Title

X (旧：Twitter) のバズツイートの変化から見るプ
ラットフォーム事業者の施策がもたらすELSI

Author(s)若林, 魁⼈Citation

ELSI NOTE. 2023, 33, p. 1-40

Version Type VoR
URL

https://doi.org/10.18910/93093

rights
Note

Osaka University Knowledge Archive : OUKA
https://ir.library.osaka-u.ac.jp/
Osaka University

ELSI NOTE No.33

2023 年 11 ⽉ 8 ⽇

X (旧：Twitter) のバズツイートの変化から⾒る
プラットフォーム事業者の施策がもたらすELSI

Author若林 魁⼈

⼤阪⼤学

社会技術共創研究センター

特任研究員（2023年11⽉現在)

本稿で取り上げる X のサービス動向は 2023 年 10 ⽉ 20 ⽇時点の内容であり、その後もさまざまな施策や仕様変更が⾏われている。それぞれの情報については必ず脚注に出典を明記するので、引⽤する際にはその時点でのソースや状況を確かめることを推奨する。

1

⽬次
はじめに ........................................................................................................................................3
1.

2.

3.

4.

Elon Musk ⽒による買収後の X のサービス動向..................................................................5
1.1.

閲覧数（View Count）の可視化 .......................................................................................... 5

1.2.

⾃殺防⽌機能の⼀時的な削除 ............................................................................................... 7

1.3.

「あなたへのおすすめ（For You）」タイムラインの強制表⽰ ...................................... 7

1.4.

レコメンデーションアルゴリズムの公開 ............................................................................ 9

1.5.

API の価格と仕様の変更 ..................................................................................................... 11

1.6.

Community Note 機能の実装 ............................................................................................. 13

1.7.

閲覧数に応じた広告収益分配プログラムの導⼊ .............................................................. 14

1.8.

⽣体認証情報と雇⽤情報の収集 ......................................................................................... 15

1.9.

外部サイトの記事の⾒出し情報削除 ................................................................................. 17

1.10.

ブロック機能の将来的な廃⽌ ......................................................................................... 18

現在のユーザーの⾏動に関する主成分分析 ........................................................................ 19
2.1.

論点と分析⽬的 .................................................................................................................... 19

2.2.

⽅法 ........................................................................................................................................ 21

2.3.

結果 ........................................................................................................................................ 30

X のサービス動向がもたらす可能性のある ELSI ............................................................... 34
3.1.

煽動的バズツイートの拡散起点の多様化による分断の加速 ........................................... 34

3.2.

収益獲得や発信活動を⽬的とするユーザーの⾏動統制 .................................................. 36

3.3.

プラットフォームの社会的影響や責任の不透明化 .......................................................... 36

おわりに ............................................................................................................................. 38

2

はじめに
ソーシャルメディアは⼈々の情報⾏動にとって重要な存在となって久しく、それと同時にさまざ
まな問題ももたらしている。例えば⾃分と似た興味関⼼をもつユーザーをフォローしてゆく中で⾃分と似た意⾒だけに触れてしまうエコーチェンバーや、表⽰最適化アルゴリズムによって「⾒たい情報」だけが表⽰されることで異なる考え⽅や価値観から隔離されてしまうフィルターバブ
ル1によってもたらされる分断・情報の偏向が⻑らく問題視されている。これは倫理的・法的・社会的課題（ELSI）の観点でも重要な論点であり、例えば⽶国ではソーシャルメディア事業者にレコメンデーションアルゴリズムの説明やユーザーによるレコメンド機能の利⽤に対する選択の⾃由を義務付けるフィルターバブル透明性法案が 2019 年より議論されている（1.3 節）。
特に⽇本においては X（旧：Twitter）がソーシャルメディアの中でも⼈気が⾼い。Twitter は 2006
年に⽶国で創業した Twitter 社がリリースしたソーシャルネットワーキングサービスである。⽇本には 2008 年に上陸しており、⽇本⼈のユーザー数は⽶国に次いで２番⽬の約 6,700 万⼈にのぼる2。また Twitter 上でのエコーチェンバーやフィルターバブルについても、偽情報拡散3や政治的意⾒の対⽴4などさまざまな⽂脈で研究が⾏われてきた。
2022 年 10 ⽉ 27 ⽇、起業家の Elon Musk ⽒は Twitter 社（現在は X 社へ統合され消滅5）を 440
億ドルで買収し、幹部らを解雇して CEO に着任した6。その後、2023 年 7 ⽉末にはサービス名
称が Twitter から X へ変更された。Elon Musk ⽒は買収に際して、⽬的は⾦銭的利益ではなく⾃由な⾔論が可能なプラットフォームの構築であること7、アルゴリズムの透明性の向上やスパムボ
ットの排除などのために様々な施策を⾏ってゆくこと 6 を述べた。実際に Elon Musk ⽒の着任以降、さまざまな施策が⾏われている。しかし、それらの施策は必ずしも同⽒の述べた⽬的の達成

1

総務省. “令和元年版

2“Leading countries based on number of X (formerly Twitter) users as of January 2023”. Statista.

3

Grinberg, Nir, et al. "Fake news on Twitter during the 2016 US presidential election." Science 363.6425 (2019): 374-378.

4

Baumann, Fabian, et al. "Modeling echo chambers and polarization dynamics in social networks." Physical Review Letters 124.4 (2020): 048301.

5

Low de Wei and Marika Katanuma. “Twitter company ʻno longer existsʼ; itʼs now part of Muskʼs X Corp”. Los Angeles Times. (2022.10.27).

6

Kate Conger and Lauren Hirsch. “Elon Musk Completes $44 Billion Deal to Own Twitter”. The New York Times. (2022.10.27).

7

Mia Sato. “Buying Twitter ‘is not a way to make money,’ says Musk in TED interview”. The Verge. (2022.4.15).

情報通信⽩書のポイント”. https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/html/nd114210.html

https://www.statista.com/statistics/242606/number-of-active-twitter-users-in-selected-countries/（2023.10.20 閲覧）
https://doi.org/10.1126/science.aau2706

https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.124.048301
https://www.latimes.com/business/story/2023-04-11/elon-musk-merges-twitter-x-corp
https://www.nytimes.com/2022/10/27/technology/elon-musk-twitter-deal-complete.html

https://www.theverge.com/2022/4/14/23025343/elon-musk-twitter-takeover-ted-talk-quote-stock-buyout3

につながっておらず、逆に既存の問題の増幅や新しい ELSI をもたらすことにつながる可能性がある。例えば Elon Musk ⽒の就任直前後のツイート8を分析し、同⽒の施策によってヘイトスピ
ーチと bot が増えた可能性を指摘した先⾏研究9なども存在する。
そこで本稿では Elon Musk ⽒による X 買収後に⾏われた施策を ELSI の観点から概観した上で、ユーザーのツイートに⾒られる⼈々の情報⾏動の変化について分析する。それによって現在の Xのサービス動向がもたらす可能性のある ELSI、プラットフォーム事業者の社会的責任について考察する。
なお、本稿についていくつかの注釈をあらかじめ付記する。
・ 本稿では古典的統計⼿法から機械学習を⽤いた⼿法までを含むいくつかのデータ分析を⾏なっているが、いずれも後述する X API に課せられた制限下で可能な範囲での簡易な分析であり、分析プロトコルや結果に⼗分な妥当性は担保されていない。限られたデータ資源による局所的なスナップショットの記録、および X API の制限がソーシャルメディア研究にもたらす影響そのものへの考察に焦点を当てることに留意されたい。
・ X API のドキュメントに記された仕様、分析過程で明らかとなった仕様についても書き残すが、これについても 2023 年 10 ⽉ 20 ⽇時点で確認されたものであり、今後仕様が変更される可能性がある。
・ 参考にした⽂献等は全て脚注に記した。ウェブサイトについては 2023 年 10 ⽉ 20 ⽇時点
でアクセスを確認しており、今後アクセスできなくなる可能性がある。

8

Twitter から X へのサービス名称変更に伴ってユーザーの投稿および再投稿の機能の名称は「ツイート」「リツイート」から「ポスト」「リポスト」へ変更されたが、本稿の⼀部で「バズツイート」など以前の機能名称に由来するトピックを扱う都合上、簡単のため本稿では「ツイート」「リツイート」の名称を⽤いる。
9

Hickey, Daniel, et al. "Auditing elon musk’s impact on hate speech and bots." Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social

Media. Vol. 17. 2023. https://doi.org/10.1609/icwsm.v17i1.22222

4

1. Elon Musk ⽒による買収後の X のサービス動向
本章では Elon Musk ⽒による買収が⾏われた 2022 年 10 ⽉ 27 ⽇からから 2023 年 10 ⽉ 20
⽇までの、機能追加や規約変更など X のサービス動向のうち ELSI の観点から主要なトピックとその論点を概観する。
なお、
社名やサービス名はいずれもその時点での名称に合わせて記述する。

2022.122023.12023.3• 閲覧数（View Count）の可視化（1.1節） ・⾃殺防⽌機能の⼀時的な削除（1.2節）• 「あなたへのおすすめ（For You）」タイムラインの強制表⽰（1.3節）• レコメンデーションアルゴリズムの公開（1.4節） ・X API（旧：Twitter API）の価格と仕様の変更（1.5節）…

...

2023.72023.82023.92023.10

・X Premium（旧：Twitter Blue）の国内提供開始• Community Note機能の国内提供開始（1.6節） ・広告収益分配プログラム開始（1.7節） ・サービス名称がXへ変更• 企業向け採⽤⽀援機能 X Hiringのベータ版公開（1.8節） ・ブロック機能の将来的な廃⽌を⽰唆（1.10節）• ⽣体認証情報と雇⽤情報の収集（1.8節）• 外部サイトの記事の⾒出し情報削除（1.9節）

図 1

本稿で取り上げる X のサービス動向の時系列

1.1. 閲覧数（View Count）の可視化
2022 年 12 ⽉中旬から下旬10にかけて、ツイートの閲覧数を第三者からも確認できるように表⽰する機能が実装された11。Elon Musk ⽒はこの機能実装に際して、各ユーザーのツイートはいい
ね・リツイートの数値から受ける印象以上に閲覧されていることに⾔及し、プラットフォーム全体のメディアとしての価値を可視化することが⽬的であったことを述べている（図 2）12。

10
11

なお 2.2 節の分析では、具体的に 2022 年 12 ⽉ 16 ⽇以降のツイートから X API を通して閲覧数の取得が可能であった。
Mitchell Clark. “Twitter is now showing everyone how many views your tweets get”. The Verge. (2022.12.23).
https://www.theverge.com/2022/12/21/23522064/twitter-view-count-roll-out-personal-info12

https://x.com/elonmusk/status/1605957811162054656（2023.10.20 閲覧）

5

図 2 Elon Musk ⽒の閲覧数表⽰についての⾔及と、閲覧数表⽰の例（⾚枠）
この機能実装について、例えば動画共有サービス niconico の代表を務める栗⽥穣崇⽒は「表⽰
回数がオープンになることでフォロワー数が多くてもあまり⾒られていないアカウントが可視化されてしまう」と⾔及した13。ソーシャルメディア上で他者からの反応が数値化され続けることが⾃⼰承認やコミュニケーションへの悪影響、いわゆる「ネット依存」を引き起こす⼀因となることが指摘されている14。
そこで 2019 年には Facebook 社（現在の Meta 社）
が運営する Instagramと Facebook での「いいね」の数値の⾮表⽰機能の実装1516、2021 年には動画共有サービス YouTube
での「低評価」のカウントの⾮表⽰17など、いくつかの主要なソーシャルメディアは⾃⾝のプラットフォーム上での数値的評価が⼈々にもたらすネガティブな影響に対応するための施策を⾏なっている。
なお 2023 年 10 ⽉ 6 ⽇に Elon Musk ⽒は、将来的にツイートの閲覧数カウントのみを前⾯に表⽰し、いいねやリツイートなどのユーザーインタラクション数はツイート情報をタップした際にのみ表⽰されるよう変更することを述べた18。同⽒はこの変更の⽬的を「ツイートを読みやすく13
14

https://x.com/sigekun/status/1606094154777231360（2023.10.20 閲覧）
Jamie Leventhal. “How removing ‘likes’ from Instagram could affect our mental health”. PBS NewsHour. (2019.11.25).
https://www.pbs.org/newshour/science/how-removing-likes-from-instagram-could-affect-our-mental-health

15

Catherine Thorbecke. “Facebook tests hiding likes to see if it will change how people engage with posts”. abc NEWS. (2019.9.28).
https://abcnews.go.com/Business/facebook-tests-hiding-likes-change-people-engage-posts/story?id=65901080

16

Madeline Fitzgerald. “Instagram Starts Test To Hide Number of Likes Posts Receive for Users in 7 Countries”. TIME. (2019.7.18).
https://time.com/5629705/instagram-removing-likes-test/

17

Mitchell Clark. “YouTube gives dislikes the thumbs-down, hides public counts. The Verge. (2021.11.11).
https://www.theverge.com/2021/11/10/22773299/youtube-dislike-button-hide-public-count-numbers-small-creator-protection

18

https://x.com/xDaily/status/1710154397513388444（2023.10.20 閲覧）

6

するため」と説明している。

1.2. ⾃殺防⽌機能の⼀時的な削除
2022 年 12 ⽉ 20 ⽇前後に、⼈々の⾃殺防⽌をはじめとする⽀援機能を提供する#ThereIsHelp が削除されていたことが発覚した19。#ThereIsHelp は、メンタルヘルス、HIV、ワクチン、児童の性的搾取、新型コロナウイルス感染症、ジェンダーに基づく暴⼒、⾃然災害、表現の⾃由など、ユーザーの安全リスクが⽰唆される検索が⾏われた際に、その内容に応じた⽀援団体の連絡先などが表⽰される機能である。
機能の削除へのアナウンスはなく、また関係者からはこの削除は Elon Musk ⽒の指⽰によるものであったことが述べられた。
その後、ユーザーや消費者安全団体などからの批判を受けたのち、同⽉ 25 ⽇に機能を復旧した。Twitter 社の Head of Trust and Safety（信頼性と安全性に関する責任者）である Ella Irwin ⽒は機能を削除していたことを認めつつ、機能改善の作業中に⼀時的に削除しただけであると述べた20。
なお Elon Musk ⽒が Twitter 社への就任にあたって実施した⼈員削減によって、同⽉ 12 ⽇にはヘイトスピーチ・⾃殺・児童搾取などの問題に取り組む同社の委員会である Trust and Safety
Council は解散を命じられていた21。

1.3. 「あなたへのおすすめ（For You）」タイムラインの強制表⽰
X にはユーザーがフォローしているユーザーのツイートを時系列順に表⽰する「Following」とアルゴリズムにおすすめされたツイートによる「For You」の２種類のタイムラインが実装されている。2023 年 1 ⽉ 11 ⽇に、サービス起動時には「For You」タイムラインがデフォルトで表⽰され、「Following」タイムラインを表⽰するにはその都度スワイプ操作を⾏わせるように UI が変更された22。従来は２種類のどちらのタイムラインを表⽰するかをユーザーが選択することが19“Elon Musk orders removal of Twitter suicide prevention feature, sources say”. The Japan Times. (2022.12.24).
https://www.japantimes.co.jp/news/2022/12/24/business/twitter-elon-musk-suicide-prevention/

20

Kenneth Li. “Twitter restores suicide prevention feature”. The Japan Times. (2022.12.25).
https://www.japantimes.co.jp/news/2022/12/24/business/twitter-elon-musk-suicide-prevention/

21

Matt O’brien and Barbara Ortutay. “Musk’s Twitter disbands its Trust and Safety advisory group”. Associated Press News. (2022.12.13).
https://apnews.com/article/elon-musk-twitter-inc-technology-business-a9b795e8050de12319b82b5dd7118cd7

22

Mitchell Clark. “Twitter defaults to a For You page now, just like TikTok”. The Verge. (2023.1.11).

7

でき、選択しなかったタイムラインは表⽰されなかった。またおすすめ表⽰のレコメンドアルゴ
リズム⾃体についても、2022 年 12 ⽉には「フォローしていないユーザーのツイートを積極的に表⽰する」などの修正が予告されており23、ユーザーからは⾃⾝がフォローしていないユーザーのツイートを強制的に⾒せられることへの批判も上がった24。
ユーザーからの⼀連の批判を受け、同⽉ 25 ⽇に Elon Musk ⽒は「アプリ起動時には、ユーザーが最後に選択したタイムラインを表⽰するよう修正する」という旨をツイートした25。その後のアップデートによって「For You」タ
イムラインのデフォルト表⽰はされなくなった。ただしサービス名称を X に変更後には再びおす
すめ表⽰をデフォルト表⽰するよう修正され26、本稿執筆時点でも「For You」タイムラインがデフォルトで表⽰されている。
Twitter 社は Elon Musk ⽒による買収以前の 2022 年 3 ⽉ 11 ⽇にも、おすすめ表⽰タイムライ
ンをデフォルト表⽰する機能を⼀時的に実装し、同⽉ 14 ⽇にはユーザーからの批判を受けて取り下げた27。⽶国では同時期に、企業がユーザーデータを⽤いた表⽰最適化を強制せず、レコメ
ンデーション機能のオンオフを可能にすることを義務付けるフィルターバブル透明性法案（Filter
Bubble Transparency Act）が超党派の議員グループから提出される28など、不透明なアルゴリズ
ムにより⼈々の情報⾏動が制御されることへの関⼼が⼀部で⾼まっていた。

https://www.theverge.com/2023/1/10/23549368/twitter-for-you-page-tiktok-following-tab23Taylor Hatmaker. “Twitter is going to show you more tweets from people you don’t follow”. TechCrunch. (2022.12.1).
https://techcrunch.com/2022/11/30/twitter-recommended-tweets/

24

Billy Perrigo. “Why Your Twitter Feed Is Suddenly Full of People You Don’t Follow”. TIME. (2023.2.1).
https://time.com/6251833/twitter-for-you-page-tiktok/

25

https://x.com/elonmusk/status/1616594332907372544（2023.10.20 閲覧）

26

Sarah Perez. “Twitter alternative T2 gets its own For You feed, but won’t force it as the default”. TechCrunch. (2023.9.7).

27

Sarah Perez. “Twitter’s latest update makes it easier to escape its recommendation algorithm (Update: Twitter removed it!)”.

28

本法案は John Thune 上院議員を中⼼に 2019 年に初めて提出されたものであり、2021 年 6 ⽉に同議員らが主導して再度の法案提https://techcrunch.com/2023/09/06/twitter-alternative-t2-gets-its-own-for-you-feed-but-wont-force-it-as-the-default/

TechCrunch. (2022.3.11). https://techcrunch.com/2022/03/10/twitters-latest-update-makes-it-easier-to-escape-its-recommendation-algorithm/
出、それに付随する形で 11 ⽉に超党派のグループが法案を提出した。2023 年 7 ⽉には⽶国上院通商科学運輸委員会で可決され、国議会での可決を今後⽬指す。ここで可決された法案は、⼀定以上の規模のインターネットプラットフォーム事業者に対して、アルゴリズムの使⽤状況の開⽰と表⽰最適化のオンオフの切り替えの権利の提供を義務付け、その要件を満たさない事業を違法として連邦取引委員会（FTC）が⺠事罰を求める権限を与えるものである。
参考：
Igor Bonifacic. “Bipartisan bill seeks to curb recommendation algorithms”. TechCrunch. (2021.11.10).
https://techcrunch.com/2021/11/09/bipartisan-bill-seeks-to-curb-recommendation-algorithms/
John Thune . “Thune’s Big Tech Algorithm Transparency Bill Unanimously Approved by Commerce Committee”. (2023.7.27).
https://www.thune.senate.gov/public/index.cfm/2023/7/thune-s-big-tech-algorithm-transparency-bill-unanimously-approved-by-commercecommittee

8

レコメンデーション機能によってソーシャルメディア上の分断が強化されるリスクについては多くの先⾏研究で検討されており、例えば Geschke et al.（2019）はレコメンデーション機能が個⼈レベ
ルでは既存の態度、⾏動、アイデンティティを強化して安⼼感を与える⽅向に作⽤し、社会レベル
では他者との態度の違いを増⼤させながらもコミュニケーションを切断することで社会の断⽚化や⼆極化に作⽤することを⽰した29。Noordeh et. al. (2020) は、レコメンデーションアルゴリズムに晒され続けることでユーザーが触れるコンテンツの多様性は損なわれてゆき、またそうしてフィルターバブルに陥ったユーザーは、個⼈レベルで（例えば「多様な情報に触れるよう⼼がける」といった形で）システム上での振る舞いを変えたとしてもレコメンドされるコンテンツの多様性を取り戻すことはできないことを指摘した30。これらの指摘に同意するならば、おすすめされたコンテンツを強制的に「ひとまず視界に⼊れさせる」機能を持ったプラットフォームは、選ばなくとも⾃分の気に⼊るコンテンツがおすすめされることによる無意識な安⼼感と引き換えに他者との分断を促進する可能性がある（この可能性を 2 章より検討する）。
また、同じ2023 年1 ⽉11 ⽇には有料サブスクリプションサービスTwitter Blue
（現在のX Premium）
が⽇本でも提供開始された31。サブスクリプションサービスへ登録したユーザーのツイートがレコメンデーションアルゴリズムに優遇されることも公開されており32、例えばツイートのリプラ
イ欄などを開くと X Premium へ登録した認証済みユーザーが優先して表⽰されることが実際に確認できる。

1.4. レコメンデーションアルゴリズムの公開
2023 年 3 ⽉ 31 ⽇、Twitter 社は「For You」タイムラインに表⽰するツイートを選択するレコメンデーションアルゴリズムのソースコードを GitHub に公開した3334。Twitter 社はこの⽬的を

29

Geschke, Daniel, Jan Lorenz, and Peter Holtz. "The triple‐filter bubble: Using agent‐based modelling to test a meta‐theoretical framework for the
emergence of filter bubbles and echo chambers." British Journal of Social Psychology 58.1 (2019): 129-149.
https://doi.org/10.1111/bjso.12286

30

Noordeh, Emil, et al. "Echo chambers in collaborative filtering based recommendation systems." arXiv preprint arXiv:2011.03890 (2020).
https://doi.org/10.48550/arXiv.2011.03890

31

Reece Rogers. "⽇本でも開始、Twitter の有料サービス「Twitter Blue」とは？". WIRED. (2023.1.11).

32

https://help.twitter.com/en/using-x/x-premium（2023.10.20 閲覧）

33“Twitter's Recommendation Algorithm”. Twitter. (2023.3.31).

34

https://github.com/twitter/the-algorithm#for-you-timeline（2023.10.20 閲覧）

https://wired.jp/article/what-is-twitter-blue/

https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/open-source/2023/twitter-recommendation-algorithm

9プラットフォームの透明性を担保するためであると述べた35。なお、ユーザーの安全とプライバ
シー保護のために、悪意あるユーザーによるアルゴリズムの逆⽤につながりうるコード、アルゴ
リズムに関連するトレーニングデータなどは⾮公開としている。
例えば 1.3 節で述べたフィルターバブル透明性法案など、レコメンデーション機能の透明性の担保の重要性については数多くの議論が⾏われており、Elon Musk ⽒も Twitter 社の買収前からその重要性への同意を述べている 6。⼀⽅で「ソースコードの公開」がレコメンデーション機能の透明性の担保につながるかについてはいくつかの指摘が存在する。
機械学習に基づくシステムはその開発者であっても⼊出⼒関係を理解、決定論的に制御できるものでないため、プラットフォームの社会的影響や責任を明確化するにはソースコードの読解のみならず、実際の⼊出⼒に関する検証も同時に⾏われる必要がある。それにもかかわらず、レコメ
ンデーションアルゴリズムの公開と同⽇より実施された Twitter API の⼤幅な値上げや機能制限を伴う仕様変更（1.5 節）によって、ツイートのデータを⽤いた分析の多くには制約が課された。
Mozilla の上級政策研究員である Brandi Geurkink ⽒は、公開されたアルゴリズム内には同時期に社会的関⼼の⾼まっていたウクライナ侵略に⾔及したツイートを⼈々に表⽰させないよう重み付けを⾏うと思われる箇所が存在したものの、API の利⽤制限によってそれを実証することが困難となっていたことを指摘して「本当に Twitter のアルゴリズムに説明責任をもたらしたかったのであれば、アルゴリズムの公開に加えて精査も可能にできたはずだ」と批判した36。
加えて公開されたアルゴリズム⾃体も、プラットフォーム事業者の利益、あるいは（Twitter 社
⾃⾝も述べているように 35）アルゴリズムの悪意あるハックの防⽌など、様々な意図と裁量によって公開範囲が制限されうる可能性がある。例えばアルゴリズム公開直後には Elon Musk ⽒のツイートをピックアップして追跡する機能が存在していることが⾒つかったが37、同⽒はそのような機能が含まれていることを知らなかったと主張し、該当箇所は GitHub 上のソースコードから削除された。⼀⽅で 2023 年 2 ⽉中旬には、同⽒は⾃⾝のツイートが積極的にレコメンドされるようにアルゴリズムを修正することをエンジニアへ命じたという Twitter 社員からのリーク情35“A new era of transparency for Twitter”. Twitter. (2023.3.31).

36

Brandi Geurkink. “Twitterʼs Open Source Algorithm Is a Red Herring”. WIRED. (2023.4.7).

37

Matt Binder. “Twitter's algorithm specifically tracks how Elon Musk's tweets are doing”. TechCrunch. (2023.3.31).

https://blog.twitter.com/en_us/topics/company/2023/a-new-era-of-transparency-for-twitter

https://www.wired.com/story/twitters-open-source-algorithm-is-a-red-herring/https://mashable.com/article/twitter-releases-algorithm-showing-it-tracks-elon-musk-tweets

10報が報じられており38、また同時期から Elon Musk ⽒のツイートがおすすめタイムラインに数多く表⽰されるようになったというユーザーの声も上がっていた39。
また、レコメンデーションアルゴリズムによる重み付けパラメータを公開することはユーザーの振る舞いから多様性を奪うという視点も存在する。例えば英国のデータ倫理イノベーションセン
ター（Centre for Data Ethics and Innovation; CDEI）によるレコメンデーションアルゴリズムの⾳楽産業への影響の調査報告書40では、アルゴリズムを公開することで、クリエイターがアルゴリズムにレコメンドされやすいように振る舞いを最適化してしまうことによる画⼀化、システ
ムによる⽀配がもたらされるリスクが指摘された。実際に X のサービス上でも、公開されたソー
スコードから「どのようなツイートやユーザーがレコメンドされやすいか」を様々なユーザーが読解を試みており41、例えば「いいねやリツイートの数よりもリプライの数の⽅がツイートの評
価につながる重み付けが⼤きい」と判明すると、インフルエンサーや動画投稿者などが⾃⾝のフォロワーにリプライでのインタラクションを呼びかけるなど、アルゴリズムにレコメンドされるための⾏動変容も⾒られる。

1.5. API の価格と仕様の変更
2023 年 2 ⽉ 2 ⽇、Twitter 社は Twitter API（現在は X API）42の無料アクセスのサポートの終了と新しい有料プランの提供を発表し43、2023 年 3 ⽉ 31 ⽇より新プランの提供が実施された。この変更では実質的な⼤幅な値上げと、利⽤可能な機能や機能の呼び出し回数への制約が課せられている。新プランでは、Free（無料）、Basic（⽉額 100 ドル）、Pro（⽉額 5000 ドル）、Enterprise（個別問い合わせ、後述）の４つのプランが⽤意されている（図 3）44。例えばビッグデータ解38

Zoe Schiffer and Casey Newton. “Yes, Elon Musk created a special system for showing you all his tweets first”. Platformer (2023.2.15).

39

Emma Roth. “Twitter is just showing everyone all of Elon Musk’s tweets now”. The Verge. (2023.2.14).

40“The impact of recommendation algorithms on the UK's music industry”. Centre for Data Ethics and Innovation. (2023.2.9).

https://www.platformer.news/p/yes-elon-musk-created-a-special-system

https://www.theverge.com/2023/2/13/23598514/twitter-algorithm-elon-musk-tweets

https://www.gov.uk/government/publications/research-into-the-impact-of-streaming-services-algorithms-on-music-consumption/the-impact-ofrecommendation-algorithms-on-the-uks-music-industry
41

Steven Tey. “How the Twitter Algorithm works in 2023”. Twitter. (2023.3.31). https://steventey.com/blog/twitter-algorithm

42

API（アプリケーションプログラミングインタフェース）はシステム同⼠を接続するためのインターフェースであり、多くの場合は外部から各種機能を利⽤するための操作⽅法をサービス・システム提供者が公式に提供するものである。X API（Twitter API）の場合は、⾃動ツイートや外部サービスからのツイート、X のユーザーアカウントを⽤いた外部サービスのユーザー認証、ツイートやユーザーデータの⼤規模取得などを⾏うための機能が提供されている。
43

https://x.com/XDevelopers/status/1621026986784337922（2023.10.20 閲覧）44

https://developer.twitter.com/en/products/twitter-api（2023.10.20 閲覧）

11析やトレンド分析などに⽤いられるツイートの検索・詳細情報取得では、それまでは無料で⽉間200 万ツイートまでのデータ取得が可能であったが45、新プランでは Pro プランであっても取得数の上限は⽉間 100 万ツイートとなっている。

図 3 X Developer ページに記載されている X API のアクセス権プラン⼀覧
この変更によって、地震情報を発信するアカウントが災害時の運⽤に問題が⽣じる可能性をアナウンスする46、X との連携を伴うサービスの多くが有料化や値上げを⾏う47など、多くのサービス
提供者への影響が⽣じた。またサービス提供者や事業者のみならず、偽情報拡散やエコーチェン
バー形成などに関するソーシャルメディア研究も影響を受けている。
Twitter 社からの Enterprise
プランの営業を受け取った研究者らによると、
同プランは最も安価なパッケージでも⽉額 42,000
ドルで 5,000 万件、上位のパッケージでは⽉額 21 万ドル 2 億件のツイートへのアクセスが提供される48。この営業を受け取った研究者らは、データ取得に⽉額 42,000 ドルを出資できる研究者
はほとんど存在しないこと、仮にそれが可能であったとしても、Pro プラン以下はもちろん、Enterprise プランであっても取得可能な情報量はこれまで⾏われてきたソーシャルメディア研究

45

Daigo Wakabayashi. “【2022 年】TwitterAPI v2 の仕様まとめ・セットアップ⽅法”. Zenn. (2022.4.2).
https://zenn.dev/mamushi/articles/twitter_api_v2_setup

46

https://x.com/earthquake_jp/status/1623494931666046977（2023.10.20 閲覧）

47

例えば、“Updates to Twitter access”. IFTTT. https://ifttt.com/explore/updates-to-twitter-2023

48

Daisuke Takimoto. “Twitter API の法⼈向け利⽤料が「⽉額 500 万円超から」になり、“誰も使えない代物”になるという決定的な証拠”.
WIRED.jp. (2023.3.14). https://wired.jp/article/twitter-data-api-prices-out-nearly-everyone/12

には不⼗分であることを指摘した。加えて、2021 年 1 ⽉ 26 ⽇以降は学術研究⽤の API 利⽤プランも提供されていた49が、現在はこのプランでの API アクセスは不可能となっている。ユーザーからの意⾒を受けて 2023 年 3 ⽉ 30 ⽇には Twitter 社より学術研究⽤の API 利⽤プランについても検討する旨のツイートがあった50が、以降アナウンス等は⾏われていない。
さらに 2023 年 6 ⽉には、ユーザーのフォロー・フォロワーのリストを取得する機能が事前通知なく廃⽌された51。Twitter 社はユーザーからの問い合わせや批判に回答することはなく、機能廃⽌の４⽇後に変更ログの更新のみを⾏った。
変更ログによると同機能は（先述した⽉額最低 42,000ドルの）Enterprise プラン以外で廃⽌されたことが報告されている52。この影響によりフォロワ
ー管理サービスやサードパーティ製のクライアントアプリがサービス終了することとなった53。
なお、これらの X API の機能制限は本稿で実施した分析にも影響を与えている。そこで、2 章では本稿での分析プロトコルと合わせて、具体的に X API を介して取得できる情報やプランごとの制約、廃⽌された機能、それらがソーシャルメディア研究の先⾏研究群で提案されてきた分析プ
ロトコルに与える影響についても合わせて紹介する。

1.6. Community Note 機能の実装
2022 年 12 ⽉ 11 ⽇より、誤解を招く可能性があるツイートにユーザー同⼠で背景情報を追加できる Community Note 機能が⼀般公開された54。同機能は⽇本のユーザー向けには 2023 年 7 ⽉
6 ⽇より⼀般公開、参加可能となった55。これは Elon Musk ⽒の買収前に Birdwatch 機能として構想されていた56ものであり、同⽒による買収直後に名称が Community Note へと変更された57。

49

Larry Dignan. “Twitter、新 API の「学術研究」トラックで公開ツイート全履歴への無料アクセスなど提供”. CNET Japan. (2021.1.27).
https://japan.cnet.com/article/35165639/

50

https://x.com/XDevelopers/status/1641222788911624192（2023.10.20 閲覧）51

松浦⽴樹. “Twitter API、また急に仕様変更

有料機能「フォロワー／フォロー取得」を突然削除

事前告知なし、開発者から批判相次ぐ”. ITmedia NEWS. (2023.6.28). https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2306/28/news175.html
52

https://developer.twitter.com/en/updates/changelog（2023.10.20 閲覧）

53

Matt Binder. “Twitter's API keeps breaking, even for developers paying $42,000”. Mashable. (2023.6.29).
https://mashable.com/article/twitter-api-elon-musk-developer-issues-apps

54

https://x.com/CommunityNotes/status/1601753552476438528（2023.10.20 閲覧）55

https://x.com/CommunityNotes/status/1676767470961532928（2023.10.20 閲覧）

56

Sarah Perez. “Twitter is building ‘Birdwatch,’ a system to fight misinformation by adding more context to tweets”. TechCrunch.. (2020.10.3).
https://tcrn.ch/3jqbUR7

57

https://blog.twitter.com/en_us/topics/product/2021/introducing-birdwatch-a-community-based-approach-to-misinformation（2023.10.20 閲覧）

13

Community Note 機能は、協⼒者として登録したユーザーが任意のツイートに対してメモを追加し、その内容に他の協⼒者ユーザーから⼀定数の「役に⽴つ」という評価が集まった場合のみ⼀般公開される機能である。また、メモの内容はプライバシーポリシーに違反しない限り X 社は編集・変更できず、また同社の視点を表すものではないとしている58。
Elon Musk ⽒の就任以降、Trust and Safety Council（1.2 節）をはじめ、X 社からは情報の信頼性や安全性を担保する多くのチームが解雇された59。
同時に Elon Musk ⽒は Community Note 機
能について「Twitter の精度を向上させる画期的なツール」であると考えている旨をツイートしていた60。⼀⽅で⽶国での機能公開時には、選挙の公正性など保守派かリベラル派かの⽴場が意⾒に反映されるテーマへのメモは協⼒者ユーザー⾃⾝の⽴場が評価に反映されるために中⽴的な評価が集まりづらく、その結果ほとんどのメモは公開に⾄っていないこと、意⾒を対⽴させるト
ピックの信頼性向上にはつながっていない可能性があることが指摘された61。2023 年 10 ⽉に
WIRED が⾏った調査では、Donald Trump Jr ⽒のツイートに添付された動画が偽情報であるというメモの内容が誤りであったことを明らかにし、同機能⾃体が偽情報拡散を促す可能性がある
こと62も指摘された。加えて、協⼒者ユーザー間の評価によって未公開となったメモの履歴や協⼒者ユーザーからのヒアリングからは、X のプラットフォーム上と同様に Community Note 協⼒者ユーザーの相互評価プロセスでも政治的⽴場の対⽴による分断および偏った情報拡散が起きていること63も指摘された。

1.7. 閲覧数に応じた広告収益分配プログラムの導⼊2023 年 7 ⽉ 14 ⽇、ユーザーは⾃分のツイートに表⽰される広告の閲覧数に応じて収益の分配を受けられるプログラムが導⼊された64。このプログラムには、有料の X Premium サブスクリプ

58
59

https://help.twitter.com/en/using-x/community-notes
Vittoria Elliott and Chris Stokel-Walker. “Twitter’s Moderation System Is in Tatters”. Wired. (2022.11.17).
https://www.wired.com/story/twitters-moderation-system-is-in-tatters/

60

https://x.com/elonmusk/status/1590773586616545280（2023.10.20 閲覧）

61

Eric Fan, Rachael Dottle and Kurt Wagner. “Twitter’s Fact-Checking System Has a Major Blind Spot: Anything Divisive”. Bloomberg.
(2022.12.19). https://www.bloomberg.com/graphics/2022-twitter-birdwatch-community-notes-misinformation-politics/?leadSource=uverify%20wall

62

David Gilbert. “A Graphic Hamas Video Donald Trump Jr. Shared on X Is Actually Real, Research Confirms”. Wired. (2023.10.11).
https://www.wired.com/story/x-community-notes-failures/

63

Vittoria Elliott and David Gilbert. “Elon Musk’s Main Tool for Fighting Disinformation on X Is Making the Problem Worse, Insiders Claim”.
Wired. (2023.10.17). https://www.wired.com/story/x-community-notes-disinformation/

64

https://x.com/X/status/1679572360695824384（2023.10.20 閲覧）

14

ションに登録している認証済みユーザーのうち、
過去 3 か⽉以内のツイートで累計 500 万回以上の閲覧回数を獲得しており、500 ⼈以上のフォロワーを持つユーザーが参加できる65。
このプログラムの実装により、ユーザーからは「収益⽬的で閲覧回数を稼ぐことを⽬的とした、バズツイート66や著名⼈のツイートへの認証済みユーザーのリプライ、⾃動リプライ bot が増えた」という声も散⾒される67。広告収益プログラムの導⼊によるこのようなユーザー⾏動の変化について 2 章から検討する。

1.8. ⽣体認証情報と雇⽤情報の収集
2023 年 9 ⽉ 29 ⽇に発効された X のプライバシーポリシーでは、ユーザーの⽣体認証情報、職歴や学歴など雇⽤にかかわる個⼈情報を収集する旨が新たに追加された（図 4）68。これは安全性の担保、セキュリティ、⾝元確認を⽬的とした収集であると記載されており、BBC の問い合わせに対しては「X Premium ユーザーを対象に、顔写真と国⺠識別番号を紐づけるオプションを提供する予定である」と述べている69。雇⽤情報に関しては、ユーザーへ仕事をマッチングする
ためのレコメンド広告表⽰、
雇⽤主が⼈材を探すための情報提供が⽬的であると記載されている。
なお X 社は 2023 年 8 ⽉ 26 ⽇に、企業向けの採⽤⽀援機能である X Hiring のベータ版を公開している70。ただし、現時点では⽣体認証情報や雇⽤情報の取得は利⽤者の同意が必要なものとなっているため直ちにユーザーの⾃由意志を侵害するものではないことも指摘されている 69。
X 社は 2023 年 7 ⽉に、同社のデータ収集がイリノイ州の⽣体認証情報プライバシー法（Biometric
Information Privacy Act）に違反しているとして集団訴訟の被告となった71。この訴訟では、同社がプラットフォームにアップロードされた写真から⽣体識別⼦を収集・保存していたにもかかわらずそれをユーザーに適切に伝えていないことが論点とされた。

65“Ads Revenue Sharing”. https://help.twitter.com/en/using-x/creator-ads-revenue-sharing

66

多くのユーザーの注⽬が集まり、急激に拡散されたツイート。

67

例えば、お笑いタレントの有吉弘⾏⽒は⾃⾝のツイートに閲覧数稼ぎ⽬的の bot によるリプライが現れていることに⾔及している。
https://x.com/ariyoshihiroiki/status/1702292551729066452（2023.10.20 閲覧）68
69

https://twitter.com/en/privacy#x-privacy-1（2023.10.20 閲覧）
Chris Vallance. “X, formerly Twitter, to collect biometric and employment data”. BBC News. (2023.9.1).
https://www.bbc.com/news/technology-66679922

70
71

https://x.com/XHiring/status/1695154429828247798（2023.10.20 閲覧）
Emma Roth. “X wants permission to start collecting your biometric data and employment history”. The Verge. (2023.8.31).
https://www.theverge.com/2023/8/31/23853618/x-privacy-policy-update-biometrics-job-history

15

雇⽤情報の取得についても、ワシントン⼤学のデータサイエンス実践の専⾨家である Liberty Vittert
教授は、職歴や学歴と紐づけられたツイートやリツイート、フォロワーのリストなどが雇⽤主に悪⽤、不当な意思決定への利⽤が⾏われるリスクを指摘した 69。国内でも近年、就職活動を⾏う
⼈材の SNS アカウントを特定するサービスが広まっている72。

図 4 2023 年 9 ⽉ 29 ⽇に発効された X のプライバシーポリシー

72

市原研吾. “「取り違えないといえるか」「社会の萎縮⼼配」

裏アカ調査に識者は”. 朝⽇新聞デジタル. (2021.9.28).

https://www.asahi.com/articles/ASP9S1SWDP9RPTIL01M.html（2023.10.20 閲覧）16

1.9. 外部サイトの記事の⾒出し情報削除
2023 年 10 ⽉ 5 ⽇、外部サイトの記事へのリンクを掲載するツイートから⾒出しの表⽰を削除す
る仕様変更が実施された73。従来は外部サイトの記事のリンクをツイートした際にはその記事タイトルがカード状に⾃動的に埋め込まれていたが、変更後の仕様では、トップ画像のみが表⽰されて左下に⼩さく透かしでサイト名が表⽰される（図 5）74。

図 5 仕様変更後（左）と仕様変更前（右）の記事表⽰
この変更によってユーザーは、ツイートされた記事が実際にはどのような記事であるかがツイー
トからは判断できなくなった。仕様変更後に、例えばこの仕様変更に関するニュース記事に「ElonMusk ⽒が逮捕された」という偽の⾒出しを添えて投稿するユーザー75などが現れた。
Elon Musk ⽒は 2023 年 8 ⽉に、ジャーナリストは X 上に直接記事を公開するよう求めるツイー
ト76を⾏っており、ニュースメディアサイトは競合相⼿であるとしている。同⽉には New YorkTimes や Reuters など特定の Web サイトのリンクへ X からアクセスする際には 5 秒の遅延を加えていたことが判明し、それが報じられた後に遅延が修正された77。そのため、この仕様変更は、写真付き投稿と記事リンク付き投稿の区別をつきにくくすることで外部の報道機関などへのアク

73

Siladitya Ray. “ʻBorderline Useless’: X Removes Headlines On News Posts As Critics Say Move Changes Site’s Functionality”. Forbes.
(2023.10.5). https://www.forbes.com/sites/siladityaray/2023/10/05/x-hides-headlines-from-posts-after-musk-claims-it-will-greatly-improve-theesthetics/?sh=6e7d100b4c1174

なお例に⽤いたツイートの表⽰はいずれも本稿執筆時点のものであり、外部 URL に対して何らかの判定が⾏われたページに新しい仕様が適⽤されていると思われる。
75

https://x.com/Esqueer_/status/1709778449651384684（2023.10.20 閲覧）76

https://x.com/elonmusk/status/1693756240260698550（2023.10.20 閲覧）

77

Jeremy B Merrill and Drew Herwell. “ʻBorderline Useless’: X Removes Headlines On News Posts As Critics Say Move Changes Site’s
Functionality”. The Washington Post. (2023.8.15). https://www.washingtonpost.com/technology/2023/08/15/twitter-x-links-delayed/

17

セスを阻害することを意図した可能性も指摘されている 73。

1.10.

ブロック機能の将来的な廃⽌2023 年 8 ⽉ 1 ⽇、Elon Musk ⽒はブロック機能78を将来的に廃⽌する旨をツイートした79。ブロ
ック機能はソーシャルメディア上での嫌がらせやストーカー⾏為などからユーザーを守る機能でもある。そのため Apple 社の App Store や Google 社の Google Play などアプリケーション配
信プラットフォームはソーシャルメディアアプリへのブロック機能の実装を義務付けており、この変更が⾏われると X のアプリケーションは各ストアの規約違反となる可能性も指摘された80。
Elon Musk ⽒が⾃⾝のツイートが積極的にレコメンドされるよう Twitter 社のエンジニアに命じた際（1.4 節）には、同⽒のツイートの閲覧数が低くなったのはおすすめ表⽰によって同⽒のツ
イートを⼤量に表⽰したことで多くのユーザーからブロックされたことも⼀因であったとエンジニアが指摘したこともリークされており81、ブロック機能の廃⽌は⾃⾝のツイートの閲覧数増加が⽬的である可能性も⽰唆されている。また Elon Musk ⽒は 2023 年 9 ⽉ 28 ⽇にドイツの極右政党である AfD（Alternative für Deutschland）を⽀持するツイートを引⽤リツイートで⽀持・拡散し、ドイツ外務省などからの批判を受けて反論を⾏うなどの⾔動を⾏っている 82。X をはじめソーシャルメディア上ではその政治的主張の是⾮が議論されているが、その主張がいかなる内容のものであったとしても、⾃⾝のツイートをユーザーに表⽰させるためにレコメンデーションアルゴリズムやサービス機能を変更できるステークホルダーが特定の⽴場に基づく発信を⾏なって強制的に表⽰すること⾃体が分断を増⻑する可能性もある。

78

ユーザーが、特定のユーザーのツイートとのインタラクションを防ぐ機能。

79

https://x.com/elonmusk/status/1692558414105186796（2023.10.20 閲覧）

80

Faarea Masud. “ʻTwitter, now X, to remove blocking feature – Musk”. BBC News (2023.8.18). https://www.bbc.com/news/business-66550959

81

Georgia Wells , Alexa Corse and Kirsten Grind. “ʻInside Musk’s Twitter Transformation: Impulsive Decisions, Favors for Friends”.
THE WALL STREET JOURNAL. (2023.9.). https://www.wsj.com/tech/elon-musk-twitter-x-transform-9627a8d5

82

Sophie Tanno. “Germany hits back at Elon Musk after he wades in on migrant debate”. CNN. (2023.9.30).
https://edition.cnn.com/2023/09/30/europe/elon-musk-germany-migrant-debate-intl/index.html

18

2. 現在のユーザーの⾏動に関する主成分分析
2.1. 論点と分析⽬的
2.1.1.

ネガティブ感情を誘発する発信が“バズり”やすくなった可能性の検討

X をはじめとするソーシャルメディア上では、中⽴的な投稿よりも感情的な投稿の⽅が拡散されやすく、またその感情は伝染してゆくことが⻑らく論じられている8384。そのため情報発信者がその発信内容で怒りや反感など激しい感情を煽ることは、インプレッション獲得や閲覧継続時間の増加、あるいは共感の獲得などの利益につながりうる。例えば 2017 年に Facebook は投稿へのリアクションを「いいね」ボタンのみでなくさまざまな感情を表すアイコンで⾏う機能を導⼊したが、当初はいいねボタンで評価された記事よりも⼈々が怒りを感じた投稿が重視される評価ア
ルゴリズムが導⼊されていたことが報告されている85。ここでは、怒りを増幅させるアルゴリズ
ムが悪⽤や誇⼤広告の増加といったリスクを持つ懸念から、2020 年には怒りの評価の重み付けが引き下げられた。
このような背景を前提に、1 章で整理した X のサービス動向のうち、特にレコメンデーションア
ルゴリズムに関する施策（1.3 - 1.4 節）がネガティブ感情を誘発するツイートの拡散される機会を増加させ、また収益化プログラムの施⾏（1.6 節）によってユーザーも意図的にそのような発信を⾏う利益が⾼まった可能性を検討する。
Milli et al.（2023）は「For You」タブの強制表⽰が施⾏された直後の 2023 年 2 ⽉に、ランダム
サンプリングされたユーザーの「For You」タブに表⽰されたコンテンツを収集・分析し、レコ
メンデーションアルゴリズムは強い感情、特に怒りを伴うツイートをレコメンドしている可能性を指摘した8687。加えて、レコメンデーションアルゴリズムはユーザーに⾒たいものを表⽰する以83

Stieglitz, Stefan, and Linh Dang-Xuan. "Emotions and information diffusion in social media—sentiment of microblogs and sharing behavior."
Journal of management information systems 29.4 (2013): 217-248. https://doi.org/10.2753/MIS0742-1222290408

84

Ferrara, Emilio, and Zeyao Yang. "Measuring emotional contagion in social media." PloS one 10.11 (2015): e0142390.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0142390

85

Lexi Lonas . “Facebook formula gave anger five times weight of likes, documents show”. THE HILL. (2021.10.26).
https://thehill.com/policy/technology/578548-facebook-formula-gave-anger-five-times-weight-of-likes-documents-show/

86

Milli, Smitha et al. “Twitter's Algorithm: Amplifying Anger, Animosity, and Affective Polarization.” ArXiv abs/2305.16941 (2023): n. pag.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.16941

87

Mary-Ann Russon. “Elon Musk’s Twitter algorithm changes are ‘amplifying anger and animosity’, say researchers”. The London Evening Standard.
(2023.5.30). https://www.standard.co.uk/tech/elon-musk-twitter-algorithm-cyberbullying-discrimination-cornell-uc-berkeley-b1084490.html

19

上は「そのような感情的なツイートを好んでいるユーザーがいるというだけだ」という主張に反して、ユーザーはアルゴリズムによって選択された感情的・政治的なツイートを「好んで」いな
かったことも指摘している 86。また、あくまで筆者の印象ではあるが、⽇本のユーザーにおいても、および⽇を追うごとに、X 上で「対⽴を煽るかのような攻撃的・煽動的なツイートがおすすめ表⽰されることが多く疲れる」という声が⾒受けられるように思われる。
そこで本稿では、このような X の「システムの変容」を受けて、ユーザーはどのようなツイートへ反応し、リツイートのような情報拡散⾏動やリプライのようなコミュニケーションはどのように変容したのか、といった「⼈々の変容」に着⽬する。例えば、本来はユーザーの気に⼊っていなかったネガティブツイートを強制的にユーザーの視界に⼊れさせ続けることで、そのようなツイートが次第に受容されやすく、“バズり”やすくなっているなどのユーザー⾏動の変化が起きているならば、そのプラットフォームには倫理的・社会的な問題が指摘される可能性がある。
特にバズツイートへのリプライについては、X 社の動向がもたらした可能性のある⾏動変容として、閲覧数を稼ぐことを⽬的としたリプライの増加が指摘されている（1.6 節）。閲覧数に基づ
く収益、あるいは⾃⾝の発信するコンテンツの宣伝といった⽬的でリプライを⾏うアカウント（本
稿ではビジネスアカウントと呼ぶ）が実際に増加しているのであれば、現在のレコメンデーショ
ンアルゴリズムではリプライの数が重視されるよう設計されていること、ビジネスアカウントもリプライで煽動的・攻撃的なツイートを⾏なっている可能性があることから、バズツイートへのリプライ全体に占めるビジネスアカウントの⽐率やその特徴にも着⽬する価値があると考える。
以上より本稿では、おすすめタブの強制表⽰が施⾏される直前と現在のバズツイートおよびバズ
ツイートへのリプライを収集し、テキストに含まれる感情とユーザー同⼠のインタラクションの関係性を⽐較・分析する。ただし実際に⾏われたのは 2.1.2 節に⽰す X API の仕様変更による制約下で可能な限りのデータ収集と分析であり、厳密に設計された分析でなく現在のソーシャルメ
ディア空間に関する局所的なスナップショットの記録としての意味合いが強いことを付記する。
2.1.2.

X API の仕様変更がもたらすソーシャルメディア研究への影響の抽出

1.5 節に概説したように、2023 年 3 ⽉ 31 ⽇より X API のプランと仕様が変更されたことでソー
シャルメディア研究に⽤いられていたデータの取得に⼤幅な制約が加わっている。本稿もその制約を受けてデータ分析の設計として不⼗分な箇所が複数存在するが、その「X API の制約によってもたらされた分析の不⼗分さ」⾃体にも着⽬する。
X API の各プランの費⽤と取得可能な情報の対応を表 1 にまとめる。なお、データ取得に関する機能は例えば「Enterprise 以外のプランでは直近 7 ⽇以前のツイートは検索による⼀括取得ができない」など、件数以外にもプランごとにさまざまな制限が存在する（2.2 節）。加えて本稿で20

は議論しないが、データ取得には⽉間の件数上限のみでなく 15 分ごと・24 時間ごとのレートリ
ミットも課せられており、上位のプランほど短期間に多くのデータ取得が可能である88。

Free

Basic

Pro

Enterprise

費⽤/⽉

無料

100 ドル5,000 ドル

42,000 ドル~

ツイート取得可能件数/⽉

不可

1 万件

100 万件

5,000 万件~

全期間でのデータ検索

×○

表 1 各プランの費⽤とツイート情報の取得可能件数、機能
本稿では 1 ヶ⽉分の Basic プランを⽤いた。そのため 2.2 節では、合計 10,000 件のツイート情報と機能制限下で実施可能な分析が検討されていること、Enterprise プラン以外で使⽤できなくなった機能は多くの場⾯で求められるにもかかわらず Enterprise プランはおそらくどのような研究者にも利⽤できないこと（1.5 節）を前提として、本稿や先⾏研究の⼿法に X API の仕様変更や制限が与える影響を整理する。これによりプラットフォームの社会的影響の洞察が困難になった点を具体化する。同時に、現在の X API の仕様の範疇で可能な分析の検討、および分析過程で明らかとなった X API の仕様についても記録する。

2.2. ⽅法
本稿では、おすすめタブの強制表⽰が施⾏される直前と現在のバズツイート、およびバズツイー
トへのリプライの特徴を⽐較・分析する。まず、対象となるツイートおよびその詳細情報を収集する。次に、テキストの感情分析・リプライのユーザーコミュニティ分析を⾏い、各ツイートに特徴量を与える。最後に、それらの特徴量でベクトル化されたツイート群に主成分分析を⾏う。
各⼩段落の最後では、本稿の分析設計や先⾏研究の提案⼿法に X API の仕様変更や制限が与える影響を整理する。
なお、
X API の仕様は執筆時点のドキュメントや検証結果に基づいていること、88

https://developer.twitter.com/ja/docs/twitter-api/rate-limits（2023.10.20 閲覧）

21データ取得数の制限に合わせて多くのデータ分析⼿法が簡易化されていることを再度注記する。
2.2.1.

データセット2023 年 9 ⽉ 25 ⽇から 27 ⽇の３⽇間（期間１）、おすすめタイムラインの強制表⽰（1.3 節）が施⾏される直前である 2023 年 1 ⽉ 4 ⽇から 10 ⽇の 1 週間（期間２）の、⽇本語で記述されたバズツイートの URL を収集した。本稿ではいいね数が 10,000 以上のツイートをバズツイート
として扱った。また、本稿ではテキストの特徴に着⽬するため、イラスト89や動画などメディアの含まれるバズツイートは対象外とした。対象となったバズツイートは期間１では 253 件、期間２では 101 件だった。なお、このツイート収集に関しては X API でなくブラウザ版 X の検索機
能を⽤いた⼿作業で⾏われており、両期間のデータ数の差異は検索機能のフィルタにもたらされたものである（機能制限の影響セクションを参照）。
このように取得されたツイート群について、X API を⽤いて 2023 年 10 ⽉ 1 ⽇時点の以下の詳細情報を取得した。

ツイートのテキスト・いいね数・リツイート数・引⽤リツイート数・閲覧数・リプライ数・リプライの許可範囲・投稿⽇時
ツイートを⾏ったユーザーのフォロー数・フォロワー数・アカウント説明⽂・ユーザー名・
ユーザーID90

次に、期間１のツイートへのリプライを X API の検索機能を⽤いて取得した。まず、253 件から著名⼈によるコンテンツ告知や⽇常的な内容に関するツイート91、リプライの許可範囲に制限を加えているツイートを⽬視で除いた。残った 191 件からツイートをランダムに取り出し、最新順に 100 件を上限としてリプライを取得した。これを X API の⽉間データ取得数制限に⾄るまで繰り返し、バズツイートを投稿したユーザー⾃⾝のリプライを取り除いた。
これにより、131 件のバズツイートに関する 9,494 件のリプライを取得した。含まれるユーザー

89

なお、このフィルタリングを⾏わない場合、バズツイートのうちおよそ半数はイラスト作品に関するツイートであった。

90

ユーザー登録時に⾃動的に設定される識別番号。2016 年以前に登録したユーザーは登録順に割り振られた 10 桁の数値、それ以降に登録したユーザーには 18 桁の乱数が割り当てられている。
91

このようなツイートは２つの期間で特徴が変わらず、またリプライ数が多くスパムや定型⽂の挨拶が⼤半を占めていた（2.3 節に⽰す結果も参照）。そのため本稿ではデータ取得数の削減のために対象外とした。

22

数は 9,164 名であった。これらのリプライについても、X API を⽤いてバズツイートと同様の詳細情報を取得した。
n ツイート検索・収集の機能制限、ブラックボックス化されたフィルタ
ツイートの⼤規模な収集はさまざまな調査や研究・調査で⾏われており、その収集にも API は
⽤いられてきた。X API を⽤いたツイートの情報取得は、特定のツイートを URL やツイート
ID で直接指定する⽅法と、指定した条件に該当するツイートを検索して情報をリスト化する
⽅法の２つがある。後者は⼤規模なデータ収集に不可⽋である⼀⽅、利⽤プラン改定以降
Enterprise プラン以外に多くの制約が課せられている。
まず、X API の検索機能はさらに直近 7 ⽇までのツイートの検索（Recent Search）とサービ
ス開始後全てのツイートの検索（Full-archive search）に分けられており、Full-archive search
は Enterprise プランでのみ利⽤できる。そのため、例えばトレンドやキーワードなど社会現象の事後的調査や評価、⻑期的な追跡などの分析92の実施が困難となった。
次に、X API やブラウザ・アプリ版 X のツイート検索機能では、キーワード以外にも検索条件を指定する検索クエリが提供されている。以下は期間２のツイート収集に⽤いた「いいね数 10000 以上、引⽤リツイート・メディア・リプライを除く、⽇本語」を指定する例である。

min_faves:10000 lang:ja -filter:media -filter:quote -filter:replies
since:2023-1-4 until:2023-1-10

しかし X API でツイート検索を⾏う場合、Enterprise 以外で使⽤できる検索クエリは“基本的な演算⼦（the basic set of operators）”に限定されると記載されている。例えば本稿のデー
タ収集では、いいね数のフィルタリング（min_faves:10000）を検索条件に加えると機能を呼び出すことができなかった。つまり、Enterprise 以外のプランではいいね数・リツイート数などの条件設定を⾏うことができない。
これらの理由により、本稿ではブラウザ版 X の検索機能を⽤いて⼿作業で収集できる件数・

92

Hino, Airo, and Robert A. Fahey. "Representing the Twittersphere: Archiving a representative sample of Twitter data under resource constraints."

International journal of information management 48 (2019): 175-184. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.01.019
なお、ここでも Twitter API（2019 年当時）の価格や検索機能のフィルタがツイートのアーカイブ化・事後調査を困難にしている問題が提起されているが、この後 2021 年に学術研究プランが導⼊されることで当時は問題が緩和された。

23

条件のバズツイートを直接収集・指定し、また直近１週間の範囲に含まれる期間１のバズツ
イートへのリプライのみを X API で収集した93。
また Enterprise プランでの API アクセス以外での検索は、Elon Musk ⽒による買収以前の
Twitter API Standard v1.1 の頃より「完全性ではなく関連性に焦点を当てており、⼀部のツ
イートやユーザーが検索結果に表⽰されない可能性がある」「完全な検索は Premium94もし
くは Enterprise プランが必要」と述べられている95。そのため本稿ではブラウザ版 X の検索機能を⽤いてバズツイートを収集したが、条件に当てはまる全てのツイートを表⽰できなかった。
例えば期間２では検索条件をいいね数 5000 以上のツイートと指定した場合にのみ表⽰されるいいね数 10000 以上のツイートなども確認され、期間２のバズツイートの多くは今回の検索条件では表⽰されなかったことが⽰唆された。このような、ブラックボックス化されたフィルタリングに基づくデータにしかアクセスできないことはソーシャルメディア研究に不可視のバイアスを与える問題も指摘されている 92。
2.2.2.

ツイートテキストの感情分析

各ツイートが攻撃的・煽動的な内容を含む可能性を特徴量化するために、収集したツイート群のテキストにポジティブ／ネガティブの感情極性分析（ポジネガ判定）を⾏った。分析には Python
⽤のオープンソースライブラリとして広く⽤いられる asari96を⽤いた。これにより、それぞれのツイートに 0 から 1 の範囲の値で表現されるネガティブスコアを与えた。
この値は 0 に近いほどテキストがポジティブ、1 に近いほどネガティブである確率が⾼いことを意味する。
n ソーシャルメディアの感情分析とファインチューニング
ポジネガ判定に限らず、ソーシャルメディア上での喜びや怒りなど感情を分類する感情分析
は、社会情勢の把握、プロダクトに対するユーザーの評判の分析など、さまざま⽬的による

93

特定のツイートへのリプライは to:(ユーザー名) conversation_id:(ツイート ID)の検索クエリで指定することが可能であり、この検索は Basic プランでも実⾏することができた。
94

当時存在した⽉額 149 ドルのプラン。

参考：Larry Dignan. “Twitter、有料の「Premium APIs」を発表、ベータ版をリリース”. CNET Japan. (2017.11.15).
https://japan.cnet.com/article/35110434/
95

https://developer.twitter.com/en/docs/twitter-api/v1/tweets/search/overview

96

https://github.com/Hironsan/asari24調査への応⽤が進んでいる9798。特にネット上での攻撃的発信が問題視されていることからその検出を⽬的とした研究も⾏われており、また独⾃の⽂章表現やスラングなども存在するため、感情分析や語句検知ライブラリのファインチューニングが求められることも多い99100。本稿でも攻撃的・煽動的な表現の評価を⽬的として pymlask101を⽤いた ML-ASK102による感情分析も試⾏したが、既存の⽇本語辞書とのパターンマッチングでは分類できないテキストも多かった。⼀⽅でファインチューニングを⾏うにはそれだけで⼤規模なデータ数が必要となり、例えば牧元ら（2022）による Twitter の攻撃的表現検出アルゴリズムの検討では、攻撃的表現を⾏うユーザーを同定してツイートをサンプリングする⼀連のプロセスで、少なくとも 3 万件のツイートを取得している 99。そのため、ソーシャルメディアにおける感情分析や攻撃語検出などにも、X API のデータ取得数の制約が影響を与える可能性がある。
なお本稿の分析では結果的に、ネガティブスコアの⾼いテキストは定性的にはおおよそ批判的・攻撃的な内容が含まれるものであった。
2.2.3.

プロフィール⽂のテキスト分類

リプライを⾏ったユーザーからビジネスアカウントをラベリングするために、⾃然⾔語処理によるテキスト分類を簡易化してプロフィール⽂の分類を⾏った。
まずトレーニングデータとして、データセットからビジネスアカウントとそうでないアカウントをそれぞれ 100 名ずつ⽬視でラベリングした。ここでビジネスアカウントの判断は、X Premiumの認証ユーザーバッジを表⽰しており、かつ「役⽴ち情報」「コンサル」「有料記事」などそのユーザー⾃⾝のコンテンツ発信に関する特徴語を含む・フォロワー数 1000 ⼈以上・bot やスパ
ムアカウントでなく⼿動で運営していると思わしきアカウントであることを基準とした。

97

⿃海不⼆夫, 榊剛史, and 吉⽥光男. "ソーシャルメディアを⽤いた新型コロナ禍における感情変化の分析." ⼈⼯知能学会論⽂誌 35.4

(2020): F-K45_1. https://doi.org/10.1527/tjsai.F-K45
98

安達由洋, et al. "感情語辞書を⽤いた⽇本語⽂の感情分析." 可視化情報学会誌 41.161 (2021): 21-27. https://doi.org/10.3154/jvs.41.161_21

99

牧元⼤悟 and 徳永健伸. " SNS 上の攻撃的表現の検出と位置特定" ⾔語処理学会 第 28 回年次⼤会 発表論⽂集 (2022).
https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2022/pdf_dir/B8-4.pdf

100

吉⽥基信, et al. "BERT を⽤いた SNS 上における攻撃的⽂章訂正システム." 第 84 回全国⼤会講演論⽂集 2022.1 (2022): 725-726.
http://id.nii.ac.jp/1001/00220992/

101

https://github.com/ikegami-yukino/pymlask

102

Ptaszynski, Michal, et al. "A system for affect analysis of utterances in Japanese supported with web mining." Journal of Japan Society for Fuzzy

Theory and Intelligent Informatics 21.2 (2009): 194-213. https://doi.org/10.3156/jsoft.21.194

25

次に、
トレーニングデータのプロフィール⽂に MeCab103による形態素解析を⾏ったのち Word2Vec
モデル104を使⽤してベクトル表現に変換し、この特徴量ベクトルについてのサポートベクターマ
シン（Support Vector Machine; SVM）105による分類器の学習・作成を⾏った。その後、同様に
特徴量ベクトル化したテストデータのプロフィール⽂がビジネスアカウントであるかを分類器に
よってラベリングした。最後に、今回は分類器⾃体の⼗分な検証は⾏っていないため、定性的に誤ってビジネスアカウントと判別されたと思われるラベルを⽬視で修正した。
その結果、9,164 名のユーザーのうち 252 名がビジネスアカウントとラベリングされた。
n 認証済みユーザーの判別
X API のドキュメントには、ユーザーの認証情報を取得する機能について記載されている（図6）106。しかし本稿の分析過程で試⾏したところ、いずれの種類の認証バッジ107が表⽰された
ユーザー情報においても、
⾮認証ユーザーを意味する false 値が取得されることが分かった。
アカウントの認証情報は、例えばコロナ禍での偽情報拡散の経路における個⼈ユーザーと認証済みユーザーの信頼性の⽐較や影響評価108など、ソーシャルメディア上で公的機関が果たす役割や責任を評価・洞察する際にも着⽬されることがある。

図 6 X API のドキュメントに記載された User 認証情報パラメータの説明

103

https://taku910.github.io/mecab/

104

Mikolov, Tomas, et al. "Distributed representations of words and phrases and their compositionality." Advances in neural information processing

systems 26 (2013). https://doi.org/10.48550/arXiv.1310.4546
105

Vapnik, Vladimir. The nature of statistical learning theory. Springer science & business media, (1999).

106

https://developer.twitter.com/en/docs/twitter-api/data-dictionary/object-model/user107

https://help.twitter.com/ja/rules-and-policies/profile-labels

108

Kouzy, Ramez, et al. "Coronavirus goes viral: quantifying the COVID-19 misinformation epidemic on Twitter." Cureus 12.3 (2020).

https://doi.org/10.7759/cureus.7255

26

2.2.4.

ユーザーコミュニティの分析

ソーシャルメディア上ではフィルターバブルによるユーザーコミュニティの分断が発⽣している
ことが⻑らく指摘されている109が、新しく登場したと考えられるビジネスアカウントはトピック
やコミュニティを問わずバズツイートにリプライを⾏うという独特な振る舞いをしていると考えられる。そこで、ネットワーククラスタリングの⼿法である Louvain 法110を⽤いてユーザーコ
ミュニティを抽出し、各ユーザーが「どのくらい多様なコミュニティに所属しているか」を特徴量化した。
Louvain 法はノード（ここではユーザー）同⼠のエッジ（接続）の強さ・それにより構成される
コミュニティを検出するグラフクラスタリング⼿法であり、ソーシャルメディア研究の⽂脈では
主にフォロー関係・リツイート・リプライによるユーザー間の接続が分析される。本稿ではリプライをエッジとして、2023 年 9 ⽉のバズツイートおよびそのツイートへのリプライを投稿した
ユーザーの間の関係性に基づくネットワークを構成した。その後、各ユーザーのエゴネットワー
ク（そのユーザーと直接つながったユーザーコミュニティからなるサブ・ネットワーク）にどの程度多様なコミュニティが存在するかを、情報エントロピーを⽤いて評価した111。情報エントロ
ピーの値は⼤きいほどそのユーザーが多様なコミュニティに所属していることを⽰し、期間内に同じ回数バズツイートへのリプライを⾏ったユーザーであっても、同じコミュニティのトピックにのみリプライを⾏ったユーザーの値は⼩さく、トピックやコミュニティを問わずリプライを⾏っていたユーザーの値は⼤きくなる変数である。
n フォロー・フォロワー取得機能の削除、コミュニティ分析のデータ数
例えばリツイートは必ずしもそのツイートへの同意を意味しない 97 など、ユーザー間のイン
タラクションはアクションごとに異なる意味を持つ。そのためグラフクラスタリングによるコミュニティ分析では、フォロー・フォロワーの関係性に記述されるコミュニティ構造と論
争的トピックの拡散経路を重ね合わせて⽐較するといったアプローチを⾏う先⾏研究も複数

109

Garrett, R. Kelly. "Echo chambers online?: Politically motivated selective exposure among Internet news users." Journal of computer-mediatedcommunication 14.2 (2009): 265-285. https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2009.01440.x
110

Blondel, Vincent D., et al. "Fast unfolding of communities in large networks." Journal of statistical mechanics: theory and experiment 2008.10(2008): P10008. https://doi.org/10.48550/arXiv.0803.0476
111

⿃海不⼆夫, and 榊剛史. "バースト現象におけるトピック分析." 情報処理学会論⽂誌 58.6 (2017): 1287-1299.
http://id.nii.ac.jp/1001/00182259/
ここでは、特定トピックがどの程度多様なコミュニティのユーザーに拡散されたかを情報エントロピーで評価する⼿法が提案されている。

27

存在する112113。しかし 1.5 節で述べたように、2023 年 6 ⽉に X API から各ユーザーのフォロ
ー・フォロワー情報の取得機能が通知なく削除されて以降、このようなフォロー関係によるコミュニティ分析の⼿法にも Enterprise プランが求められるようになった。
また本来であれば Louvain 法などのグラフクラスタリング⼿法では、より広範かつ普遍的にユーザー同⼠の関係性を記述するために、単⼀のバズツイートとリプライのような局所的な関係性でなく、それぞれのユーザー⾃⾝の⽇常的なツイートと反応なども含めた⾏動を網羅的に取得されることが主流である。例えば上記の Cossard et al.（2020）の先⾏研究では 4,000万件以上のツイートのデータが⽤いられている。しかし、その規模のデータ収集を⾏うためにも Enterprise プランが必要となる。
2.2.5.

主成分分析

バズツイートやそのリプライの性質を洞察するために、2.2.1 節から 2.2.4 節で得た特徴量群のベ
クトルについての主成分分析を⾏った。分析は「期間１のバズツイート」「期間１のバズツイー
トへのリプライ」「期間２のバズツイート」のデータ群それぞれに対して独⽴に⾏われた。
事前処理として「期間１のバズツイート」「期間２のバズツイート」を投稿したユーザーのフォ
ロワー数分布の対数変換（図 7）、いいね数が外れ値114にあたるツイートの除去を⾏った。主成

図 7 対数変換前（左）と変換後（右）の、バズツイート投稿者のフォロワー数の分布の概形

112

Surian, Didi, et al. "Characterizing Twitter discussions about HPV vaccines using topic modeling and community detection." Journal of medical

Internet research 18.8 (2016): e232. https://doi.org/10.2196/jmir.6045
113

Cossard, Alessandro, et al. "Falling into the echo chamber: The italian vaccination debate on twitter." Proceedings of the International AAAI

conference on web and social media. Vol. 14. 2020. https://doi.org/10.1609/icwsm.v14i1.7285
114

本稿では、データの分布を正規分布であるとした平均±2 標準偏差の範囲外の値を外れ値とした。

28

分分析は外れ値の影響を強く受ける115ことから、フォロワー数が 100 万⼈を超える著名⼈や特異的に社会的関⼼の集まったトピックのみによって主成分が定まることを避けるためにこれらの処理が⾏われた。
これらの処理を経て「期間１のバズツイート」「期間２のバズツイート」は 7 次元、「期間１のバズツイートへのリプライ」
は 8 次元の、以下の特徴量を持つ特徴量ベクトルとして表現された。
このツイート群に対して主成分分析を⾏い、それぞれ第１〜７主成分（「期間１のバズツイート
へのリプライ」では第 8 主成分まで）の寄与率と各特徴量の重み係数を導出した。

閲覧数・いいね数・リツイート数・引⽤リツイート数・リプライ数・フォロワー数・ネガティブスコア・エントロピー（「期間１のバズツイートへのリプライ」のみ）

115

主成分分析は特徴量空間内で分散が最⼤化される超平⾯を導出する⼿法であることから、例えば極端な外れ値が１つあった場合に「その外れ値 1 つ」と「それ以外のデータ群」を結ぶ超平⾯が引かれてしまうため。

29

2.3. 結果
2.3.1.

2023 年 1 ⽉と 9 ⽉のバズツイートの主成分

図 8 に、期間１（2023 年 9 ⽉のバズツイート）の第１〜第３主成分空間での分布を⽰す。期間１のデータ群では、第３主成分までで分布の 68.0 %が説明された。第１主成分には「閲覧数・いいね数・リツイート数・引⽤リツイート数は基本的に連動する」という（ある意味で⾃明な）特徴が⽰された。第２主成分は、フォロワー数とリプライの数が連動する⽅向の分散を⽰した。具体的に図 8（A）は第２主成分軸上で特徴付けられる、フォロワー数とリプライ数が多いバズツ
イート群を⽰し、テキスト内容を確認すると著名な芸能⼈・動画配信者などの告知・⽇常的な挨
拶ツイートなどが該当した116。第３主成分は「ツイート内容のネガティブスコアとリツイート数が連動する」という⽅向の分散を⽰した。加えてこの「ネガティブスコア・リツイート数」と「閲覧数・いいね数・フォロワー数」が、やや逆⽅向に連動していた。図 8（B）は第３主成分軸上

図 8 2023 年 9 ⽉のバズツイートの第１〜第３主成分空間へのプロット。
⻩⾊のプロットはフォロワー数が 10,000 ⼈以下のユーザーによるツイートを⽰す。⽮印の向きと⻑さは７次元空間から２次元の主成分空間に転写された各特徴量の基底ベクトルの向きと重みを⽰す。

116

例：https://x.com/nino_honmono_j/status/1706428824685281496（2023.10.20 閲覧）30

で特徴付けられる、リツイート数が多いネガティブツイートの中でもフォロワー数が相対的に少ないユーザーのバズツイートを⽰す。具体的なテキスト内容を確認すると、社会的話題に関する
特定の⽴場からの批判が多数であった。その多くは次節 図 10 に⽰す政治的主張の対⽴に基づくものであったが、それに限らず例えば職場や家庭でのジェンダーバイアスなどに関する話題もあった。
図 9 には期間２（2023 年 1 ⽉のバズツイート）の第１〜第３主成分空間での分布を⽰す。期間２のデータ群では、第３主成分までで分布の 73.4 %が説明された。第１主成分、第２主成分の「閲覧数・いいね数・リツイート数・引⽤リツイート数は連動する」「フォロワー数が多い著名
⼈の、リプライが多数ついたバズツイート群が存在する」という特徴は期間１と共通した。第３主成分は期間１と同様にネガティブスコアを主軸とした主成分軸だが、期間２ではネガティブス
コアと他の特徴量のベクトルがほとんど直交した（図 9 右）。つまり、期間１と異なりネガティブスコアは他の特徴量とは連動せず、第３主成分は「バズツイートにはポジティブなテキストのものもネガティブなものもある」ということだけを意味した。また、期間２のネガティブツイートにも、政治的主張の対⽴に基づく批判が多く⾒られた。

図 9 2023 年 1 ⽉のバズツイートの第１〜第３主成分空間へのプロット。
⻩⾊のプロットはフォロワー数が 10,000 ⼈以下のユーザーによるツイートを⽰す。⽮印の向きと⻑さは７次元空間から２次元の主成分空間に転写された各特徴量の基底ベクトルの向きと重みを⽰す。

31

2.3.2.

バズツイートへのリプライ

図 10 に、期間１のバズツイート 131 件とそれらに対する 9,494 件のリプライを⾏ったユーザーのネットワーク、および⽬視で確認した各コミュニティのトピックの概要を簡易的に図⽰した。
うち 237 名のユーザーが複数のバズツイートへリプライを⾏っており、同じ回数のリプライをしたユーザー同⼠でも同じコミュニティ内で多くリプライをしているユーザー、様々なコミュニテ
ィにリプライをしているユーザーが存在した。また、政治的⽴場の異なるコミュニティの分断に加えて、半数以上のユーザーが政治的話題を扱うコミュニティ群⾃体との接続が弱いことが記述された。

図 10 2023 年 9 ⽉のバズツイートとリプライにより記述されたネットワークの模式図

図 11 には期間１のバズツイートへのリプライの第１〜第３主成分空間での分布を⽰す。ここでは第３主成分までで分布の 58.4 %が説明された。第１主成分にはバズツイートと同様に「閲覧数・いいね数・リツイート数は連動する」という、話題性の多寡を⽰す⽅向の分散が⽰された。

32ただしバズツイートの場合と異なり、引⽤リツイート数はこれらの特徴量との連動が弱い、つまりリプライの注⽬度には引⽤リツイート数はあまり寄与しないことが明らかとなった。第２主成
分は、フォロワー数・エントロピーの⾼さ・テキストのポジティブさが連動する⽅向の分散を⽰した。第３主成分はネガティブスコアと引⽤リツイート数が連動する⽅向の分散を⽰した。
またビジネスアカウントの多くが、第２主成分軸上で特徴付けられる「エントロピーが⾼い・フォロワー数が多い・ネガティブスコアが低い」というリプライ群に位置付けられた（図 11（C））。
該当するリプライを確認すると、この群は相対的に閲覧数が⼤きいこと、テキスト内容には（例えば「なるほど」というような）バズツイートの内容への共感を表明するリプライが多く⾒られることがわかった。また、第２主成分軸の逆側に位置する「エントロピーが低くネガティブスコ
アの⾼いリプライ」の多くは、図 10 の政治的⽴場に基づくコミュニティの中で複数のリプライを⾏ったユーザーだった。

図 11 2023 年 9 ⽉のバズツイートに対するリプライの第１〜第３主成分空間へのプロット。
⻩⾊のプロットはビジネスアカウントとラベリングされたユーザーを⽰す。⽮印はそれぞれの主成分空間に転写された特徴量の基底ベクトルを⽰す。⽮印の向きと⻑さは８次元空間から２次元の主成分空間に転写された各特徴量の基底ベクトルの向きと重みを⽰す。

33

3. X のサービス動向がもたらす可能性のある ELSI
3.1. 煽動的バズツイートの拡散起点の多様化による分断の加速
おすすめタブの強制表⽰実装前と現在のバズツイートいずれにも、社会的話題への政治的⽴場に基づく批判をネガティブな感情とともに発信するツイートが⾒られた。２つの期間でのこのようなツイートの違いとして、現在はバズツイートにネガティブ感情が伴うこととリツイート数が増えることが連動する傾向のバリエーションが⾒られた（図 8）。また、そのような「同程度のいいね数や閲覧数のバズツイートと⽐べてリツイート数が多い社会的批判」の投稿者の多くはフォロワーが（相対的に）少ないユーザーであり、おすすめタブ強制表⽰の実装前は、フォロワー数が 10,000 ⼈以下のユーザーによるそのようなバズツイートはあまり⾒られなかった。
加えて、2.3.2 節の結果でリプライを通して記述されたネットワークでは、政治的⽴場の異なる
コミュニティ同⼠の分断に加えて、半数以上のユーザーが政治的話題⾃体から距離を置いていることが記述された（図 10）。メディア環境の発展が触れる情報の選択の⾃由をもたらしたことでエンターテイメント志向の強い⼈々が政治的話題そのものから離れていること117は以前から指摘されている。レコメンド機能はユーザーが受け⼊れる情報の多様化にはつながらず、ソーシャ
ルメディア上の分断は引き続き存在していると考えられる。
以上より、上述のようなネガティブ感情のバズツイートは、従来は著名⼈や「特定⽴場のコミュ
ニティのインフルエンサー」などによる発信が主流であったが、現在は相対的に、ユーザー⾃⾝の影響⼒にかかわらず“バズる”機会が増加した可能性が考えられる。そのような拡散機会の増加
がネガティブツイートのみで⾒られた118ことは、Milli et al.（2023）86 の「おすすめタブには、ユーザーの好みを問わず怒りの感情を誘発するツイートがレコメンドされやすい」というレコメンドの特性に関する先⾏研究、ソーシャルメディア上では中⽴的な投稿よりも怒りなどの感情的な投稿の⽅が拡散されやすいという⼈々の情報⾏動の特徴（2.1.1 節）にも⼀致する。総じて、おすすめタブによって以前より多様なユーザーのネガティブ感情がレコメンドされるようになったことで、フォロワー数や影響⼒を問わず多様なユーザーの声が⼈々のネガティブな感情を誘発
してリツイートされる機会、ひいてはバズツイートとなる機会が増加した可能性が⽰唆される。

117

⼩林哲郎. "ソーシャルメディアと分断化する社会的リアリティ < 特集> Twitter とソーシャルメディア."
⼈⼯知能 27.1 (2012): 51-58. https://doi.org/10.11517/jjsai.27.1_51

118

もしポジティブツイートでも同程度に、フォロワーが少ないユーザーのツイートがリツイートされてバズる機会が増加しているなら

ば、ネガティブスコアは他の特徴量と連動しない（視覚的には図 8 のネガティブスコアのベクトルが他の特徴量と直交する）。

34

おすすめタブの強制表⽰は、当初はユーザーからは否定的な声が上がり（1.3 節）、また⼀定数のユーザーはそこに表⽰されるネガティブな感情や対⽴を煽るようなテキストにも忌避感を持っている（2.1.1 節）。しかし、それにもかかわらずおすすめタブによってネガティブな感情の拡散機会が増加したという考察が正しいならば、強制的にレコメンドされたツイートを「ひとまず視界に⼊れさせる」という X の施策は、⾃覚的・無⾃覚的を問わずユーザーに徐々に「フィルターバブルの居⼼地の良さ」を植え付けている可能性が⽰唆される。ソーシャルメディア上での分断がもたらす
偽情報拡散や特定⽴場の過激派の増加などについて、ユーザー⾃⾝が客観的な情報を得るよう⼼がけるなどのいわゆるメディアリテラシーは問題の根幹ではなく、その情報の真偽や主観性などを「わかっていたとしても」⾃⾝に居⼼地の良さを与えてくれる構造に誰もが飲み込まれうることが問題であるという⾒⽅もある。だからこそ、例えば TikTok ではユーザーの「想定通り」ではない新規のコンテンツを表⽰する倫理的な義務があるのではないかという指摘119や、⽶国での表⽰最適化のオンオフ切り替え機能提供を義務付けるフィルターバブル透明性法案の提出（1.3 節）など、レコメンド機能を提供するプラットフォーム事業者の倫理的・法的・社会的な責任についての議論も⾏われている。X の施策が⼈々に感情的なツイートを拡散する⼼地良さを広めているという解釈を正しいとするならば、それはソーシャルメディア上の分断をさらに加速させるという点で問題がある。
ただし、ソーシャルメディア上でのトレンド拡散の性質はそのトピックにも影響される。期間１のバズツイートにはインボイス制度に関する話題が含まれており、インボイス制度への反対運動に関する話題を通してエンターテイメント志向のクリエイターコミュニティと与党批判の⽴場のコミュニティにゆるやかな接続が記述された（図 10）。これは話題⾃体がクリエイターコミュ
ニティに当事者性が⾼く、政治的話題に普段触れないユーザーにも拡散されやすかったことも影響した可能性がある。加えて本稿では直近７⽇以前のデータには⼤幅なフィルタが加えられてい
るおり、データ件数にも２期間で⼤きな差がある。そのため、おすすめタブの強制表⽰などによって批判的バズツイート全般が拡散されやすくなったかについては慎重に検討する必要がある。
もちろん、それは⻑期期間のツイート、バズツイート以外のツイートも収集・分析することで議論できるが、2 章で述べた X API の制限により、そのようなデータ収集は本稿では（あるいは多くの研究者にとって）困難となっている。

119

Golden, Paige, and David Danks. "Ethical obligations to provide novelty." Proceedings of the 2021 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, andSociety. 2021. https://doi.org/10.1145/3461702.3462555

35

3.2. 収益獲得や発信活動を⽬的とするユーザーの⾏動統制
2.3.2 節の結果からは、閲覧数獲得を⽬的としてバズツイートへリプライを⾏うアカウントは確かに存在しており、それらのアカウントはコミュニティを横断してトピックを問わずリプライを⾏うこと、リプライを⾏うユーザーの中では相対的に多くのフォロワーを抱えていること、botやスパムアカウントでなく「⼈間らしい120」リプライを⾏うアカウントも多数存在していることが確認された。⼀⽅、当初の「ビジネスアカウントもリアクション獲得を⽬的として煽動的・攻撃的なツイートをする傾向があるのではないか」という想像と反して、むしろビジネスアカウン
トはポジティブなテキストによる「元のバズツイートへの共感」をリプライする傾向が強いことがわかった。
もちろん、攻撃的なコミュニケーションよりも共感的なコミュニケーションが⾏われることは歓迎されることである。⼀⽅で、このように収益を動機としてリプライを⾏うようになったユーザ
ーは必ずしも真の共感を⽰しているとは限らない。1.4 節でも指摘されたように、収益や発信といった⽬的を持つユーザーはプラットフォームに「気に⼊られる」⾏動をせざるを得ないこと、それが場合によってはユーザーの⾏動の偏り、プラットフォーム事業者による統制・制御をもたらす可能性があることは留意する必要がある。
ただし、このようなリプライを⾏うアカウントが収益化プログラムの施⾏によって「新しく」発
⽣あるいは増加したことを正当な統計的⼿続きに基づいて指摘するには当然、現在のリプライのみの分析ではなく収益化プログラム施⾏前との⽐較が必要である。そしてそれが本稿で⾏われなかったのは、2 章に述べた X API の制限によって過去のデータ取得が困難となったためである。

3.3. プラットフォームの社会的影響や責任の不透明化
2.2 節の各段落で整理したように、多くの研究者が現実的に利⽤できる X API のプランでは、扱えるデータ量の不⾜の問題はもちろん、事後分析や⻑期的な⽐較分析を⾏うための過去のデータ、
情報拡散経路の分析に寄与するフォロー・フォロワー関係のデータにアクセスできなくなった。
ソーシャルメディア上での⼈々の振る舞いや情報拡散経路、特に機械学習に基づくレコメンデー
ション機能の⼊出⼒関係やそれがもたらす影響は、システムの設計者であってもそのアルゴリズ
ムのみから理解することは困難である（1.4 節）。そのため、実際のデータを⽤いてそれらを分

120

バズツイートへのリプライを⾏う bot は、他のユーザーのリプライや引⽤リツイートの転載や、⽣成 AI による⾃動⽣成⽂などをリプライする傾向がある。

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析・洞察するソーシャルメディア研究の取り組みは、ある意味で「公益性の観点でも適切なアルゴリズム、プラットフォームであるか」を評価・監査する役割がある。ここまでで指摘したようにレコメンドアルゴリズムの社会的責任についても倫理的・法的・社会的観点からの注⽬は⾼まっており、ユーザーがフィルターバブルに閉じ込められることを可能な限り回避し、ソーシャル
メディア空間での分断をいかに緩和してゆくかがプラットフォーム事業者に問われている。
Hickey et al.（2023）は Elon Musk ⽒の就任直前後の 2022 年 10 ⽉ 1 ⽇から 11 ⽉ 29 ⽇のツイートを（当時は利⽤可能であった学術研究⽤ API で）分析し、同⽒の施策によってヘイトスピー
チと bot が増えた可能性を指摘した 9。加えて、Elon Musk ⽒が COVID-19 の誤情報規制ポリシーの削除121、ヘイトスピーチ・⾃殺・児童搾取などの問題に取り組む同社の委員会である Trustand Safety Council の解散 21 などを⾏ったにもかかわらず、2022 年 11 ⽉ 23 ⽇に「買収前よりもヘイトスピーチが低いレベルにまで低下した」と主張したこと、そのヘイトスピーチの調査⽅法については明らかにしなかったこと122も⾔及された。
今回の分析結果でも、現在の X はユーザーのネガティブな感情を誘発させ、分断をますます加速させる可能性があることが⽰唆された。しかしデータ取得の量や期間の制限により、その分析プ
ロトコルや結果には⼗分な妥当性を担保できなかった。ここで、もし例えば Hickey et al.（2023）の先⾏研究と同様に、
X 社が調査⽅法を明かさずに「X 上でフィルターバブルは改善されている」と主張した場合、少なくともその妥当性の検証や⽐較は⾏えず、そのまま X 社にとっての「居⼼地の良いフィルターバブル」で X 社の主張を受け⼊れてもらうことも可能かもしれない。
以上より、X 社が X API に課した制限は、⼈々の情報⾏動への影響や社会的責任を明確化させず「倫理的に適切なプラットフォームであるか⾃体を問わせない」という倫理的問題を引き起こしていると考える。

121

Donie O'Sullivan. “Twitter is no longer enforcing its Covid misinformation policy”. Associated Press News. (2022.11.29).
https://edition.cnn.com/2022/11/29/tech/twitter-covid-misinformation-policy/index.html

122

Sheera Frenkel and Kate Conger. “Hate Speechʼs Rise on Twitter Is Unprecedented, Researchers Find”. The New York Times.

(2022.12.2). https://www.nytimes.com/2022/12/02/technology/twitter-hate-speech.html

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4. おわりに
本稿では X 社のサービス動向を ELSI の観点から概観し、特にレコメンド機能や収益化プログラ
ムがユーザーの⾏動にどのような影響をもたらすかに着⽬した。
現在の X では批判的な感情を誘発させられる機会がこれまで以上に増えた可能性があり、もしそれが正しければフィルターバブ
ルのさらなる加速につながるリスクがある。加えて、これまでのソーシャルメディア研究の⽅法によってプラットフォームの社会的影響を評価すること⾃体が X API の制限によって困難となっており、プラットフォーム事業者の社会的責任が不透明になってゆく可能性がある。
産学官のステークホルダーは、現代社会で影響⼒を持つソーシャルメディアの在り⽅を問い、事業者の営利と社会の公益性が共存可能な監査体制や法整備などを推進してゆくことが望まれる。
最後に、ユーザー個⼈としての我々がいかにソーシャルメディアと付き合うことができるかについて、本稿で述べた X のサービスがもたらしうる ELSI を踏まえて私⾒を述べる。
強制的におすすめタブを⾒せられることで誰もがフィルターバブルの「居⼼地の良さ」に飲み込
まれうるという指摘（3.1 節）が同意されるとしても、その課題解決を「ソーシャルメディアから距離を置けばいい」とユーザーの⾃⼰責任に押しつけることは容易い。しかし、例えば基地周辺などに⾃ら住む⼈々の意思決定は、転居による経済的・精神的負担、あるいは地域コミュニテ
ィへの愛着などの多層的な価値判断と制約の中で折り合いを付けて選ばれたものであり、それを「⾃らの意思で住んでいるのに不満を述べるのはおかしい」と批判することの持つ“⾃⼰責任論の暴⼒性”も⽣活史研究の中では指摘される123。つまり、ソーシャルメディアという⽣活圏においても、それぞれの事情によって望む・望まないに関わらず「ソーシャルメディアを辞められない」という状況も存在する。例えば 1.1 節で述べた Facebook 社の「いいね」の数値の⾮表⽰機
能実装時には、インフルエンサーとして⽣計を⽴てるユーザーのセルフプロモーションへの影響も同時に指摘された 16。X においても、例えばフリーランスとして活動しているイラストレータ
ーの⼈々の「X は⽣活のための仕事の基盤になっているので、アルゴリズムの都合でインプレッ
ション数が下がったり、X の都合で振り回されたりして困っているが辞めることもできない」といったツイートを⽬にすることもある。
また、仮に個⼈がソーシャルメディアの利⽤を辞めたとしても、ソーシャルメディア上の価値観で育った他者と現実世界で向き合う場⾯も今後ますます増えてゆく。筆者においても、ソーシャ

123

岸政彦, ⽯岡丈昇, 丸岡⾥美. “質的社会調査の⽅法”. 有斐閣ストゥディア. p.235-236.（2016）.

38

ルメディアの影響で広まったと時折語られる「論破ゲーム」の価値観に根差した⾔動124を⾏う児童に科学教育の場で向き合った経験がある。
総じて、ソーシャルメディアの影響からはユーザー⾃らの⾏動で逃れることはできず、また個⼈がそのマクロな影響と対抗することも困難である。しかしそれでも「⾃分や他者はソーシャルメ
ディアのシステムに何を思わされているのか・何をさせられているのか」を⾃覚的に捉えることは、例えば気づかないうちに感情を誘発されて攻撃や分断に加担してしまうことを防ぐ⼀助にはなると考える。「⾃ら主体的に、客観的な情報や多様な意⾒に触れましょう」という標語的なメ
ディアリテラシーの啓蒙よりは、それを分かっていたとしてもできないかもしれない⾃⼰や他者を⼀旦認めることが、“リテラシーの無い異質な批判対象”同⼠の分断を再解釈する、少なくとも無⾃覚に攻撃し合うことに⻭⽌めをかける役に⽴つのではないだろうか。
⽣活者としての我々は、⾝を置いている構造をメタに捉えることから、ソーシャルメディアに飲み込まれず付き合ってゆく⽅法を考えてゆけるかもしれない。

124

岡⽥有花. “ひろゆき⽒「『はい論破』⾔ったことない」「それってあなたの感想ですよねは 1 回きり」なぜ誤解広がる？”. Yahoo!ニュース エキスパート. (2023.9.10). https://news.yahoo.co.jp/expert/articles/a7a22cf8faa4211c882d5d319169ac05cd8398af（2023.10.20 閲覧）

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ELSI NOTE No. 33

令和 5 年 11 ⽉ 8 ⽇

X (旧：Twitter) のバズツイートの変化から⾒るプラットフォーム事業者の施策がもたらす ELSI若林

魁⼈

⼤阪⼤学 社会技術共創研究センター

特任研究員 (2023 年 11 ⽉現在)

Examination of the ELSI of X (former Twitter) platform providers focused on buzz tweets
Kaito Wakabayashi

Research Center on Ethical, Legal and Social Issues, Osaka University40〒565-0871 ⼤阪府吹⽥市⼭⽥丘 2-8
⼤阪⼤学吹⽥キャンパステクノアライアンス C 棟 6 階
TEL 06-6105-6084
https://elsi.osaka-u.ac.jp

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