

えられる.

ピーの値には負の相関関係があることが明らかとなっ

最後にファイターズの特殊な事例を紹介する．

た．これは，ファン集団が均一に投稿するほど，その内

2018/9/6 に発生した北海道胆振東部地震を受け，選容も特定のトピックに集中しやすいことを表しており，手たちからの北海道の復旧を祈ったメッセージ動画が翌

6

第 2 回計算社会科学会大会 (CSSJ2023)

c4c2ecee80be1318f265e24d28d1fe9e.pdf（最終アクセス 2023 年 2 月 6 日）

球団を応援しているファンが共通の感情を共有する熱狂そのものであるといえる．また，リツイートという機能が情報の共有・拡散に寄与し，集団の注意の集中を強[5] Y．Takeichi，K．Sasahara，R．Suzuki，and T．

めていることから，Twitter が熱狂を創発・拡散させる

Arita． Concurrent bursty behavior of social sen-

場として機能しているとも解釈することができる．さらsors in sporting events ．PLOS ONE．vol．10，に，ユーザのエントロピーの値を単語のエントロピーの

pp．1–13，2015.

値で割ったものを熱狂の度合いを測定する指標として新たに定義して分析を行った．結果として，単純な投稿数[6] 杉森真樹，水野誠，笹原和俊． 日本プロ野球におけの多さでは検出・測定しきれないファンの集団的な行動

る熱狂現象のソーシャルメディア分析 ．人工知能学が確認できた．また，OB 選手の死去報道や主力選手の会全国大会論文集．vol．JSAI2019，p．4A2J305，

アクシデントなどに対する追悼や心配といった感情から2019.

も多くのファンの注意が集中することが明らかとなり，[7] 杉森真樹． ソーシャルメディアにおける集団の熱熱狂現象が決してポジティブな出来事のみから発生する

狂と分断の計算社会科学 ．令和元年度 名古屋大学

ものではないことを示唆した．

大学院情報学研究科 複雑系科学専攻

今後の研究課題としては，エントロピーは全ての相対

修士論文．

2020．

頻度が等しくなるほど高い値を取るため，投稿集団が偏[8] シェークモハメドハジック． 日本プロ野球におけるりなく均一であることを測定する指標としてより適切な熱狂現象のソーシャルメディア分析 ．令和元年度

ものがないかを調査する必要がある. また，ユーザのエ筑波大学 理工学群社会工学類 卒業研究論文．2020.

ントロピーの値が上昇した際にどの球団のファンが流入[9] H．Kwak，C．Lee，H．Park，and

してきたかを明らかにすることで，他球団のファンも投S．Moon．

稿するほど広範な熱狂の検出・測定も行いたい．さらに，

What is twitter，a social network or a news

日本プロ野球以外のスポーツやイベントなどで支持・応

media? ．Proceedings of the 19th international

援している人の識別が容易な対象においても同様の分析

conference on World wide web．pp．591–600，を行い，より一般的な熱狂現象の創発・拡散における性2010.

質を見出すことで，社会における熱狂現象の理解を深め[10] Y．Yu and X．Wang． World Cup 2014 in the

ることが期待される.

Twitter World: A big data analysis of sentiments
in U.S．sports fanstweets ．Computers in Hu-

man Behavior．vol．48，pp．392–400，2015.

参考文献[11] 水野 誠，稲水 伸行，笹原 和俊 : プロ野球「熱狂」のメカニズム: ファン行動とマネジメントの計算社会[1] ENCOUNT． 大谷翔平、キング独走の衝撃 2 連発

科学，東京大学出版会 (2021)に世界が熱狂 日米で SNS トレンド、著名人も続々
反応.

https://encount.press/archives/190086/（最終アクセス 2023 年 2 月 6 日）

[2] Twitter API．”Developer Platform”.
https://developer.twitter.com/（最終アクセス 2023
年 2 月 6 日）

[3] 一般社団法人 中央調査社． 第 30 回「人気スポーツ」調査 .

https://www.crs.or.jp/data/pdf/sports22.pdf（ 最終アクセス 2023 年 2 月 6 日）

[4] スカパーＪＳＡＴ株式会社．「プロ野球に関する調査 2020」 .

https://www.skyperfectjsat.space/news/ﬁles/pdf/

7

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危機言語の実態解明に向けた言語ネットワーク解析
野村紀帆、池田裕一
京都大学大学院総合生存学館

概要
現存する言語の約 40%を占める危機言語の構造的な特徴をネットワーク解析によって解明することを目指している。危機言語の研究の前段階として、Glottolog の言語データを用いて言語のネッ
トワークを作成した。ネットワークの最大連結成分に含まれない言語は、主に島国で独自に話されている言語であり、分布とコミュニティの解析の結果はともに言語が広範囲に分布しているか、一部に密集しているかという基準で分類できることが分かった。今回作成した言語ネットワークに言語の危機レベルに関するデータや統計データ、人口データを統合することによって、危機言語のネットワーク解析が可能になる見通しを得た。

1 はじめに現在、世界では 7,151 言語が話されており、その内 3,045 言語は危機言語と分類されている[1]。
危機言語とは、第一言語として子供に継承されないため、数世代の間に消滅すると予測されている言語であり[2]、言語が消滅に向かう現象を言語危機と呼ぶ。話者が、使用する言語を母語から政治的、経済的に支配的な文化の言語へ移行することが、言語危機の主な原因である[3]。
言語の危機状況を示す指標には、話者数や言語の地位(公用語か否かなど)、流暢な話者の年齢層などがある。言語を危機のレベルに応じて分類する枠組みが複数考案され[4,5,6]、現在ではそれらを統合した EGIDS(Expanded Graded Intergenerational Disruption Scale)が主に使用されている[7]。
言語危機の原因が話者による使用言語の移行であるという点で、危機言語の研究のためには、ある地域における危機言語と別の言語の関係を把握する必要がある。また、個別の危機言語を研究する際に、危機言語の一般的な特徴を理解しておくことが望ましい。以上の 2 点から、ネットワーク
科学の手法を用いて言語を研究する。言語ネットワークの構築によって言語間の繋がりを視覚化し、現在使用されている指標とは別の、危機言語の構造上の特徴を捕捉できるようになる。

2 目的
本研究の目的は、Glottolog[8]というデータベースから入手した言語と国・地域のデータを用いた、言語ネットワークの構築と解析である。ある地域における言語どうしの関係に注目してネットワークを作成するために、ある言語がどの国・地域で話されているかというデータを使用する。今後の研究では、作成したネットワークに言語の危機レベルに関するデータを加えて、危機言語を解析する予定である。今回はその前段階として言語ネットワークを作成し、解析の結果から言語のネットワーク構造上の特徴把握を目的とする。

1

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3 解析方法3.1 言語ネットワークの作成方法
Glottolog の言語と国・地域のデータを使用して 2 部グラフを作成する。この 2 部グラフのノードは言語と国・地域であり、ある言語がある国・地域で話されていればその言語と国・地域をリンクで繋ぐ。続いて、2 部グラフの射影である言語のネットワークを作成する。このネットワークのノードは言語であり、ある国・地域で話される言語間をリンクで繋ぐ。同じ言語の組が複数の国で話されることもあるため、言語ネットワークのリンクは重みを持つ。
今回の解析対象となるのは 7,443 の言語と 243 の国・地域である。7,443 言語の中には既に消滅
した言語も含まれているが、今回は使用するデータの性質上消滅言語も含めてネットワークを作成する。

3.2 言語ネットワークの解析方法作成したネットワークに対して、分布の解析とコミュニティ解析を行う。このネットワークには重みがあるため、次数分布だけではなく強度分布も解析する。次数分布と強度分布のランクサイズ
プロットを作成し、ノードの分布の様子を確認する。
コミュニティ解析では、モジュラリティ最大化のアルゴリズムの 1 つである Louvain のアルゴリ
ズムを用いて、ネットワークをいくつかのコミュニティに分割する。分割方法の妥当性を測るモジュラリティを計算するとともに、分割されたコミュニティの特徴を解析する[9]。

4 結果
4.1 言語ネットワーク
言語ネットワークは、図 1 に示すように、ノード数 7,443、リンク数 1,318,889 の無向重み付き
ネットワークとなった。このネットワークは 10 の連結成分と 18 個の孤立ノードから構成されている。最大連結成分のノード数は 7,222 であり、全体の 97.0%を占めている。

図1

言語ネットワーク(連結成分のみ表示)
2

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図2

次数分布(左)と強度分布(右)のランクサイズプロット

図3

次数分布(左)と強度分布(右)の両対数ランクサイズプロット

図4

次数分布(左)と強度分布(右)の片対数ランクサイズプロット
3

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4.2

分布の解析

次数分布と強度分布のランクサイズプロットを 3 種類作成した。図 2 は線形目盛で表示したラン
クサイズプロット、図 3 は両対数目盛で表示したランクサイズプロット、図 4 は片対数目盛で表示
したランクサイズプロットである。図 4 を見ると、ノードの分布が大きく 3 つに分かれており、言語の次数、強度分布は一様ではないと分かる。
また、次数、強度ともに最も高いのは Indonesia と Papua New Guinea の両国で話される 17 言語である。これらの言語に続く 5 言語と合わせて表 1 に示す。

表1

次数、強度が高い言語(上位 22 言語)

ランク

4.3

次数

強度

1

17 languages

1,523

17 languages

1,539

18

English1,339

English1,464

19

Unserdeutsch

1,193

Spanish1,356

20Standard Indonesian

1,154

Unserdeutsch

1,193

21

Spanish

1,135

Adamawa Fulfulde

1,169

22

Adamawa Fulfulde

1,037Standard Indonesian

1,158

コミュニティ解析

Louvain のアルゴリズムによって、言語ネットワークは 39 のコミュニティに分割された。図 5 に示すように、最大連結成分が 12 のコミュニティに分割され、その他の 9 つの連結成分と 18 個のノードはそれぞれ 1 つのコミュニティとなった。また、このコミュニティ分割のモジュラリティは0.818 となった。

図5

言語ネットワークのコミュニティ分割(連結成分のみ表示)
4

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5 考察
5.1

言語ネットワーク

言語ネットワークが 10 個の連結成分と 18 個の孤立ノードに分かれた理由として、一部の国や地域には他の場所では使用されない独自の言語があることが考えられる。Glottolog の言語データには、言語が主に話されている場所の緯度と経度が記録されている。緯度と経度の情報を用いて、最大連結成分ではない 9 つの連結成分に含まれる 203 言語とリンクを持たない 18 言語を主な国・地
域名とともに地図上に図示したものが図 6 である。
図 6 に示された国・地域は Macao を除いて島国であり、地理的に孤立している。これらの国・地域は、大陸から離れた場所に位置し、他の場所では話されない言語を使用していると分かる。

図6

5.2

最大連結成分に含まれない言語の地図への図示

分布の解析

図 4 において、分布が 3 つに分かれた理由として、ランクが同率の言語が多く続いたことが挙げられる。次数、強度が最も多いグループには Indonesia と Papua New Guinea で話される言語が含
まれ、17 言語が同率 1 位だった。また、次数、強度が中間のグループには Cameroon, Indonesia,
Papua New Guinea の言語が多く含まれ、Papua New Guinea の 823 言語、Cameroon の 63 言語、Indonesia の 649 言語がそれぞれ同率だった。これらの言語が同じランクをとるため、図 4 の縦軸に大きな差が生まれたと考えられる。
また、表 1 は、次数、強度の上位 22 言語である。話される国・地域の範囲の広さに注目するとこれらの言語は、2 種類に分類できる。
1 つ目は、
Adamawa Fulfulde1や English, Standard Indonesian,

1

Adamawa Fulfulde は Cameroon, Eritrea, Ethiopia, Nigeria, Sudan, Chad というアフリカの中央部で話される Atlantic-Congo 語族の言語である。

5

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Spanish のように、多くの国・地域で話される言語であり、2 つ目は、残りの言語2のように、限定された国・地域でのみ話される言語である。前者の言語の次数、強度が高いのは、これらが様々な国・地域に分布し、それらの国で話されている別の言語と繋がっているからであり、後者の言語の次数、強度が高いのは、話される言語数が多い Australia, Indonesia, Papua New Guinea の言語であるためだと言える。
さらに、ある言語の地理的な分布の広がりを検出するためには、次数、強度分布の解析だけではなく、媒介中心性の解析が有効である。あるノードの媒介中心性の数値は、そのノードがクラスター間の連結に重要であるほど高くなる。言語ネットワークの構成上、ある国・地域で話される言語群がクラスターとなるため、ノードの媒介中心性が高いということは、その言語が複数の国・地域
をまたがって話されていると推測される。表 2 に示すように、媒介中心性の解析の結果、Standard
Arabic(次数 2,260 位、強度 1,682 位)と Eastern Yiddish(次数 27 位、強度 23 位)の数値が高かった。
次数、強度分布と媒介中心性の解析を組み合わせることによって、多くの国・地域で話されている言語が検出された。

表25.3

媒介中心性が高い言語(上位 7 言語)3

コミュニティ解析

12 個に分割された最大連結成分のコミュニティに含まれる言語の地理的な分布に注目すると、コミュニティを 2 種類にグループ分けできる。1 つ目はコミュニティ内の言語が比較的狭い範囲に分布しているものであり、2 つ目はコミュニティ内の言語が広範囲に分布しているものである。図
7 には 1 種類目のコミュニティの大まかな範囲とそれぞれのコミュニティの中で比較的広く分布している言語を示し、表 3 には 2 種類目のコミュニティに属し、12 以上の国・地域に分布する言語を示している。コミュニティの構成に関しても、分布の解析と同様、言語の分布範囲による分類が可能である。

2

Unserdeutsch は Australia と Papua New Guinea で話される Indo-European 語族の言語である。

3

Bislama は New Caledonia と Vanuatu で話される Indo-European 語族の言語である。2 番目に大きな連結成分において、2 カ国のクラスターを繋いでいる。

6

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図7

言語分布の狭いコミュニティ

表３ 広範囲に分布する言語4

6 結論
今回、危機言語研究の最初の段階として Glottolog のデータを用いて言語ネットワークを構築した。ネットワークは 10 個の連結成分と 18 の言語で構成されており、最大連結成分外の言語のほとんどが島国で独自に話されていると判明した。また、次数、強度が高い言語は広範囲で話されているものと、一部の範囲に密集しているものに分けられ、広範囲に分布する言語の検出には媒介中心性の解析も有効であると分かった。さらに、最大連結成分のコミュニティの構成も広範囲分布型か
局地密集型かという基準で分類できた。

4Sinte-Manus Romani は Indo-European 語族の言語であり、ロマの中でもシンティと呼ばれる民族が話すロマ語の一種である。

7

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今後、作成した言語ネットワークに言語の危機レベルのデータや経済データ、人口データを反映させる予定である。分布や媒介中心性、コミュニティに関する解析の結果に危機言語の情報を組み合わせることによって、どのような特徴を持つ言語が危機的状況に陥るのかをネットワーク構造の観点から解明することを目指す。

参考文献[1] Eberhard, David M., Gary F. Simons, and Charles D. Fennig (eds.) 2022. Ethnologue: Languagesof the World, 25th edition. Dallas, Texas: SIL International. http://www.ethnologue.com. (参照2023-02-10)[2] Austin, Peter K. and Julia Sallabank 2011. Introduction. In Peter K. Austin and Julia Sallabank(eds.), The Cambridge Handbook of Endangered Languages, 1-24. Cambridge; Tokyo: Cambridge
University Press.
[3] Grenoble, Lenore A 2011. Language ecology and endangerment. In Peter K. Austin and Julia
Sallabank (eds.), The Cambridge Handbook of Endangered Languages, 27-44. Cambridge; Tokyo:
Cambridge University Press.
[4] Fishman, J. A. 1991. Reversing language shift. Clevedon, UK, Multilingual Matters Ltd.
[5] UNESCO 2009. UNESCO Atlas of the World's Languages in Danger. UNESCO.
http://www.unesco.org/culture/ich/index.php?pg=00139. (参照 2023-02-10)[6] Lewis, M. Paul (ed.) 2009. Ethnologue: Language of the world, 16th edition. Dallas, SIL
International.
[7] Lewis, M. Paul and Gary F. Simons 2010. Assessing endangerment: Expanding Fishman's GIDS.

Revue Roumaine de Linguistique 55(2): 103-120.
[8] Hammarström, Harald, Robert Forkel, Martin Haspelmath, and Sebastian Bank 2022. Glottolog

4.7. Leipzig: Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology. https://glottolog.org. (参照 202302-10)[9] Barabási, Albert·László. 2016. Network science. Cambridge: Cambridge University Press. 京都
大学ネットワーク社会研究会訳 2019「ネットワーク科学：ひと・もの・ことの関係性をデータから解き明かす新しいアプローチ」東京：共立出版

8

道徳は代替肉の消費意欲を高めるか？
橋本萌那 1

高澤陽太朗 2

笹原和俊 1

1 東京工業大学
2 青山学院大学

概要
食の問題を解決する手段としてフードテックが注目されている．特に，食肉の消費増加による健康や環境，動物福祉への悪影響に関しては，大豆ミートなどの「代替肉」の普及が有効な解決策になると考えられている．代替肉の道徳的側面をアピールすることは，代替肉の消費意
欲を高めるだろうか？本研究の目的は，道徳が代替肉の購入意欲に与える影響を定量的に明らかにすることである．そのために，代替肉の購入に関するオンライン調査を行い，購入意欲に影響を与える要因について重回帰分析を行った．さらに，代替肉消費に関連の強い道徳観の特徴を抽出するために，クラスタリング分析をおこなった．その結果，代替肉の購入意欲には道徳が影響を与えており，代替肉に道徳的なイメージを持っている人ほど購入に前向きになることがわかった．また，代替肉の購入意欲が高いクラスタでは政治的リベラルの人々に特徴的な道徳観が見られた．代替肉の消費促進施策の検討における，道徳という切り口の有用性が示唆された．

1 イントロダクション
1.1 食の問題とその解決策としての「代替肉」
食の問題を解決する手段として、食とテクノロジーを掛け合わせたフードテックが興隆してきている．大豆ミートなどの代替肉はその代表的な製品であり，肉の消費増加による健康 [1, 2] や環
境 [3]，動物福祉 [4] への悪影響が懸念される中，それらに対する有効な解決策の一つとして注目されてきている [5]．代替肉は大豆やソラマメなどの植物性タンパク質をベースにした植物肉のほかに，動物の細胞を培養して肉の形に成形する培養肉や昆虫性のタンパク質を利用した昆虫肉がある．植物肉は徐々に味などの品質が改善され，大手外食チェーンやスーパーマーケットなどで一般的に販売されるようになってきており，培養肉は 2022 年に世界初の食用販売がシンガポール政府
によって承認されるなど，代替肉は社会で広まりつつある．しかし，消費者が代替肉をその他の食品と同じように日常的に選択するまでには至っていない [6]．代替肉は一過性のブームだという可能性も示唆されており，どのように更なる普及を実現するかが代替肉市場の課題といえる [7]．
一般的な食品の購入では，味や匂いなどの知覚的要素や価格をもとに何を買うかを選ぶことが多い．しかし代替肉は，食肉文化がもたらす悪影響を回避するという目的で作られているという経緯

1

から，その目的を実現したいという意志によって選択されているかもしれない．つまり，環境を守りたい，動物搾取を止めたいといった道徳的価値観が消費に大きな影響を及ぼしている可能性がある．道徳が代替肉消費に与える影響を理解することは，代替肉の有効な普及施策を検討する上で役に立つと考えられる．

1.2 道徳と消費意欲に関する先行研究
道徳と消費意欲についての研究はいくつかあるが，代替肉についてはまだ取り組まれていない．
近いテーマの研究では，動物に優しい態度を持つ人ほど，肉の消費を抑えたり放牧で育った有機肉を購入する意欲が高いことを明らかにした研究がある [8]．また Auger らは，消費者は動物実験や児童労働などの属性を伴わない製品についてより高い購入意欲を持つと報告した [9]．Luttrell らは環境に優しい洗剤や地元で生産された衣服などの道徳的によいとされる複数の製品を対象に，一貫して道徳が消費意欲や行動に影響を与えることを示した [10]．これらの研究は道徳が代替肉消費に与える影響を考える上で重要な示唆を含んでいる．しかし，代替肉は一般的な食品とは異なる最新のテクノロジーを利用した新食品であり，培養肉や昆虫肉は食品としてまだ一般的ではない．そのような既存の枠組みを超えたイノベーティブな食品についても道徳の影響が見られるかについては検証の余地があるだろう．
食と道徳の関係について調査を行うにあたり，本研究における道徳とは何かについて触れておきたい．ここでいう道徳とは，道徳基盤理論で提案されている概念を指す．道徳には社会的規範としての側面と生得的直感としての側面があるが、道徳基盤理論における道徳は後者を指す [11, 12]．
道徳基盤とは，人の道徳を説明するための 5 つのカテゴリ *1 のことであり，これらの基盤が味覚受
容器のように人々に生まれながらにして備わっていると考えられている（表 1）．ただし，文化や社会によってどの基盤を重視するかは異なると考えられており，個人の持つ政治的イデオロギーによってもその傾向は異なる [13, 14]．例えば，政治的保守の人々は全ての道徳基盤をバランスよく重視する傾向があるが，リベラルの人々は Care と Fairness のみを偏重する傾向がある．道徳観は人々の価値観や行動を理解する上で役に立つ枠組みである．本研究では道徳基盤理論を使い，代替肉の消費とつながりの強い道徳基盤を確かめる．

1.3 本研究の目的
本研究の目的は，道徳が代替肉の購入意欲に与える影響を定量的に明らかにすることである．また，道徳と代替肉消費の関係についてより深い理解を得るために，製品の種類による影響度合いの違いや，どのような道徳基盤が代替肉の購入意欲と関係しているのかについても特定する．そして，代替肉の消費意欲を高め，更なる普及に向けた示唆を得ることを目指す．

*1 2012 年の Jonathan Haidt の著書で 6 つ目のカテゴリが提案されているが，本研究では従来の 5 つのカテゴリにて調査を行っている．

2

表 1 5 つの道徳基盤
道徳基盤

MFD カテゴリ特徴

Care/Harm(保護/危害)Fairness/Cheating(公正さ/欺瞞)Ingroup/Betrayal(忠誠/裏切り)Authority/Subversion(権威への敬意/破壊)Purity/Degradation(純潔/堕落)Harm

他者を傷つけたり苦痛を与えたりすることはいけない

Fairness

正義や信頼を欺いたり不公平や不平等を生み出す者には罰が与えられるべき

Ingroup

自分が属する集団の中で義務を全うし貢献するべき

Authority

社会的秩序のためには上下関係が尊重され，階級や地位により分相応に振る舞うべきPurity

貞節を大切にし，欲望は節制するべき

2 データ
2.1 取得方法
本研究では，道徳的な理由による消費がより進んでいると考えられる米国を対象として調査を行った *2 ．参加者の募集はクラウドソーシングサービス Proliﬁc を用いて行い，米国在住の 18 歳以上の男女 229 名（男性=48.0%, 女性=52.0%）の参加者に 1.5 ユーロを支払い，オンラインサーベ
イツールの Qualtrics を用いてアンケートを実施した．分析に用いるアンケートデータは Qualtrics
から取得し，性別年齢情報は Proliﬁc から取得した．2 つのデータはアンケートで確認した Proliﬁc
用の ID をキーにして結合した．

2.2 アンケート項目
アンケートは 2 つのパートからなる．パート 1 では，参加者は道徳基盤理論に基づいて作成された質問票（MFQ20 *3 ）に回答した [15]．パート 2 では，製品の消費と道徳の関係について調査した

Luttrell らの方法を参考にし，植物肉，培養肉，昆虫肉の 3 つの代替肉を用いて作られたハンバー
ガーについて，製品ごとにいくつかの質問に回答した．
パート 1 では，参加者がどのような道徳基盤を重視しているかについて質問した．5 つの道徳基盤それぞれに 4 問ずつの質問項目があり，計 20 問の質問に答えることで参加者が各道徳基盤をどの程度重視しているかがわかる．質問が表示される順番は，参加者によってランダムになるように設定された．初めの 10 問は参加者に物事を「良い」もしくは「悪い」と判断する際の基準につい*2 本調査は東京工業大学の倫理審査の承認を受けて行われた（調査番号：2022070）*3 MFQ は，道徳に関する 30 問の質問を問う MFQ30 とそれを簡略化しよりデータ取得を容易にした MFQ20 がある．
MFQ20 は，MFQ30 と比較してやや内的整合性が下がるが，1 つの道徳基盤あたり 4 問の質問で個人の道徳を測定できる．本調査では，他の質問との量的な兼ね合いから参加者の作業負荷を低減するために，MFQ20 を用いた調査を行った．

3

て問うている．参加者は「精神的な苦痛が与えられたかどうか」といった判断基準のリストを読んで，自分がその基準をどの程度重視しているかについて「全く関係ない」から「非常に関係がある」
までの 6 段階で評価した．次の 10 問では，参加者は「苦しんでいる人への思いやりは、最も重要な美徳だ」といった短い文章について「強く賛成する」から「強く反対する」までの 6 段階で回答した．各道徳基盤ごとの質問項目における内的整合性をクロンバッハの 𝛼 を用いて確認したところ，基準となる 0.8 よりも全体として低い値だったが，これは MFQ の目的が広範な道徳概念を計測することであり，MFQ を開発した Graham の研究でも同程度の値であることから，妥当であると判断した．また，𝛼 値の低い道徳基盤ではある質問項目を除外すると 𝛼 値が改善するものもある
が，こちらも広範な概念の測定を優先することが推奨されていることから，質問項目の除外などの処理は行わなかった．
パート 2 では，代替肉製品の購入意欲と，購入意欲に影響を与えることが予想されるいくつかの要素の影響を確認した．参加者は，3 つの代替肉製品に対する態度や知識などを問う 6 問と購入意欲を問う 3 問の質問に回答した．表示される製品の順番は，参加者によってランダムになるよう設定した．まず参加者は植物肉，培養肉および昆虫肉の 3 種類の代替肉を原料としたハンバーガーに対する態度を 1（否定的，悪い，好ましくない，嫌い）から 6（肯定的，良い，好ましい，好き）を尺度とするセマンティック・ディファレンシャル・スケールを用いて評価した．今回の調査では真ん中の「どちらともいえない」という回答が頻発することを避けるため 6 段階の尺度とした．これら 4 項目の内的整合性はいずれも 𝛼 > 0.96 と良好だったため，これらを平均して製品への態度を示す指標とした．次に，参加者に，その態度の背景にどのような考えや価値観があったかを尋ねた．各製品に対する態度について，道徳的な信念に従った結果なのか（道徳），自分の意見をどの程度正しいと確信しているか（確信性），その態度を取ることがどの程度重要だと考えているか（重要性），そして，態度の裏側にコンフリクトした考えや感情を抱えていたかという葛藤の度合い（アンビバレンス）について 6 段階で評価した．先行研究でこれらの要素は，人の意思決定に影響を与える重要な因子であることが知られている [10, 16, 17]．Luttrell らの研究では，複数の製品への購入意欲に対して一貫して道徳の影響が確認されたことから，道徳が消費に影響を与えると結論づけている．これらの要素に加え，代替肉がまだ一般に浸透していない新食品であることを考慮して，各代替肉製品についてどの程度の知識があるかを問う 6 段階の質問項目も設けた．最後に購入意欲に関して「将来製品を購入する可能性はどのくらいですか」といった 3 つの質問項目に対し，「絶対買わない」から「絶対買う」までの 6 段階の尺度で回答した．これら 3 項目の内的整合性はいずれも 𝛼 > 0.96 と良好だったため，これらを平均して製品の購入意欲を示す指標とした．

3 結果
3.1 代替肉の購入意欲に対する道徳の影響
代替肉製品の購入意欲に対してどのような要素が影響を及ぼすかを特定するために，購入意欲を予測する重回帰モデルを作成した．事前に性別および製品をダミー変数化した上で，データの相関4

関係を確認したところ，製品への態度，昆虫肉のハンバーガー，道徳，製品知識などが購入意欲と相関関係があった（図 1）．道徳は製品に対する態度の次に購入意欲に対して強い相関のある要素であった．相関分析の結果をもとに多重共線性の確認を行ったところ，道徳と重要性が相関係数0.56 と比較的高い相関関係にあるため，重要性を分析対象から除外した．重要性の概念には，「道徳的に重要だ」という考えを包含している可能性があるため，項目の意味合いの重複という理由からも除外したほうがよいと判断した．説明変数には，アンケートのパート 2 で取得した項目のほか，パート 1 の MFQ20 で測定した道徳基盤ごとの平均値も加えた．モデルを作成する前に変数全体について，平均が 0，分散が 1 となるように値をスケーリングした．モデルの作成には Python
ライブラリの statsmodels [18] を用い，係数の推定方法には最小二乗法を採用した．

図1

相関行列のヒートマップ

作成されたモデルは，自由度調整済み決定係数が 0.75 の有効なモデルとなった．説明変数のうち有意な予測因子（ 𝑝 < 0.05）だったのは，態度，道徳，年齢，製品知識であった（表 2）．道徳は製品の選好などを表す態度の次に回帰係数が大きく，代替肉製品の購入意欲に影響を与えるということが確認された．代替肉に対して道徳的なイメージを持っているほど代替肉への購入意欲が高まり，代替肉と道徳を結びつけていない場合には購入意欲が低くなった．予想通り，道徳以外では年齢が若いほど，あるいは代替肉についての製品知識を持ってるほど購入意欲が高まることがわかった．意思決定において重要だと考えられていたそのほかの要素は代替肉の購入意欲には影響を与えていなかった．
代替肉は種類によって消費者からの受容度合いが異なることが指摘されているそのため，普及施策を検討する上では，製品ごとにどのような要素が購入意欲と関係するかを明らかにすることも重要である．よって，3 つの代替肉製品ごとにも重回帰モデルを作成し，購入意欲に影響を与える要5

表 2 代替肉製品の購入意欲を予測する重回帰モデル
回帰係数

t 値 (674)

p値−0.055−0.0070.022−0.028−0.001−0.048
0.059
0.805
0.085
0.007
−0.0090.048−2.669−0.3540.978−1.264−0.036−1.282
1.899
34.3823.735
0.305−0.443
2.092

0.008
0.723
0.329
0.207
0.971
0.200
0.058
0.000
0.000
0.761
0.658
0.037

年齢（age）
性別（gender Female）

MFQ（Harm）
MFQ（Fairness）
MFQ（Ingroup）
MFQ（Authority）
MFQ（Purity）
態度（att）
道徳（moral）
確信性（cert）
アンビバレンス（amb）
製品知識（know）

素に違いがあるかを確認した（表 3）．その結果，植物肉では態度と道徳，培養肉では態度，年齢，
製品知識，そして昆虫肉では態度のみが有意な説明変数となった．これにより，道徳の影響は製品により異なることが明らかになった．最も一般に流通している大豆ミートなどの植物肉では道徳が購入意欲に影響を及ぼしたが，まだ製品が流通していない培養肉や昆虫肉では道徳の影響はなかった．培養肉については年齢が若く，製品知識がある人ほど購入したいと考えていた．昆虫肉については製品への選好がそのまま購入意欲に直結していた．
表3

各代替肉製品の購入意欲を予測する重回帰モデル
回帰係数

年齢（age）
性別（gender Female）

MFQ（Harm）
MFQ（Fairness）
MFQ（Ingroup）
MFQ（Authority）
MFQ（Purity）
態度（att）
道徳（moral）
確信性（cert）
アンビバレンス（amb）
製品知識（know）

植物肉

培養肉

昆虫肉

−0.0250.004
0.055−0.018−0.032−0.0370.072
0.906***
0.108*−0.042−0.0760.031−0.104**−0.0480.006−0.038−0.002−0.0970.101
0.792***
0.070−0.0200.021
0.103*−0.017−0.0130.000−0.0240.031−0.0390.009
0.658***
0.055
0.022
0.029
0.002

*** 𝑝 < 0.05** 𝑝 < 0.01
* 𝑝 < 0.001

63.2 代替肉の購入意欲と消費者の道徳観
次に，代替肉の購入意欲が高い消費者がどのような道徳基盤を重視しているかを調査した．道徳
基盤理論をベースにした質問票（MFQ20）の項目を用いて，どの道徳基盤が代替肉製品の購入意欲と関係があるかを確認した．分析にあたって，MFQ20 の回答データと年齢および性別（女性）の情報をインプットデータとして，参加者を道徳基盤の重視度合いの異なる複数のクラスタに分割した．性別をダミー変数化し各変数の値を標準化した上で，Python ライブラリの scikit-learn [19] を使用し，k-means 法によってクラスタリングを行った．k-means 法では任意のクラスタ数を決定する必要があるが，本調査ではエルボー法と定性評価を参考に，クラスタ数を 4 とした．つまり，道徳観に基づき消費者を 4 種類に分類した．
クラスタごとに集計された各道徳基盤の平均値および代替肉製品の購入意欲をレーザーチャートにプロットして，重視する道徳基盤のバランスと購入意欲の関係を確認した（図 2）．なお，MFQ20の回答データは道徳基盤ごとに平均した値をプロットし，購入意欲は 3 つの製品の平均値をプロットした．興味深いことに，購入意欲や購入意欲と強い相関がある態度の情報をインプットデータに含まずクラスタを作成したにも関わらず，クラスタ間の購入意欲の平均値には差が発生した．クラスタ間の購入意欲の平均値の差は一元配置分散分析（ANOVA）にて有意（ 𝑝 < 0.001）であることを確認しているが，テューキーの範囲検定の結果，クラスタ 0 とクラスタ 1 およびクラスタ 2 とク
ラスタ 3 の間においては有意な差分が認められなかった．
代替肉の購入意欲が最も高いクラスタ 1 の属する消費者は，他のクラスタと比べて，Care とFairness カテゴリを重視している．これは Graham らが指摘する政治的リベラルの人々に共通する道徳観であり，代替肉がリベラル的な人々にとってより受け入れられている可能性を示している．
一方で，代替肉製品の購入意欲が最も低かったクラスタ 2 に属する消費者は，政治的保守の人々の道徳観の特徴である，すべての道徳基盤を重視した形だった．このような傾向は代替肉製品ごとに分析した場合でも一貫して見られ，エシカルな食の選択と政治的選好のつながりを示唆している．

4 結論と考察
4.1

道徳の影響範囲とその理由

本研究によって道徳と代替肉の消費意欲の関係が明らかになった．代替肉と道徳的なイメージを結びつけて考えているほど代替肉の購入意欲が高まり，代替肉と道徳との関連性を感じていない場
合には購入意欲が低くなった．この傾向は今回調査した 3 つの代替肉製品ごとに異なっており，道徳と購入意欲の関係がみられたのは現在最も一般的に普及している大豆ミートなどの植物肉のみだった．培養肉や昆虫肉で道徳が有意な影響を与えなかったのは，製品がもたらす道徳的な効果などの情報を参加者がよく知らなかったためである可能性が高い．アンケート結果によると，参加者の各製品に対する知識のスコアは 6 段階中植物肉製品では 4.05，培養では 2.86，昆虫肉では 2.17
であり，参加者は培養肉や昆虫肉についての知識があまりないことが伺えた．消費者がそれらの製

7

図 2 道徳基盤および購入意欲における各クラスターの平均値

品に関する知識を知っていない場合には，製品を道徳と結びつけることがそもそも不可能である．
そのため，今回の調査では培養肉と昆虫肉の購入意欲と道徳の関係は立証できなかった．しかしながら，代替肉の代表格である植物肉で道徳と購入意欲の関係が示されたことを考慮すると，同じよ
うに道徳的な側面を持つ培養肉や昆虫肉についても製品知識が十分に広まれば道徳の影響を確認できるようになると考えられる．本研究で参考にした Luttrell らの調査では，一般的に知られている製品のみが対象だったため，代替肉のような一般的でない製品で道徳が消費に影響を与えるかが明
らかでなかった．一般的に普及していない製品では，参加者が製品の道徳的な側面を全く知らないために道徳の影響が有意でなくなるという点は，本調査で得られた新しい示唆である．

4.2 代替肉消費にみる政治的イデオロギーの対立
分析 3.2 では，代替肉の消費において特に関連のある道徳観が明らかになり，代替肉の現在の消費者層についての示唆が得られた．道徳基盤理論の枠組みにおいて Care と Faieness のみを重視するような道徳観を持っている人は，代替肉の購入に対して前向きであり，すべての道徳基盤を重視する人は，代替肉の購入意欲が低かった．前者の道徳観はリベラル的な政治的イデオロギーと関連

8

しており，後者は保守的な道徳観である．
政治的イデオロギーと人々の行動との関係は Vainio らの研究でも示されている [20]．リベラルの人々は環境問題を道徳的な問題だと考えており，その解決のために「省エネ電球の使用」「車の使用を制限する」「肉の消費を制限する」といった行動を起こす傾向が強かった．一方で保守の人々
は環境問題と道徳を結びつけておらず，そのような行動も取らなかった．代替肉製品の購入行動においても，リベラルの人々が代替肉と道徳的なイメージを結びつけているのに対し，保守の人々はそうではなかったと考えられる．このような食をめぐる立場の違いは，これまでもいくつかの現象
がソーシャルメディア上で確認されている [21–23]．道徳的な価値観は人々に行動を起こさせる要因の 1 つであり，本研究でも道徳が代替肉の購入意欲を高める上で重要な要素となることが示唆されている．ただし消費者に訴求を行う際には，代替肉がリベラル的な道徳観や政治的イデオロギーと強く結びつく傾向があることを考慮する必要がある．訴求方法によっては，異なる価値観や考えを持つ人々を分断してしまうきっかけにもなりえ，その対立が代替肉消費にブレーキをかける可能性もある．代替肉の消費における対立の要因を探ることは，今後の代替肉の普及における新たな課
題である．

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10

SNS 上のコミュニケーションを探る：
Twitter におけるリプライ行動の計量的分析
佐藤 浩輔 1

中分 遥 2 山田 順子 3, 4

株式会社バンダイナムコ研究所
高知工科大学 経済・マネジメント学群
3
立正大学心理学部4
玉川大学脳科学研究所
1

2

Abstract: 意見や価値観が異なる他者との接触機会の増加は、衝突・対立といったネガティブな帰結をもたらす可能性も増加させる。本研究では SNS における他者との接触機会であるリプライなどの行動が、反応元の投稿内容とどのような関係にあるかについて検討した。Twitter における報道系アカウントの過去 1 年間分の投稿を対象とし、トピックモデルを用いてトピックを抽出・分類し、各トピックに対する各種反応 (リツイート・いいね・リプライ・引用) との関係を調べた。その結果、発言を伴わない反応と発言を伴う反応とでトピックによって異なるパターンが見られた。特に災害や危機といった情報価の高い投稿に対しては、発言を伴わない反応が多い一方で、政党や政策といった異なる意見や立場が問題になる投稿では発言を伴う反応が多かった。リプライ行動の持つ意味について議論する。
Keywords: SNS, コミュニケーション, Twitter, 炎上

１．序論
現代社会において、SNS (ソーシャル・ネットワーク・サービス) は対人関係の形成や維持の重要なツールとして機能している。SNS の中には、Facebook や LINE などユーザのオフライン上の対人関係を反映する閉
じたコミュニティもあれば (Thomson & Ito, 2013)、Twitter や Instagram など不特定他者に対して開かれたコミ
ュニティもある。特に本研究で着目する Twitter は、2022 年時点で日本における利用率が 46.2%と、LINE に
次いで Instagram と並ぶ主要な SNS の 1 つとなっている (総務省, 2022)。
活発な利用の傍ら、SNS が様々な新しい問題を生み出し、ユーザに不快感や心理的ストレスを生じさせることが指摘されている。例えばインターネットを介した情報は表情などの非言語的情報が欠落しているため齟齬が発生しやすく (三浦，2021)、また投稿に対する他のユーザからの意図しない反応や返信は投稿者の心理的ストレスとなることが指摘されている (植田ら, 2015)。他にも、個々の SNS ユーザを超えた社会的問題
として、ある対象に対して誹謗や中傷が集中し収まりがつかなくなる「炎上」(山口, 2015) や、政治的態度や価値観の違いによって引き起こされる社会的分断 (小林, 2012; 笹原・杜, 2019) などが知られている。
特に SNS における「炎上」は、異なる文化圏ないしは価値観が、SNS を介して接触することで生じうる。
これは、特定の文化圏・職業・分野といったカテゴリに属する個人にとっては当然と見なされることが、別のカテゴリに属する個人にとっては当然ではないといった齟齬がしばしば起こりうるからである。これまで心理学では、文化的背景の違いが人々の行動・認知・価値観に影響を与えることを示しており (Tindale, 1995;
Markus & Kitayama, 1991)、異なる文化的背景を持つ個人同士が相互作用することで文化的摩擦が生じることを示している (Bourhis et al., 1997; Sam & Berry, 2010)。
特に Twitter や Instagram といった不特定多数に開かれた SNS は、最低限のフィルタリングはなされている
ものの、ユーザが生成したコンテンツに対して他のユーザが反応するという特徴をもつがゆえに運営が介入することは難しい。そのため、異なる文化圏のユーザ同士の接触によってもたらされる問題については、まず SNS の投稿に対して人々がどのような振る舞いをするのか理解する必要がある。

1

SNS の投稿に対する振る舞いは、以下の 2 つのレベルに整理することができる。第一に、「投稿に対してどのような振る舞いをするか」といった、個人レベルの心理・行動の問題である。第二に、「投稿に対する行動様式にどのようなものがあるか」といった、集団レベルの特性の問題である。例えば、ネットの炎上には、①炎上に参加することを左右する社会心理的要因は何か、そして②炎上における人々の行動パターンにはどのような様式があるのか、に大別できる。SNS 投稿に対する振る舞いを 2 つに大別した時、前者については質問紙研究など実験室環境での検討が可能である。しかし、後者については特定の行動様式を持つ人々を集めて研究するといったことは頻度の問題から難しい。例えば SNS の炎上に関わるユーザはごく少数であるという指摘があり (cf. 山口, 2015)、実際に炎上に関わっているユーザを集めて研究することは現実的に困難である。そのため、現実の SNS 上のデータを分析して研究を行なう必要がある。
将来的には上記 2 つのレベルそれぞれについて個別に研究を行なうことが望ましいが、本研究ではまずその端緒として、実際の SNS 上のつぶやき (Twitter に投稿される 140 以下の文章) について、そのつぶやきの内容とマクロなレベルでのユーザの反応との関係性について検討する。具体的には、Twitter 上の特定のつぶやき群から共通する主題を抽出し、その主題に対してリツイートやいいね、リプライや引用リツイート (以下「引用」) といった反応のパターンがどのように異なるかを検討する。
Twitter 上のある投稿に対してユーザができる直接的な反応としては、自分自身のフォロワーに向けて投稿を拡散する「リツイート」、気に入った投稿にハートマークをつける「いいね」、投稿に対して直接返信する「リプライ」、そして投稿にコメントをつけた上でフォロワーに向けてつぶやきを投稿する「引用リツイート」(このつぶやきは元のつぶやきを投稿したユーザにも通知される) がある。特にリプライと引用 (以下、まとめてリプライ行動と呼ぶ) については、元の投稿をしたユーザに直接メッセージが伝わることから、衝突や対立の原因となりやすい。本研究では投稿に対するこれらの反応を比較することで、リプライ行
動の特徴を明らかにすることを目的とする。本稿では現在までに得られている予備的な結果を報告する。
２．方法
2.1 対象
トピックおよび反応を評価する対象として、報道系アカウント (全国紙である朝日新聞、読売新聞・産経
新聞・毎日新聞のほか NHK ニュース) のつぶやきを用いた。一般的なアカウントの炎上や「バズった」(多くの反応が集まった) つぶやきについてはアカウント自身の特性や他のユーザとのやりとりといった個別の
経路依存的な経緯が存在すると考えられるため、つぶやきの内容と反応との一般的な関係性を調べるのに適切でないと考えられる。そこで比較的中立であり、かつ扱う主題が広く安定的に一定数ユーザからの反応が期待できる報道系のアカウントを対象とした。
データの取得には Twitter API v2 を用い、2021 年 6 月 1 日から 2022 年 5 月 31 日までにつぶやかれた内容を対象としてデータセットを構築した。データ取得は 2022 年 7 月に行った。取得したつぶやきは総計
227,483 件(朝日 45,533 件、読売 40,377 件、産経 29,913 件、毎日 53,144 件、NHK58,516 件)であった。
2.2 手続き
データ前処理 つぶやき (ツイート) を文書の単位として処理を行った。処理には Python (3.7.9) を用いた。文書はまずハッシュタグおよび URL を除外した上で形態素解析を行い、名詞(普通名詞および固有名詞）を抽出した。形態素解析には Python のモジュールである spaCy (3.4.4) (Honnibal, Montani, Van
Landeghem , & Boyd, 2017) および GiNZA (5.1.2) (松田・大村・浅原, 2019)を用いた。トピックの分類には重複を排除した結果を用いた。
名詞抽出後、異なり語数が 5 以上の文書を用いた。トピックの分離を容易にするため、「もの」「こと」など文脈に関わらず出現する一般的な名詞、「年」「月」などの日付や時間に関する名詞をストップワード
として除外した。
トピックモデル 文書集合の背後に存在する潜在的なトピックを抽出するために LDA(潜在ディリクレ配分法)を行った。LDA には Python のモジュールである gensim(3.6.0) (Řehůřek & Sojka, 2010)を用いた。

2

表 3.1 分類されたトピック、カテゴリと代表的な例
カテゴリ

トピック

n

政治

議員

14873

衆院・議員

代表的な単語

政治

内閣・首相

5925

首相・岸田・菅・総裁選・自民党・衆院選

政治

政党・野党

2333

国民・立民・民主・参院選

政治

内閣

1794

内閣・法・案

政治

政党・与党

1638

自民・選挙

経済

金利・為替

3037

ドル・円・NY・金利

新型コロナ

感染1

7309

新型コロナ・感染・東京・死亡

新型コロナ

感染2

6558

感染・最多・過去・新型コロナ

新型コロナ

ワクチン

4682

ワクチン・接種

新型コロナ

感染3

2727

東京都・感染・新型コロナ・重症者・増加

新型コロナまん延防止・緊急事態宣言

2697

まん延・防止・解除

新型コロナ

医療体制

2368

コロナ・療養・医療・自宅

新型コロナ

感染4

2271

感染・コロナ・大阪府・週間

新型コロナ

オミクロン株1935

コロナ禍・オミクロン株・経済

国際情勢

ウクライナ情勢・侵攻

5018

ウクライナ・ロシア・侵攻・情勢

国際情勢

米中・台湾

3301

中国・米・台湾

国際情勢

日米

2203

日本・アメリカ

国際情勢

中国

2157

中国・批判・協力

国際情勢

ウクライナ情勢・軍

2106

ロシア・軍・ウクライナ

国際情勢

北朝鮮

2095

北朝鮮・ミサイル・発射

国際情勢

首脳

2067

首脳・会談・首相

国際情勢

韓国

2067

大統領・韓国国際情勢

アフガニスタン1800

アフガン・米軍・タリバン

国際情勢

中国・海洋

1737

中国・沖・太平洋・インド

国際情勢

ロシア・制裁1704

ロシア・制裁・日本・欧州

国際情勢

米国

1611

米国・バイデン・米・日本

国際情勢

政府

1017

政府・国際・調整

国内情勢

沖縄

2650

沖縄・復帰

国内情勢

北海道

1837

北海道

裁判

地裁

2849

地裁・判決・訴訟

裁判

判決

2766

判決・被告

事件・事故

逮捕・殺人

5867

逮捕・容疑・疑い・殺人

事件・事故

運転

4107

運転・事故・見合わせ・再開

事件・事故

死亡

3918

死亡・男性・事件

事件・事故

書類送検

2679

書類・送検

事件・事故

遺体

2607

女性・男性・遺体・発見

事件・事故

大阪ビル放火1981

大阪・ビル・放火

自然災害

熱海土石流

2973

土石流・熱海・被害

自然災害

地震・津波

2379

震度・津波

自然災害

台風・土砂災害

2191

台風・災害・土砂

スポーツ

大会・優勝

4944

日本・優勝・男子

スポーツ

オリンピック・北京

4154

北京・五輪・パラスポーツ

オリンピック・メダル

4119

メダル・金・銀・日本

スポーツ

大会

2908

女子・日本・大会

スポーツ

選抜

2768

高校・野球・選抜

スポーツ

オリンピック・選手

2743

選手・オリンピック

スポーツ

大会・決勝

2729

決勝・進出・男子・女子

スポーツ

甲子園

1815

甲子園・開幕・勝利

スポーツ

大会・W杯

1562

最終・日本・W杯

文化

将棋・藤井

2944

藤井・総太・将棋

文化

訃報

2817

死去

文化

囲碁将棋

2457

首位・名人戦・将棋・囲碁

文化

監督

2358

監督・阪神・撮影

文化

賞

1561

賞・受賞・ノーベルn はトピックに分類された文書数。いずれかのカテゴリへの所属確率が 0.5 以上のものを抽出後、所属確率のもっとも高いトピックを分類結果とした。

3

学習用データとしてアカウントごとに全文書の 10％を抽出してモデルを学習させて分類器を作成し、残りのデータセットに適用するという方式を用いた。なお本研究では分類が主眼ではないため学習に使ったデー
タも加えて後の分析に用いた。
文書集合に対してトピック数を 5 から 200 に変化させてグリッドサーチを行い、perplexity と coherence(UMass) を指標として最適なトピック数を求めた。次いで、各トピックにおける代表的な単語を抽出するために、各トピックで上位の重みをもつ単語群、および分類後各トピックに属する文書における上位頻出語を出力した。トピックの分離を妨げている単語があった場合はストップワードに追加して再度トピック数の決定および代表的な単語の抽出を行った。
３．結果
3.1 トピックの分類
LDA を行った結果、80 のトピックが抽出された。このうち、内容の理解に寄与しない単語群からなる解釈
不能なトピック、および全く異なる複数の主題が混合しているトピックを除外し、最終的に 54 のトピックを分析に用いた。各トピックについて大まかな上位カテゴリ (「政治」「経済」「新型コロナ」「国際情勢」「国内情勢」「事件・事故」「裁判」「自然災害」「スポーツ」「文化」) を設定し、トピックをグループ化した。各カテゴリ、トピック、およびトピックの代表的な単語を表 3.1 に示す。
2019 年に発生した新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) は 2022 年の段階でも世界的な流行が続いており、新型コロナウイルス関連のトピックが複数件抽出された。ただし感染については複数トピックが抽出され、頻出語の観点からは明瞭に区別できなかったため便宜的に「感染 1」~「感染 4」と命名した。また、2021 年に東京オリンピック、2022 年に北京オリンピックが開催されたことからオリンピックに関するトピッ
クが複数件抽出された。国際事情では、2022 年 2 月にロシアがウクライナに侵攻したことにより、ウクライ
ナとロシアに関わるトピックが複数件抽出された。その他、2021 年 7 月に熱海で起きた土石流災害、2021 年
12 月に大阪で起きたビル放火事件など、報道で大きく扱われた事件が個別のトピックとして抽出された。
3.2 カテゴリ、トピックとユーザの反応
カテゴリへの所属確率が 0.5 以上のつぶやきを抽出し、リツイート、いいね、リプライ、引用といったユーザの反応の平均値を算出した (表 3.2.1)1。その結果、カテゴリによって反応のパターンが異なっていた。
政治カテゴリにおいてはいずれの反応においても高い水準であり、特に引用とリプライは他のカテゴリに比べ顕著に多かった。新型コロナや国際情勢といったカテゴリにおいてはリツイート、いいねは高い水準であるものの、リプライ、引用は中程度の水準であった。自然災害や事件・事故といったカテゴリにおいてはリツイート、いいねは高い水準であるが、リプライは比較的低水準で、引用は中程度だった。スポーツや文化カテゴリにおいては、いいねは高水準であるが、リツイートは中程度、リプライ・引用はいずれも低水準であった。
表 3.2.1
カテゴリ名

カテゴリとユーザの反応

リツイート数

いいね数

リプライ数

引用数

政治

72.2

152.4

26.5

26.9

経済

30.5

52.3

5.0

10.3

新型コロナ

99.2

112.0

9.5

14.5

国際情勢

73.5

167.6

14.1

12.4

国内情勢

44.4

101.3

3.9

6.1

裁判

47.4

78.6

5.5

7.7

事件・事故

66.4

94.5

5.8

13.2

自然災害

105.7

138.0

5.2

13.0

スポーツ

39.7

132.3

5.3

6.9

文化

60.4

114.7

3.5

9.8

値は平均値。データバーは各列最大値を基準とした割合。
1「無作為につぶやきを選出した際の期待値」という観点から平均値を代表値として用いた。中央値は外れ値に対して頑健であるという性質を持つが、同時に極端な値の情報が失われてしまうため Twitter のつぶやきのような反応量の極端に多いつぶやきがある程度の代表性を持つケースでは必ずしも適切ではない。

4次にトピックごとの反応を表 3.2.2 に示した。政治カテゴリでは、内閣・首相、政党・野党、内閣といったトピックでいいね、リプライ、引用が高い水準であった。新型コロナウイルス関連のカテゴリでは、「感染3」においてリツイート、いいね、リプライ、引用が高い水準であったほか、ワクチンのトピックに対するリ
プライや引用が高い水準であった。国際情勢カテゴリにおいては、ウクライナや中国に関わるトピックでいいねが高い水準であった。さらにカテゴリの内部では、中国、韓国、政府といったトピックにおいてリプラ
イおよび引用が比較的多かった。またスポーツカテゴリにおいてはオリンピックに関わるトピックでいいねが多く、カテゴリ内のトピックに比べて全体的に反応の水準が高かった。次いで大会に関わるトピックでいいねが多かったが、リプライ・引用はオリンピックに関連するトピックに比べて少ない水準であった。文化については、訃報に対する反応がいずれもカテゴリ内でもっとも高い水準であった。
表 3.2.2
カテゴリ
政治

トピック

リツイート

いいね

トピックとユーザの反応（平均値）
リプライ

引用

カテゴリ

議員

44.4

97.6

4.8

8.7

政党・野党

82.8

183.4

31.4

28.4

内閣・首相

78.4

186.6

34.0

30.2

政党・与党

55.3

140.2

15.4

15.0

内閣

82.9

186.3

16.7

20.4

経済

金利・為替

31.9

57.9

5.7

新型コロナ

まん延防止・緊急事態宣言

64.2

91.5

感染1

76.5

ワクチン

国際情勢

国内情勢

トピック

リツイート

いいね

リプライ

引用

沖縄

80.0

169.1

8.7

12.8

北海道

69.7

140.4

8.6

12.1

判決

67.6

115.7

10.9

14.0

地裁

59.3

106.4

8.9

12.3

逮捕・殺人

82.6

119.9

9.2

19.2

8.6

運転

66.6

94.0

6.2

11.0

8.4

13.8

遺体

70.5

119.1

7.1

13.9

106.1

8.5

11.6

死亡

62.2

89.0

6.7

11.7

85.7

137.7

16.0

20.7

書類送検

62.9

110.4

5.4

10.8

感染2

108.1

126.5

11.0

16.6

大阪ビル放火

45.6

73.0

6.6

9.3

感染3

172.3

199.4

19.6

29.7

熱海土石流

73.0

112.4

7.1

11.2

感染4

86.2

88.4

8.6

13.0

地震・津波

118.2

156.4

6.0

13.6

医療体制

71.6

116.4

9.9

12.4

台風・土砂災害

89.1

116.3

5.6

13.9

オミクロン株

52.2

85.0

9.3

10.9

オリンピック・北京

62.5

147.4

14.7

16.3

アフガニスタン

57.3

104.5

7.2

10.4

選抜

40.2

100.9

6.0

8.3

米国

55.4

155.4

10.2

9.4

大会・優勝

35.2

101.0

4.6

6.4

北朝鮮

65.0

131.7

14.1

12.1

オリンピック・選手

82.7

189.9

13.6

14.6

日米

70.4

165.3

14.7

14.6

大会・W杯

45.6

117.8

7.5

7.9

中国

85.5

175.1

16.1

19.1

大会

38.7

120.9

5.3

6.7

ウクライナ情勢・軍

100.0

202.9

13.9

13.1

大会・決勝

46.0

167.4

5.4

6.3

米中・台湾

83.0

218.1

14.6

11.9

甲子園

35.2

64.5

4.5

6.6

首脳

37.0

91.9

10.7

8.8

オリンピック・メダル

62.0

219.1

8.4

15.1

ウクライナ情勢・侵攻

103.3

240.3

16.8

17.0

将棋・藤井

56.9

117.8

5.6

9.9

韓国

57.8

145.9

24.4

15.3

囲碁将棋

31.0

61.8

3.9

5.0

ロシア・制裁

90.5

219.3

15.2

13.8

訃報

94.8

150.0

8.9

18.4

政府

86.9

177.7

18.9

24.7

賞

43.5

126.3

4.8

6.8

中国・海洋

108.5

213.3

12.6

14.9

監督

48.8

99.5

4.4

7.3

裁判
事件・事故

自然災害

スポーツ

文化

値は平均値。データバーは各列最大値を基準とした割合。

3.3 ユーザの反応のパターン
リツイート、いいね、リプライ、引用といったユーザの反応のパターンを調べるために、まず各反応同士の相関係数を求めた (表 3.3)。すべての反応で順位相関・積率相関のいずれも 0.5 以上の高い正の相関が得られた。この結果は、そもそも注目を集めたつぶやきは反応されやすいということを反映していると考えられる。特にリツイートといいねの間には 0.84-0.92 と非常に強い相関関係が得られた。また、積率相関ではリプライと引用の間に比較的高い相関関係が得られた。このことはリツイートといいねは類似した特性を持ち、リプライと引用が比較的似た特性を持っていることを示唆するものである。
表 3.3

SNS 上の反応パターン間の相関関係
リツイート

いいね

リプライ

引用

-

0.84

0.56

0.69

いいね

0.92

-

0.50

0.51

リプライ

0.70

0.69

-

0.76

引用

0.77

0.73

0.73

-

リツイート

右上は Pearson の積率相関係数、左下は Spearman の順位相関係数。データはトピックモデルの構築に用いたすべてのつぶやきを用いた。

5

カテゴリレベルの反応の平均値を用いて主成分分析を行った (図 3.3.1)。第一主成分は全体的な反応の量を示していると解釈できる。第二主成分については、リプライや引用といった発言を伴う反応なのか、リツイ
ートやいいねといった発言を伴わない反応なのかを示していると解釈できる。反応の量の観点からは、政治や新型コロナ、国際情勢、自然災害といったカテゴリでは比較的反応の量が多く、経済や裁判、国内情勢といったカテゴリでは比較的反応の量が少なかった。また、発言の有無という観点からは、政治や経済といったカテゴリでは発言をともなう反応 (i.e, リプライ、引用) が優勢であり、自然災害や文化・スポーツ、国内
情勢では発言をともなわない反応 (i.e., リツイート、いいね) が優勢であった。全体的に見ると、政治カテゴ
リは反応高・発言高、自然災害は反応高・発言低、文化・スポーツ・国内情勢は反応低・発言低、経済は反応低・発言高といった特徴を持っていた。

図 3.3.1 カテゴリと反応のパターン対数化した平均値を用いて主成分分析を行った結果。

トピックと反応のパターンについて調べるため、同様の分析をトピックについても行った (図 3.3.2)。その結果、カテゴリの場合と同様、第一主成分に反応の量、第二主成分に発言の有無と解釈できる結果が得られた。一方で、同じカテゴリに分類したトピックでも布置の異同がみられ、新型コロナウイルスに関わる話題
でも感染に関わるトピックでは発言を伴わない反応が多い一方でワクチンやオミクロン株といったトピック
では発言を伴う反応が多かった。また、国際情勢に関わる話題でも、韓国や北朝鮮といったトピックでは発言を伴う反応が多かった一方で、台湾や中国・海洋、ウクライナ情勢に関わるトピックでは発言を伴わない反応が多かった。
４．考察
本研究では、SNS 上ユーザにおける反応パターンの特徴を明らかにするために、つぶやきからトピックを抽出し、各トピックとその反応 (リツイート・いいね・リプライ・引用) の関係を検討した。
その結果、トピックによって反応パターンが異なることが明らかとなり、全体的な反応の量および、発言を伴う反応の有無によってトピックが特徴づけられた。反応量が多いトピックの中でも、政治 (内閣・首相、政党・野党) や新型コロナ対策 (ワクチン、まん延防止・緊急事態宣言) など、様々な意見や立場を含むトピックについては発言を伴う反応が多い傾向があり、一方で自然災害 (地震・津波、台風・土砂災害) や新6

型コロナ情勢 (感染)、国際情勢 (ウクライナ情勢、中国) などといった危機や脅威に関するトピックについては発言を伴わない傾向が示された。

図 3.3.2 トピックと反応のパターン対数化した平均値を用いて主成分分析を行った結果。

これらの傾向は、前者は意見の対立を生じやすいという「論争的な価値」、後者は危機を広く知らせるという「情報的な価値」という、投稿内容の質的に異なる側面を示していると解釈できる。ユーザ側から考えれば、情報的な価値を持つつぶやきについては他者に伝えたり自身で活用するためにリツイートやいいねな
ど比較的受け身的な行動を使う一方、論争的価値を持つ話題については、話題に参加すなわち「口を挟む」
ためにリプライや引用といったアクティブな行動を使って自らの意見や立場を表明しているという可能性を示している。
このことは、異なる価値を持つ投稿の拡散について異なるメカニズムが働く可能性を示唆する。すなわ
ち、情報的な価値を持つつぶやきはリツイートを通して直線的に広がっていくのに対して、論争的な価値を持つつぶやきは元のつぶやきに対して様々なユーザがリプライや引用を行うことでさらに論争的価値が高まり、他ユーザからの発言を伴う反応を呼び込みやすくなっていくというフィードバックがあると考えられる。ただし、両者は排反ではないため、それぞれ重みによって実際の拡散過程は異なるだろう。これまで
SNS におけるユーザの反応が持つ機能は心証や事例ベースで議論されることはあったが、そのことをデータから実証的に示したという点に本研究の意義がある。
また、リプライや引用といったリプライ行動を「話題への参加」という観点でとらえることは有益であるかもしれない。なぜなら、SNS 上の行動という文脈特異的な行動から、より人間の一般的な心理・行動の問題へと還元することにより、既存の社会心理学的研究の知見を援用することができるからである。衝突や分断、炎上というと、ともすれば悪意や敵意を持ったユーザ同士のやりとりを想定しがちであるが、もしその端緒となるリプライ行動が個々のユーザにとっては単なる話題への参加という程度の動機に過ぎないのであれば、議論の場をファシリテーターが整えるように、SNS 上のコミュニケーションの構造を適切に設計することで、より平和的・友好的な事態の経過を期待できるかもしれない。
異なるコミュニケーション様式を持つ者同士の接触は、衝突・対立・分断をもたらすネガティブな可能性を伴うと同時に、新たなネットワークの広がりや交流の場を作り出すポジティブな可能性も期待される。近7

年はネガティブな側面が取り沙汰されがちであるが、時空間を超えたネットワークの広がりは SNS が持つ元来的な価値のひとつであった。このような可能性を改めて見出したことにも本研究の意義があるだろう。
本研究の限界として、まずトピックの抽出の問題がある。Twitter のつぶやきには 140 字の字数制限があり、各文書に含まれる名詞数が少ないため、今回の分析でもトピックが混淆して抽出されたり、解釈が困難なトピックが現れたりした。そのため、文書集合の特徴を平均的にはとらえているものの、細部において適切でない分類が行われている可能性はある。また、トピックとして抽出されていない日常的な話題などの重要な主題が洩れているという問題もある。この点については、人手でコーディングした結果を教師データとして分類器を作成しつぶやきの種類を分類するといった手法と組み合わせることで、結果の妥当性を担保していく必要があるだろう。また今回は、報道系アカウントのつぶやきとその反応を対象に分析を行った。これらは Twitter 上で観察される多様なつぶやきの部分集合に過ぎず、今回扱わなかった種類のつぶやきにまで得られた知見が適用可能かという点については議論の余地があるだろう。この点については、より広い範囲のつぶやきを対象にして同様の分析をすることにより知見の頑健性を検証することが求められるだろう。
2023 年現在において、Twitter 等の SNS 上では様々な分断や対立、炎上が日々生じており、この状況から希望的な SNS の未来を抱くことは残念ながら難しい。しかしながら、人々の行動のデータを解きほぐし、事態の改善に至るヒントを集め、その道筋を明らかにしていくことは、計算社会科学に求められる大きな役割のひとつであると考えられる。
謝辞
本研究は公益財団法人電気通信普及財団の研究調査助成による支援を受け実施された。

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8

滞留⼈⼝の⼤きい 500 メートルメッシュを持つ地域の特性に基づく対策が2020 年の⽇本において新型コロナの抑制が可能であったかもしれない可能性
統計数理研究所 外来研究員 下野寿之
概要: 2020 年の⽇本において、3 ⽉と 7 ⽉に⽇本では新型コロナの感染者の増加が抑制できず発⽣を⽌めらない時期が存在した(緊急事態宣⾔の⽬標が達成できなかった)が、その⼤きな原因として東京・⼤阪など全国の他のどこよりも⼈が多数集まる繁華街の存在もしくはそれに交絡する要因の存在が考えられる。その様⼦を調べるため、携帯電話の位置情報から推定される 500 メートルメッシュごとの滞留⼈⼝を 1 平⽅
キロメートル当たりの⼈⼝密度 D に換算し、モデリングとして 1 ⼈の⼈が 1 時間で新型コロナに感染する確率は f(D)であり、f (x) = Σ{ c(k)×ReLu (x - 50×1.03 ᵏ) |k=0,1,2…. } のように表されると⾒なして、滞留⼈⼝のデータ及び 47 都道府県ごとの感染者数および東京都内の 62 個の各市区町村の感染者数のデータをよく再現する
f を推定した。結果、D が約 2 万⼈を超えるところで感染の半数が発⽣したこと、D が増⼤すると感染確率は急激に上昇することが分かった。
1. 導⼊ ̶ 前提となるデータの説明
1.1 500 メートルメッシュ(4 次メッシュ)
標準メッシュコードは JIS X0410 で定められた規格であり、⽇本を含む北緯 0°〜66°40ʼ
かつ東経 100°〜180°の範囲で、約 80km、約 10km または約 1km のほぼ正⽅形の領域を指定できる(1 次メッシュ、2 次メッシュ、3 次メッシュ)。これらをさらに細分化した分割
メッシュの⼀つとして、500 メートルメッシュと呼ばれる緯度⽅向に 160 分の 1 度、経度
⽅向に 240 分の 1 度ごとに区切られた⼀辺の⻑さがほぼ 500 メートルの「2 分の 1 メッシ
ュ」 (それらの区切られた各領域は 9 桁の数値が割り振られている) [1]も制定されている(以下では「500m メッシュ」もしくは単に「メッシュ」と呼ぶ)。
1.2 モバイル空間統計
モバイル空間統計(株式会社 NTT ドコモの登録商標である) [2]のデータは、匿名化された
各携帯電話の位置情報を元に、1 時間ごとに各 500m メッシュに何⼈の⼈がいたか(滞留⼈⼝と呼ぶ)を推定したデータを提供する。データは 4 タイプのテーブル形式で csv データとして提供され、各⽇時の各メッシュに対して、年齢帯性別ごと・居住地の都道府県ごと(47通り)・居住地の⾃治体ごと(約 1900 通り)・それら年齢性別居住地を区別しない滞留⼈⼝の値を得ることができる。ただし、15 歳未満と 80 歳以上の⼈のデータは集計されない。2020
年初めからの約 3 年分のデータを我々は受けており、合計の⾏数(レコード数)は約 200 億⾏であり、それらを SQL ⽂で集計できるように、Google 社の BigQuery に格納している。
1.3 メッシュから分かる⼈の集まり具合の様⼦
地理情報ソフトの QGIS [3]を⽤いて、モバイル空間統計の滞留⼈⼝のデータをプロットすると(図 1 は 2020 年 7 ⽉ 18 ⽇(⼟)19 時の東京都の中⼼付近およそ数⼗ km を表し、滞留⼈⼝を円の⾯積に⽐例。各円は約 500m おき)、⼈が集中するのは、⼤都市のターミナル駅の周辺 1km 程度である。他に同じ⽅法で描いた地図から、⼈が特に集中するのは、⼤きな駅の他に、⼤きな野球場や⼤きな遊園地(ディズニーランドなど)に限られることも分かった。

図 1

2020/7/18(⼟)の 19 時のメッシュごとの滞留⼈⼝。居住都道府県で円内を⾊分け。

なお、図中の各円は円グラフであり、各⼈の居住都道府県ごとに別所で割合を表している。
東京都より他の都道府県に住む⼈が滞在する(異なる居住地の⼈の混合が発⽣する)場所は、
主に⼤きな駅(池袋、新宿、渋⾕、東京、上野)から 1km 程度以内であることも分かる。
次に、「各⼈の同じ 500m メッシュ」に何⼈の⼈がいるかで「集まり具合」を考察することにする。2020 年 7 ⽉ 15 ⽇(⽔)12 時の、データに現れた約 50 万個の全国のメッシュの滞
留⼈⼝の各値を、縦軸をパーセンタイル値(対数軸で 10 ⼈から 3 万⼈)、横軸をパーセント
タイル・ランク(0%から 100%で値の相対位置を表す)をプロットすると、図 2 の左の図のようになる。これを、各メッシュに対して、それぞれの滞留⼈⼝に⽐例させた重みを付けて、横軸の相対位置を調整すると図 2 の右のグラフのようになる。

右と左のグラフを⽐較すると、1000 ⼈以上のメッシュは約 5%しかないが、それらのメッ
シュに全員の⼈の約 50%がいることが分かる。同様に、1 万⼈以上のメッシュは 1%も存在
しないが、⼈⼝に対する割合で考えると、そのメッシュにいる⼈は約 5%も該当することが分かる。この右側のグラフでの 25%点と 50%点と 75%点と 90%点と 95%点は、約 300 ⼈、
約 1000 ⼈、約 2000 ⼈、約 5000 ⼈、約 1 万⼈である。これら各メッシュの⼈数の値の⼤⼩に対応して、その⼟地の雰囲気や商業形態は、値が近ければ似通り、値が⼤きく違うと様⼦が⼤きく異なるであることは、想像が容易であろう。

図 2 各メッシュの滞留⼈⼝の分布を表す。右は、滞留⼈⼝で各メッシュを重み付け。

図 2 の右側のグラフの考え⽅(すなわちメッシュの重みを滞留⼈⼝に⽐例させる)で、⽇本全国の各都道府県で分けて考えて、メッシュの滞留⼈⼝の値の百分位点をプロットすると、
図 3 のようになる。縦軸は対数軸の滞留⼈⼝である。各都道府県において、縦⽅向に上から百分位点の 100%値(最⼤値)〜0%値を点(1%ごと)、短い横線(5%ごと)、丸(25%ごと)で⽰した。東京や⼤阪の最⼤値は約 3.5 万⼈、島根の最⼤値は約 2200 ⼈と少なく、沖縄は約9500 ⼈と意外と多いことが読み取れる。なお、500m メッシュの⾯積は緯度によって異なり、北緯 24°で約 0.29km²、北緯 45°で約 0.22km² である(1km²あたりの⼈⼝密度とするには各 500m メッシュの km²で表された⾯積の値の逆数を、そのメッシュの滞留⼈⼝に乗じる必要がある)。

図 3

各都道府県ごとの全メッシュの滞留⼈⼝の分布。滞留⼈⼝重みで百分位点表⽰。

1.4 2020 年の新型コロナの感染者の地域ごとと年代ごとの様⼦2020 年において、新型コロナの感染者数は、地域ごとに⼤きな違いが⾒られた(表 1 参
照。元のデータは [4]）
。東京都と⼤阪府で特に感染者が多いこと、時々⼤きなクラスター
が特定の年代や都道府県で発⽣したことが分かる。
表 1「都道府県別新型コロナウイルス感染者数マップ（ジャッグジャパン株式会社）」のデータを加⼯して、週ごとに各都道府県の感染者数を集計。
1

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
3
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2020-01-12

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2020-01-19

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2020-01-26

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0

2020-02-02

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2020-02-09

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1

2020-02-16 16

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2020-02-23 51

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0

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4

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2020-03-01 29

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1

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5

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1

3

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0

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8

1

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0

1

1

1

0

0

2020-03-08 47

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0

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0

0

1

0

0

4

23

10

22

12

10

0

1

0

0

1

0

1

52

7

0

9

60

57

4

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0

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0

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2

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1

1

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2020-03-15 15

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0

21

1

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0

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0

1

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0

3

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0

1

12

2

0

1

2020-03-22 10

6

0

1

2

0

0

17

6

7

30

80 215

48

4

0

1

11

2

1

16

3

23

0

4

15

64

25

4

0

0

0

3

3

3

0

0

1

2

17

0

1

4

14

0

0

2020-03-29 19

3

0

19

6

9

11

45

5

8

85 129 550 142

3

10

23

41

10

5

27

13

58

2

11

79 195

64

13

6

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0

8

8

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2

0

16

19 121

4

8

7

5

4

2

8

2020-04-05 72

11

0

24

4

24

23

49

21

51 217 202

1073

270

7

19

82

35

19

19

63

23 1094

21

65 381 169

17

15

1

7

3

42

10

0

2

10

27 191

8

3

7

8

9

1

38

2020-04-12 154

0

0

38

1

27

22

28

9

40 256 200

1121

236

13

60

65

20

15

18

28

10

75

17

32

65 390 141

20

7

2

8

4

74

10

0

21

15

4 173

3

1

12

12

0

3

54

2020-04-19 208

0

0

2

0

6

8

24

10

19 144 118 886 166

12

85

50

13

4

17

12

11

77

9

24

43 312 116

17

11

0

3

3

12

1

1

3

2

9

99

19 148

8

6

0

3

23

2020-04-26 227

4

0

3

0

2

7

5

1

6

78

44 663 140

10

34

34

1

2

4

1

10

17

0

2

40 181

35

9

5

0

6

1

13

3

0

1

0

1

46

5

0

2

1

0

0

8

2020-05-03 103

1

0

0

0

1

5

3

5

0

66

20 373

73

4

10

17

0

1

5

0

0

10

0

2

22

74

32

4

0

0

0

1

4

3

0

0

0

0

6

3

0

1

0

0

0

0

2020-05-10 44

0

0

0

0

0

0

0

4

0

21

16 130 106

1

4

9

0

2

1

0

0

8

0

2

6

39

9

0

2

2

0

0

0

0

0

0

23

0

4

2

0

0

0

0

0

0

2020-05-17 38

0

0

0

0

0

0

1

4

2

13

6

41

64

0

2

9

0

3

0

0

2

1

0

1

0

13

1

0

0

0

0

0

1

0

0

0

9

0

5

0

0

0

0

0

0

0

2020-05-24 37

0

0

0

0

0

0

0

1

0

5

5

96

39

0

0

3

0

4

1

1

0

12

0

0

0

0

2

1

0

0

0

0

0

0

0

0

2

0

84

0

0

0

0

0

0

0

2020-05-31 29

0

0

1

0

0

0

0

0

2

8

7 140

27

0

0

1

0

3

1

1

4

3

1

0

1

2

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

52

0

0

0

1

0

0

0

2020-06-07 49

0

0

0

0

0

0

0

0

1

13

13 129

20

0

4

0

0

6

1

6

2

11

0

0

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

23

0

0

0

0

0

0

0

2020-06-14 28

0

0

4

0

0

4

5

0

0

19

7 256

27

1

0

0

0

1

1

5

1

14

1

1

5

23

2

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

16

0

0

0

0

0

0

0

2020-06-21 39

0

0

4

0

0

0

3

6

1

67

25 315

24

0

2

0

0

3

0

1

0

5

0

0

10

11

4

0

0

0

0

1

0

0

1

0

0

0

9

0

0

1

1

0

0

0

2020-06-28 38

0

0

6

0

2

0

11

18

3 119

67 605 125

1

1

0

0

1

1

4

5

2

0

3

25

63

7

3

0

1

0

2

1

1

0

0

0

0

21

0

16

0

0

0

75

0

2020-07-05 19

2

0

7

0

1

1

14

10

2 242

96

1077

154

2

4

0

0

1

0

2

7

9

4

1

41 116

26

20

16

0

0

0

9

0

3

1

0

0

50

0

4

0

0

1

57

2

2020-07-12 52

0

0

27

0

2

1

25

32

12 306 169

1512

248

3

1

3

4

1

5

11

13

93

4

5

86 339

76

38

9

0

1

13

28

5

0

15

1

1

85

0

18

0

0

2

22

2

2020-07-19 42

0

0

10

1

0

2

13

36

12 296 158

1762

236

2

4

7

2

9

4

53

78 45612

39 115 717 159

52

27

1

3

20

53

4

2

1

2

2 360

19

5

10

0

42

50

37

2020-07-26 76

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4

25

1

1

3

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34

19 407 320

2202

383

21

8

12

11

14

23 118 106

1006

51

33 162

1196

281

64

44

9

1

27

94

9

12

1

10

3 702

29

54 1576 114

40 2752020-08-02 82

0

3

16

16

0

10

79

49

31 389 369

2387

627

13

39

35

14

28

17 109651036

115 106 148

1320

335

65

10

5

93

24

54

17

30

11

7

2 832

57

53 1381978

20 5982020-08-09 69

0

1

2

5

0

5

54

23

52 324 289

1933

577

1

24

89

0

9

16

57

55 62545

50 148

1115

272

72

10

0

10

15

31

14

33

4

7

16 651

48

16

53

16

34

48 5072020-08-16 109

0

3

6

4

1

19

0

6 150 206 312

1681

591

9

32

10

7

23

20

25

20 449

94

47

1014

61 148

0

1

2

12

0

4

0

8

4

8 498

2

0

56

35

54

1 279

85

4

2. ⼈⼝密度による感染確率のモデリングとパラメータ推定
前節で紹介した 500 メートルメッシュごとの滞留⼈⼝のデータは緯度のデータから 1 平
⽅キロメートル当たりの⼈⼝密度 D に換算することが可能である。ここでは、モデリングとして 1 ⼈の⼈が 1 時間で新型コロナに感染する確率は f(D) と考え、
f (x) = Σ{ c(k)×ReLu(x - 50×1.03 ᵏ) | k=0,1,2…. } のように表されると⾒なす。ただし、0〜8 時台、9〜18 時台、19〜23 時の 3 個の時間帯に分けて、それぞれの f を⽤意した。都道府県ごと、および、東京都内の各⾃治体の感染者数のデータから、それぞれ、c(k) の値をリッジ回帰の⽅法で推定し、関数 f の数値的な性質を調べた。なお、ReLu(x) = x/2+|x|/2 であり x<0 で値は 0 で x≧0 で x となる関数である。
2.1. 2020 年の第 2 波の時期である 7 ⽉初めから 8 ⽉末まで
1時間で1000人中何人が感染するか

新宿区

1e-06

1e-09

利島村

青ヶ島村

0-8 時台9-18 〃
19-23 〃
上記の絶対値檜原村
x Dでの平均
新島村
御蔵島村
x<Dでの
〃 大島町
三宅村
神津島村
小笠原村奥多摩町

1000人

1万人

葛飾区
北区
台東区
文京区
中央区
墨田区
八王子市
荒川区

100
50

10

0.5

1.0

2.0

5.0

10.0

50.0

200.0 500.0

人の集まり具合から推測される感染者数

居住者と感染者の人口密度(対数軸)ごとの分布

全メッシュ中「人口密度100%

閾値θ」の部分 :図中の数が閾値θである。
θを動かし、該当メッシュが占めるインパクトを示す。

14万
12万
10万

50%

3

2

8万

両軸の100%での値 :のべ人数 時間 : 1.54e+10 人時間推測される感染者数: 合計 9010.9 人(実際の報告感染者数: 合計 13885 人)推測される感染者の数

4

順位相関係数: 0.8616
観測値/推測値の四分位数:
0.82, 1.08, 1.31
推測値が1.0未満: 12地域

1日の出町

10万人

0-8時台 (9時間)
9-18 〃 (10〃)19-23 〃 (5〃)0-8時台 (感染者数の推測値)
9-18 〃 (〃)19-23 〃 (〃)上記の絶対値

羽村市

瑞穂町

km²当たりの人口密度 D (対数軸)線形尺度 (異なる時刻帯で比較可能)

町田市
西東京市
三鷹市
府中市
調布市
小平市
武蔵野市
立川市
千代田区
小金井市
国分寺市
多摩市
日野市
狛江市
東久留米市
稲城市
東村山市
昭島市
青梅市
国立市
あきる野市 東大和市
清瀬市
武蔵村山市
福生市

5

八丈町

100人

5

足立区
港区
中野区
渋谷区
杉並区
品川区
板橋区
練馬区
江戸川区
大田区
目黒区
江東区
豊島区

500

0.001人

6

世田谷区

1000

実際の報告人数 + 1

1人

目的変数: 62個 (地域の個数)
回帰係数: 802個
Dの切断数: 253 + 277 + 272

各地域の推測感染者数と実際の人数

6万
4万
3万
2.6万
2.4万

2.2万
2万
1.8万
1.6万
1.4万

1

0

1万
0%

100人

1000人

1万人

10万人

km²当たりの人口密度(対数軸)

4千 6千

0%

1.2万

8千

25 %

50 %

75 %

のべ「滞在人数 時間」

100 %

図 4 東京都の 62 個の市区町村での⼈⼝密度と感染確率などの関係

この時期に東京都内で感染者は 1 万 3885 ⼈発⽣した。東京都のサイトに記載された 62 個の各⾃治体(市区町村)の感染者数を、上記のモデルで f の形を推定した上で、感染者数を予測すると、実際の値をよく再現することなどを確かめた(図 4)。
47 個の都道府県に対して同じ計算をすると図 5 のようになる。

1時間で1000人中何人が感染するか
目的変数: 47個 (地域の個数)
回帰係数: 801個
Dの切断数: 253 + 277 + 271

10000
5000

0.001人

実際の報告人数 + 1

1人

各地域の推測感染者数と実際の人数

0-8 時台9-18 〃
19-23 〃
上記の絶対値
x Dでの平均x<Dでの 〃

1e-09

100人

1000人

1万人

京都

0-8時台 (9時間)
9-18 〃 (10〃)19-23 〃 (5〃)0-8時台 (感染者数の推測値)
9-18 〃 (〃)19-23 〃 (〃)上記の絶対値

北海道
熊本
奈良
岐阜
茨城 静岡
鹿児島
滋賀
宮崎
三重
石川
群馬
広島
栃木
長崎
佐賀 長野
和歌山
富山

500

100

徳島 山口 岡山
島根福井
山梨
大分
福島

50

香川
高知
秋田

宮城

新潟
愛媛

山形
青森

10

10万人

1

10

100

1000

全メッシュ中「人口密度閾値θ」の部分 :18万
15万

図中の数が閾値θである。
θを動かし、該当メッシュが占めるインパクトを示す。

12万
10万
8万
6万

推測される感染者の数

両軸の100%での値 :のべ人数 時間 : 7.43e+10 人時間推測される感染者数: 合計 28170.3 人(実際の報告感染者数: 合計 49285 人)

4万
3万
2.6万
2.4万
2.2万
2万
1.8万

50%

3

2

10000

人の集まり具合から推測される感染者数

100%

4

1.6万
1.4万
1.2万
1万
8千

1

0

神奈川
埼玉
千葉
兵庫

鳥取 岩手

居住者と感染者の人口密度(対数軸)ごとの分布
線形尺度 (異なる時刻帯で比較可能)

大阪
愛知
福岡
沖縄

km²当たりの人口密度 D (対数軸)

5

東京

1000

1e-06

6

順位相関係数: 0.9630
観測値/推測値の四分位数:
1.23, 2.43, 3.92
推測値が1.0未満: 0地域

6千
0%

100人

1000人

1万人

10万人

km²当たりの人口密度(対数軸)200 500 1千

0%

2千

25 %

4千

50 %

75 %

のべ「滞在人数 時間」

100 %

図 5 全国の 47 都道府県での⼈⼝密度と感染確率などの関係

3

議論
各⼈が 1 時間ある 500m メッシュ(⼈⼝密度 D)に滞在すると新型コロナに感染する確率

f(D)と決まるという仮定し、関数 f を数百個の右にずらした ReLu 関数の線形結合と⾒なして、その結合係数をリッジ回帰により算出し、いくつかの時期において、都道府県や東京都の各⾃治体の感染者の数をよく再現すること、および、そこからどのような⼈⼝密度の所が感染者全体の多くを占めるかを考察した。(無論、「数が合うからモデルが想定する仮定が正しい」と決まる訳ではない。別の仮定に妥当性があるのでは無いか検討したり、その検討する具体的な⽅法を考えたりして、逐次⽐較する必要がある。) モデルから推測された感染者数が現実と異なりが⼤きい地域については、その異なりの原因を調べる検討が必要である。
たとえば沖縄県について、今回のモデルよりも⼤きな感染者が発⽣したことについては、沖縄県の市町村ごとに細かく様⼦を観察したり、遠⽅からの⼈の移動を考察する必要があると考えられる。他、年齢層や天候もモデルに取り込むことも考えられる。
謝辞

本研究で使⽤したモバイル空間統計は、株式会社ドコモ・インサイトマーケティングよりご提供頂きましたので、感謝申し上げます。東京都の各⾃治体の新型コロナ感染者数の⽇次のデータの記録を取りそのデータを提供して頂いた電気通信⼤学の鈴⽊和幸名誉教授に、感謝申し上げます。
参考⽂献[1]メッシュ統計, 佐藤彰洋, 共⽴出版 2019.
[2] 携帯電話ネットワークからの統計情報を活⽤した社会・産業の発展⽀援―モバイル空間統計の概要―https://www.docomo.ne.jp/binary/pdf/corporate/technology/rd/technical_journal/bn/vol2
0_3/vol20_3_006jp.pdf[3] QGIS, A Free and Open Source Geographic Information System, https://www.qgis.org[4] J.A.G. Japan. Corp. Dashboard & Map of COVID-19 Japan Case, https://gis.jagjapan.com/covid19jp/

ソーシャルメディアにおける文化進化：
炎上現象のベイズ統計モデリングによる分析
清水 あおぐ ∗笹原 和俊 †

概要1橋本 敬 ‡

導入

本研究では、文化進化理論の枠組みから計算社会「なぜ、ヒトは特異な存在なのか」(Boyd, 2018;

科学の手法を用いて、ソーシャルメディアにおけるHenrich, 2016; Laland, 2018, Hayes, 2018) という問

伝達バイアスの存在を明らかにすることを目的とす題がある。これは主に文化進化研究において問われる。因果関係を明らかにする上で利点のある実験研てきた。ヒトが特異な存在であると主張される理由

究において道徳バイアス、感情バイアス、成功バイとして、大規模な協力行動 (Bowls and Gintis; 2011;

アスの存在が示唆されているが、特定の効果が現実

Boyd, 2018)、コミュニケーション形態の違い (Scott-

世界でも成り立つのか一般化可能性を明らかにする

Philips, 2016)、認知メカニズム (Heyes, 2018)、志上で利点のある観察研究では、道徳バイアス、感情

向性の共有 (Tomasello, 2016, 2018)、累積的文化バイアスの存在は示唆されていない。そのため、本(Mesoudi, 2011; Henrich, 2016; Boyd, 2018; Laland,

研究ではウィル・スミスの炎上に関する Twitter の2018) などが挙げられる。

ツイートデータとフォロワーデータを組み合わせる

加えて、我々を取り巻く時代もまた特異な時代でことによってタイムラインを見たユーザーがどのよある。Laland(2018) では、適応進化において 3 つうなツイートをつぶやくのかを分析することを可の時代を指摘している。生物進化が支配した時代

能にし、ソーシャル・ネットワーク構造を考慮した(約 35 億年前〜)、遺伝子-文化共進化が支配した時

ベイズ統計モデリングによって分析した。結果とし

代 (約 600 万年前〜)、そして我々が生きる文化進て、全体レベルでは、道徳バイアス、感情バイアス、化が支配する時代 (約 1〜2 万年前〜) である。文化

成功バイアスいずれの効果も見られなかったが、コ進化が支配する時代とは、文化的活動によって適

ミュニティレベルでは、コミュニティに依存して効応課題が生じるが、生物進化によって解決する前果が見られた。このことは、従来の実験研究では示に、文化的活動によって解決されるということであ唆されなかったコミュニティレベルの要因が伝達バる。さらに現代、すなわちデジタル時代 (約 30 年

イアスに影響を与えることを示唆しており、自然に前〜) においては、この傾向は加速するといえる。

構築されたソーシャルネットワークを分析すること

Acerbi(2020) はデジタル時代における 3 つの特徴をができる観察研究特有の示唆であるといえる。

挙げている。

1. 利用可能性: インターネットと電子機器の拡散によって、今までにない規模のネットワークにおける文化伝達が可能になった。

2. 不透明性: 偽物のプロフィール、Twitter の Bot、

∗ 北 陸 先 端 科 学 技 術 大 学 院 大 学 先 端 科 学 技 術 研 究 科,

匿名のコメントとレビューなど、オフライン環

s2010082@jaist.acjp† 東京工業大学環境・社会理工学院

境と比べて不透明である。

‡ 北陸先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科

1

3. 忠実性: デジタルメディアによって、低いコス

1.2

トで素早く利用可能な仕方で、忠実な文化伝達

ソーシャルメディアにおける情報伝達

文化進化理論研究とは別に、ソーシャルメディアが可能になった。

における情報伝達の研究は計算社会科学においてなされてきた (表 2)。

このような特異な環境における人間行動を文化進化という枠組みから分析することが本研究の目的と表 2：計算社会科学における情報伝達の研究するところである。加えて、それを実現するために
本研究ではデジタル時代において可能になった人々の行動のログデータの分析することによって社会科学的な問題に答える計算社会科学のアプローチを用いる (Salganik, 2019)。

しかしながら、ユーザーがタイムラインで閲覧し1.1 情報伝達におけるバイアス

たツイートの内容が、ユーザーが書くツイートにど

文化進化理論では、様々な伝達バイアスが指摘さのような影響を与えるのかという累積的な情報伝達

れている (表 1)。

の観点からなされた研究は、私見の限りないといえる。そのため、本研究では累積的な情報伝達の分析

表 1：文化進化理論における伝達バイアス研究を可能にする新しい手法について提案したい。

1.3 仮説以上のことから、本研究では文化進化理論の枠組
みから計算社会科学の手法を用いて、ソーシャルメ
ディアにおける伝達バイアスの存在を明らかにする

伝達バイアスとは、ある特定の文化形質が、そのことを目的とする。

文化形質を持つ個体の特徴や文化形質自体の特徴

伝達バイアスにおける実験研究 (Sutubbersﬁeld etによって、他の個体に広まりやすくなる現象のこと

al, 2017, 2019, Brand et al, 2020) から、本研究ではを指す。実験研究では、因果関係の理解という点で次の仮説について検証する。

利点があるのに対し、観察研究では、結果の一般化可能性を示すという点で利点がある。従来の実験研

1. 各道徳カテゴリー (擁護、公平性、内集団、権究では道徳バイアス、感情バイアス、成功バイアス威、純粋) のツイートを見たユーザーはその道のそれぞれが確認されているが、観察研究において徳カテゴリーの内容を継承する。

は、道徳バイアスについては研究がなされておら

2. 各感情カテゴリー (ポジティブ感情、ネガティ

ず、感情バイアスと成功バイアスについては結果がブ感情、不安、怒り、悲しみ) のツイートを見見られなかった (Brand et al, 2019)。しかしながらたユーザーはその感情カテゴリーの内容を継承

Brand et al(2019) では、ヒットチャートにおける歌する。

詞の感情トレンドを分析しているが、文化形質の持3. 各道徳カテゴリー、各感情カテゴリーの継承にち主が誰にその文化形質を伝達したのかまでは分析

おいて成功バイアス (フォロワー数) が生じる。

に取り込めていない。そのため本研究では、ツイー
トデータとフォロワーデータを組み合わせること

2

で、Twitter のタイムラインにおける情報伝達を再現

データセット
本研究では道徳的内容と感情的内容が含まれる期

し、個体間の相互作用レベルでの観察研究を行う。

間が短いトピックであるという理由からウィル・ス
ミスの炎上現象を分析対象として選んだ。
ウィル・スミスの炎上データセットを構築するた2

めに、Twitter Academic API を使用してウィル・るようにした。

スミス”をクエリに 2022 年 3 月 21 日から 2022 年

3

4 月 24 日までの 289910 ユーザーの 639081 ツイー
トデータを収集した。ウィル・スミスの炎上とは、

分析
ツイートの道徳性と感情を定量化するために、道

日本時間で 2022 年 3 月 28 日に行われた第 94 回ア

徳基盤語辞書と感情語辞書を用いた。

カデミー賞授与式にてウィル・スミスが自分の妻を3.1 ツイートにおける道徳の定量化

侮辱したクリス・ロックをビンタするという出来事

道徳基盤理論 (Haidt, 2012) では、進化心理学的である。

な観点から、道徳は擁護，公正，内集団，権威，純また、炎上とは、ある個人や企業、グループに対

潔から構成されると主張されている。各道徳は下記するネガティブな口コミや苦情を含むメッセージのような適応的な意義を持つ。

が、ソーシャルメディアネットワーク上で突然大1. 擁護: 子供を保護しケアする量に放出されることとして定義される (Preﬀer et al,

2. 公正: 双方向の協力関係の恩恵を得る

2014)。そのため、Pespective API を用いてツイート

3. 内集団: 結束力の強い連合体を形成するの毒性 (失礼、無礼、不合理なコメントの程度) を測

4. 権威: 階層性のもとで有益な関係を結ぶ

定し、変化点検出を用いてツイート数が突然大量に

5. 純潔: 汚染を避ける

増えた瞬間を分析対象とした (図 1)。

このような理論的背景を前提として作成されたのが、道徳基盤語辞書 (Graham et al, 2009) である。
本研究では、この日本語版 (Matsuo et al, 2019) を用いた。ワードカウント手法を用いて、ツイートに上記の辞書の語が含まれている場合は 1 とカウント
図 1：毒性ツイートの変化点検出

し、含まれていない場合は 0 とカウントした。

(縦軸が毒性ツイート数、横軸がツイート時間)

3.2 ツイートにおける感情の定量化
心理学的な意味を持つ語を収録した辞書としTwitter API では、ネットワークデータはリクエて LIWC がある (Tausczik et al, 2010)。日本語版

スト制限があるため、ウィル・スミスの炎上データ

LIWC(Igarashi et al, 2022) に含まれている感情に関セットから URL が含まれたツイートを除去し、リする語から感情語辞書を作成し、ツイートに含まれツイート・リプライを除去し、目視で BOT を除いる感情を定量化した。ワードカウント手法を用いてツイート数が多いユーザー順から 400 ユーザーて、ツイートに上記の辞書の語が含まれている場合のフォロワーデータセットを取得した。

は 1 とカウントし、含まれていない場合は 0 とカウ

そして本研究では、ウィル・スミスの炎上デーントした。

タセットにおけるツイートのユーザー id をフォロ

3.3 コミュニティ抽出

ワーデータセットにおけるユーザー id とそのユー

フォロワーデータセットから、フォロワーネット

ザーのフォロワーのユーザー id に結合することでワークを作成 (図 2) しコミュニティ抽出を行った、分析用データセットを作成した。そして閲覧された

その結果、21 のコミュニティが抽出された。

ツイートがユーザーが書いたツイートよりも時間関
係が前になっているものだけ抽出した。このようにテーブルを操作することによって、ユーザーが閲覧したツイートが、ユーザーが書くツイートにどのように影響を与えるのかについて分析することができ3

いる。さらに a 0、sigma a, b1 0、sigma b1,b2 0、sigma b2, b interaction 0、sigma b interaction はそのハイパー事前分布であり、全体レベルの効果で
ある。

4

結果

4.1 道徳語の分析結果
4.1.1

擁護

全体レベルの道徳バイアスの効果について有意な効果は見られなかった (95 ％ CI[-1.45, 1.50])。また、成功バイアスの全体レベルの効果について有意な効果は見られなかった (95 ％ CI[-0.56, 0.53])。
し か し な が ら 、コ ミ ュ ニ テ ィ レ ベ ル の 道 徳 バ
図 2：フォロワーネットワーク

イ ア ス の 効 果 に つ い て は 、コ ミ ュ ニ テ ィ 0(95(1000 件のサンプリング)％ CI[0.34,0.55])、コミュニティ 4(95 ％ CI[0.13,

0.34])、コミュニティ 7(95 ％ CI[0.48, 0.71])、にお
3.4 統計モデリング

いて有意な効果が見られた。

ソーシャルメディアにおける行動は人によって異また、コミュニティレベルの成功バイアスの効果

なるということは、容易に想像することができる。

については、コミュニティ 1(95 ％ CI[0.00, 0.08])、

ある人はタイムラインに流れてくるツイートに感コミュニティ 12(95 ％ CI[0.00, 0.17]) において有意化されやすいのに対し、別の人はツイートを読み飛な効果が見られた。

ばす傾向があるのかもしれない。また、オンライン

4.1.2

公平性

ソーシャル・ネットワークにおける特定のコミュニ

全体レベルの道徳バイアスの効果について有意

ティは、そのコミュニティ内において似た特性を持な効果は見られなかった (95 ％ CI[-1.47, 1.39])。まつユーザーが集まっていると考えられる。このようた、成功バイアスの全体レベルの効果について有意なユーザー異質性、ネットワークコミュニティにな効果は見られなかった (95 ％ CI[-0.96, 0.58])。

おける異質性を含めて分析するため、階層ロジス

しかしながら、コミュニティレベルの道徳バイア

ティック回帰モデルを使用した。

スの効果については、コミュニティ 0(95 ％ CI[0.36,

階 層 ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 モ デ ル (図 3) に お

0.55])、コミュニティ 4(95 ％ CI[0.14, 0.32])、コミュ

い て 、y pred は ユ ー ザ ー が 書 い た ツ イ ー ト に 道

ニティ 7(95 ％ CI[0.46, 0.67]) において有意な効果

徳 語・感 情 語 が 含 ま れ る か ど う か 、a は 切 片 、が見られた。

b1 は 閲 覧 し た 道 徳 語・感 情 語 の 効 果 、b2 は フ

4.1.3

内集団

ォ ロ ワ ー 数 の 効 果 、b interaction は 閲 覧 し た 道

全体レベルの道徳バイアスの効果について有意

徳 語・感 情 語 の 効 果 と フ ォ ロ ワ ー 数 の 効 果 のな効果は見られなかった (95 ％ CI[-1.49, 1.40])。ま交互作用となっている。a, b1、b2、b interaction

た、成功バイアスの全体レベルの効果について有意は ユ ー ザ ー の 数 だ け 推 定 さ れ て い る 。ま た 、な効果は見られなかった (95 ％ CI[-0.69, 0.46])。

a, b1、b2、b interaction の ハ イ パ ー 事 前 分 布 で

しかしながら、コミュニティレベルの道徳バイアある a community, b1 community、b2 community、スの効果については、コミュニティ 0(95 ％ CI[0.31,

b interaction community は、コミュニティレベル0.51])、コミュニティ 4(95 ％ CI[0.12, 0.32])、コミュの効果であり、コミュニティの数だけ推定されて

ニティ 7(95 ％ CI[0.44, 0.66]) において有意な効果4図 3：階層ベイズロジスティック回帰モデルが見られた。

CI[0.04, 0.31])、コミュニティ 7(95 ％ CI[0.42, 0.66])

4.1.4 権威において有意な効果が見られた。

全体レベルの道徳バイアスの効果について有意

また、コミュニティレベルの成功バイアスの効果な効果は見られなかった (95 ％ CI[-1.48, 1.45])。まについては、コミュニティ 1(95 ％ CI[0.10, 0.19])、

た、成功バイアスの全体レベルの効果について有意コミュニティ 12(95 ％ CI[0.00, 0.19]) において有意な効果は見られなかった (95 ％ CI[-0.57, 0.50])。

な効果が見られた。

しかしながら、コミュニティレベルの道徳バイア

4.2.2

ネガティブ感情スの効果については、コミュニティ 0(95 ％ CI[0.33,

全体レベルの感情バイアスの効果について有意0.53])、コミュニティ 4(95 ％ CI[0.13, 0.33])、コミュな効果は見られなかった (95 ％ CI[-1.23, 2.01])。まニティ 7(95 ％ CI[0.48, 0.70]) において有意な効果

た、成功バイアスの全体レベルの効果について有意が見られた。

な効果は見られなかった (95 ％ CI[-0.37, 1.23])。

4.1.5 純粋

しかしながら、コミュニティレベルの感情バイア

全体レベルの道徳バイアスの効果について有意スの効果については、コミュニティ 0(95 ％ CI[0.64,

な効果は見られなかった (95 ％ CI[-1.49, 1.38])。ま0.85])、コミュニティ 2(95 ％ CI[0.33, 0.49])、コミュ

た、成功バイアスの全体レベルの効果について有意

ニティ 3(95 ％ CI[0.33, 0.49])、コミュニティ 6(95な効果は見られなかった (95 ％ CI[-0.76, 0.50])。

％ CI[0.32, 0.59])、コミュニティ 7(95 ％ CI[0.68,

しかしながら、コミュニティレベルの道徳バイア

0.92])、コミュニティ 8(95 ％ CI[0.32, 0.52])、コミュスの効果については、コミュニティ 0(95 ％ CI[0.32,

ニティ 9(95 ％ CI[0.19, 0.44])、コミュニティ 10(950.52])、コミュニティ 4(95 ％ CI[0.09, 0.29])、コミュ％ CI[0.05, 0.35])、コミュニティ 11(95 ％ CI[0.36,

ニティ 7(95 ％ CI[0.45, 0.66]) において有意な効果

0.67])、コミュニティ 12(95 ％ CI[0.18, 0.50]) におが見られた。

いて有意な効果が見られた。

4.2 感情語の分析結果

また、コミュニティレベルの成功バイアスの効果

4.2.1 ポジティブ感情については、コミュニティ 0(95 ％ CI[0.43, 0.54])、

全体レベルの感情バイアスの効果について有意

コ ミ ュ ニ テ ィ 1(95 ％ CI[0.45, 0.55])、コ ミ ュ ニ

な効果は見られなかった (95 ％ CI[-1.48, 1.66])。まティ 2(95 ％ CI[0.28, 0.40])、コミュニティ 3(95た、成功バイアスの全体レベルの効果について有意％ CI[0.35, 0.45])、コミュニティ 4(95 ％ CI[0.36,

な効果は見られなかった (95 ％ CI[-0.57, 0.66])。

0.51])、コミュニティ 5(95 ％ CI[0.44, 0.54])、コミュ

しかしながら、コミュニティレベルの感情バイア

ニティ 6(95 ％ CI[0.14, 0.36])、コミュニティ 7(95スの効果については、コミュニティ 0(95 ％ CI[0.30,％ CI[0.39, 0.52])、コミュニティ 8(95 ％ CI[0.51,

0.52])、コミュニティ 2(95 ％ CI[0.01, 0.15])、コミュ

0.67])、コミュニティ 9(95 ％ CI[0.34, 0.53])、コミュ

ニティ 4(95 ％ CI[0.20, 0.42])、コミュニティ 6(95 ％ニティ 10(95 ％ CI[0.04, 0.26])、コミュニティ 11(955％ CI[0.51, 0.74])、コミュニティ 12(95 ％ CI[0.62,

スの効果については、コミュニティ 0(95 ％ CI[0.33,

0.83])、コミュニティ 13(95 ％ CI[0.39, 0.60])、コ0.52])、コミュニティ 4(95 ％ CI[0.12, 0.32])、コミュ

ミュニティ 14(95 ％ CI[0.26, 0.69])、コミュニティ

ニティ 7(95 ％ CI[0.19, 0.40])、コミュニティ 6(95 ％

17(95 ％ CI[0.03, 0.98]) において有意な効果が見らCI[0.10, 0.37])、コミュニティ 7(95 ％ CI[0.46, 0.68])

れた。

において有意な効果が見られた。

4.2.3 不安5

全体レベルの感情バイアスの効果について有意考察な効果は見られなかった (95 ％ CI[-1.46, 1.38])。ま全体レベルでは、道徳バイアス、感情バイアス、た、成功バイアスの全体レベルの効果について有意

成功バイアスのいずれも有意な効果は見られなかっな効果は見られなかった (95 ％ CI[-0.74, 0.51])。

た。しかしながら、コミュニティレベルでは道徳バ

しかしながら、コミュニティレベルの感情バイア

イアスについてはコミュニティ 0、コミュニティ 4、スの効果については、コミュニティ 0(95 ％ CI[0.33,

コミュニティ 7 において、感情バイアスについては

0.52])、コミュニティ 4(95 ％ CI[0.09, 0.29])、コミュ

コミュニティ 0、コミュニティ 7 の全てにおいて有ニティ 7(95 ％ CI[0.42, 0.64])、において有意な効果

意な効果が見られている。 加えて、ネガティブ感情が見られた。

の場合は半分近くのコミュニティにおいて感情バイ

4.2.4 怒りアスと成功バイアスが観察されている。

全体レベルの感情バイアスの効果について有意このことから、ソーシャルネットワークにおけるな効果は見られなかった (95 ％ CI[-1.44, 1.65])。まコミュニティに関連する要因が影響を与えているこ

た、成功バイアスの全体レベルの効果について有意とが推測される。例えば、同じ趣味や目的を持つクな効果は見られなかった (95 ％ CI[-0.50, 0.65])。

ラスタ、あるいはコミュニティにおける仲の良さとしかしながら、コミュニティレベルの感情バイア

いうものが考えられる。

スの効果については、コミュニティ 0(95 ％ CI[0.37,

そのため、いかなる要因が影響を与えているの

0.58])、コミュニティ 2(95 ％ CI[0.00, 0.14])、コミュ

か、さらなる探索的分析を行うことによって検討すニティ 4(95 ％ CI[0.19, 0.40])、コミュニティ 6(95 ％る必要がある。

CI[0.10, 0.37])、コミュニティ 7(95 ％ CI[0.50, 0.74])

また、本研究の結果については、下記の点においにおいて有意な効果が見られた。

て留意する必要がある。

また、コミュニティレベルの感情バイアスの効果

1. すべてのユーザーのフォロワーデータを取得

については、コミュニティ 1(95 ％ CI[0.08, 0.16])、することができなかったこと、アルゴリズムに

コミュニティ 3(95 ％ CI[0.00, 0.09])、コミュニテ

よるツイート表示を分析に加えることができなィ 5(95 ％ CI[0.03, 0.12])、コミュニティ 8(95 ％

かったことなど Twitter における情報伝達の分

CI[0.02, 0.15])、コ ミ ュ ニ テ ィ 11(95 ％ CI[0.02,

析は限定的なものにとどまっている。

0.20])、コミュニティ 12(95 ％ CI[0.06, 0.24])、コ

2. マスコミュニケーションや日常生活でのコミュ

ミュニティ 13(95 ％ CI[0.01, 0.18]) において有意なニケーションなど本研究では分析に加えること効果が見られた。

ができなかった外生変数が存在する。

4.2.5 悲しみ3. 個別の閲覧ツイートが個別の書かれたツイート

全体レベルの感情バイアスの効果について有意に与える影響という多対多関係の分析となってな効果は見られなかった (95 ％ CI[-1.48, 1.40])。まいる。

た、成功バイアスの全体レベルの効果について有意4. 辞書を用いて分析しているため、語が心理学的な効果は見られなかった (95 ％ CI[-0.74, 0.54])。

な意味のまとまりを表しているという仮定が成

しかしながら、コミュニティレベルの感情バイア

6

り立っている必要がある。

Cultural evolution of emotional expression in 50
years of song lyrics. Evolutionary Human Sci-

6 結論

ences, 1, E11.
[7] Brand, C. O., Heap, S., Morgan, T. J. H.,

本研究では、ソーシャルメディアにおいて伝達バ

Mesoudi, A. (2020). The emergence and adap-

イアスが生じるかどうかについて検証した。検証すtive use of prestige in an online social learning

る上で、ツイートデータとフォロワーデータを組み

task. Scientiﬁc Reports, 10(1), 12095.

合わせることによって、タイムラインを見たユー[8] Dehghani, M., Johnson, K.,Hoover, J., Sagi, E.,

ザーがどのようなツイートをつぶやくのかを分析す

Garten, J., Parmar, N. J.. Vaisey, S.. R. Iliev,

ることを可能にし、ソーシャル・ネットワーク構造

R.. Graham, J. (2016)Purity homophily in socialを考慮した統計モデリングによって分析を行った。

networks. J. Exp. Psychol. Gen. 145, 366–375.

結果として、道徳バイアス、感情バイアス、成功バ[9] Graham, J., Haidt, J., Nosek, B. A. (2009).

イアスいずれの全体レベルでの効果は見られなかっ

Liberals and conservatives rely on diﬀerent sets

たものの、コミュニティレベルでは、コミュニティ

of moral foundations. Journal of Personality andに依存した効果が見られた。この結果は、伝達バイ

Social Psychology, 96, 1029-1046.

アスに影響を与えるコミュニティレベルの要因が存[10] Haidt, J. (2012)The Righteous Mind: Why Good

在することを示唆しており、これは自然に構築されPeople Are Divided by Politics and Religion.

たソーシャル・ネットワークを分析することができ[11] Heyes, Cecilia. (2018) Cognitive Gadgets: Theる観察研究特有の示唆であるといえる。

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