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東日本大震災時におけるTwitter上での流言の発生, 伝播, 消滅プロセスI
Birth, growth and death of eRumors during the Great East Japan Earthquake
disasters: literature review and case studies, part I
Author
濱岡, 豊(Hamaoka, Yutaka)
菊盛, 真衣(Kikumori, Mai)魏, 敏(Wei, Min)林, 艶葒(Lin, Yanhong)朱, 彦(Zhu, Yan)
Publisher
慶應義塾大学出版会
Publication year 2013
Jtitle三田商学研究 (Mita business review). Vol.55, No.6 (2013. 2) ,p.89- 120
JaLC DOI
Abstract
本研究では, 2011年3月11日の東日本大震災時に生じた流言について, 発生, 伝搬,
消滅プロセスを明らかにすることが目的である。このために,「東日本大震災ビッグデータワークショップ - Project 311 -」で提供されたTwitterのアーカイブを用いて,5つの流言について事例分析を行う。本稿では関連研究のレビュー,
データの概要説明, そしてコスモ石油爆発に伴う有害物質という流言の事例研究をまとめる。この事例からは, 以下の点が明らかとなった。テレビからの映像による
石油コンビナートの爆発による不安の拡大, それに伴うツイートによる情報提供,
それらが総合化されて流言が発生した。伝達プロセスで友人や工場勤務の人からの情報といった権威付けが行われるなどメッセージも変容した。流言の発信源は一般の者であり, オピニオン・リーダーではない。ただし,次数の高い者に「拡散を依頼する者」が存在し,依頼されて実際に拡散した有名アカウントも存在する。時系列分析を行った結果,
以下の点もわかった。TV
での報道が石油コンビナートや火災に関連するツイートを増加させ, それが流言(誤情報)ツイートを増加させた。多くの人はタイムラインに注目して流れる情報をRT する傾向があり, 訂正情報は誤情報ツイートによって阻害されるが,誤情報を訂正ツイートで減少させることはできない。ただし,コスモ石油のホームページでの発表, 官公庁の同様のツイートなど,
信頼できる情報源の発信が訂正ツイートを促進した。
Notes
資料

Genre
URL

挿表
Journal Article
https://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/detail.php?koara_id=AN00234
698-20130200-0089

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東日本大震災時における Twitter 上での流言の発生，伝播，消滅プロセス

I

2013年1月21日掲載承認

三田商学研究第55巻第 6 号
2013 年 2 月

資料

東日本大震災時における Twitter 上での流言の発生，伝播，消滅プロセス I
濱

＜要

岡

豊

菊

魏

敏

林

朱

彦

盛

真

衣

艶

約＞

本研究では，2011年 3 月11日の東日本大震災時に生じた流言について，発生，伝搬，消滅プロ
セスを明らかにすることが目的である。このために，「東日本大震災ビッグデータワークショッ
プ - Project 311 -」で提供された Twitter のアーカイブを用いて， 5 つの流言について事例分析を行う。本稿では関連研究のレビュー，データの概要説明，そしてコスモ石油爆発に伴う有害物質という流言の事例研究をまとめる。この事例からは，以下の点が明らかとなった。テレビからの映像による石油コンビナートの爆発による不安の拡大，それに伴うツイートによる情報提供，それらが総合化されて流言が発生した。伝達プロセスで友人や工場勤務の人からの情報といった権威付けが行われるなどメッセージも変容した。流言の発信源は一般の者であり，オピニオン・リーダーではない。ただし，次数の高い者に「拡散を依頼する者」が存在し，依頼されて実際に拡散した有名アカウントも存在する。時系列分析を行った結果，以下の点もわかった。TV での報道が石油コンビナートや火災に関連するツイートを増加させ，それが流言（誤情報）ツイートを増加させた。多くの人はタイムラインに注目して流れる情報を RT する傾向があり，訂正情報
は誤情報ツイートによって阻害されるが，誤情報を訂正ツイートで減少させることはできない。
ただし，コスモ石油のホームページでの発表，官公庁の同様のツイートなど，信頼できる情報源の発信が訂正ツイートを促進した。
＜キーワード＞
災害流言，Twitter，社会ネットワーク
も通じにくくなり，近親者の安否も確認しづらい

1

はじめに

など，情報伝達という観点から大きな課題が明らかとなった。

2011年 3 月11日の東日本大震災によって多くのこれらの中で，近年，急速に普及した Twitter

方々が犠牲となった。電子掲示板による被災者のについては，震災直後でも比較的コミュニケー

情報共有などインターネット上での新たな動きもションがとれたこともあり活発に利用された。たみられた。一方で，発生直後は電話や電子メール

だし，過去の災害時と同様，流言が生じたことに

三

田

表1

商

学

研

究

類縁概念の整理全体を指す用語
社会情報的西田（1937）
流言蜚語Knapp（1944）
rumor
rumor
Allport and Postman（1947）
rumor
rumor
Allport and Postman（1947）の南 デマ
デマ
による翻訳
Shibutani（1966）
rumor
rumor
Kapferer（1987）
rumeurs（仏語）rumeurs
Kapferer（1987）の古田による訳 うわさ
うわさ
廣井（1986）
流言
川上（1997）
うわさ流言
稲葉（2003）
うわさ
Difonzo and Bordia（2006）
rumor

意図的

身近な内容

rumor
rumor
デマ

rumor
rumor
デマ

rumor
rumeurs
うわさ

rumor
rumeurs
うわさ
噂
ゴシップ

デマ

gossip

出所） 中村（2001）に筆者加筆

よって，混乱が生じた部分もある。本研究の目こと。

的は，（災害）流言の発生，伝搬，消滅プロセスを明らかにすることである。このために，「東日本大震災ビッグデータワークショップ - Project1）1 ） 関連研究
・流言，デマなどの類縁概念

311-」で提供された Twitter のアーカイブを用い研究を進めるにあたって，濱岡（1995）を参照て， 5 つの流言について事例分析を行う。なお，

しながら，類縁概念との比較を行っておく。本稿

本稿では定性的な分析を行うが，コスモ石油の事

で事例研究するツイートを「デマ」と呼ぶことも例については，報道内容との関係を定量的分析も多い。ただし，「デマ」はドイツ語の「デマゴ行った。これについては濱岡（2012c，2013）をギー demagogie」を語源とし，「特定の政治的意参照されたい。なお，事例が多いため，本稿では図のもとに人びとを煽動しようとし，故意に事実関連研究のレビュー，および，「コスモ石油からを歪曲して民衆の間に流布される虚偽の言説」と

2）の有害物質」流言の事例研究を紹介する。残りのされる（小川，1971）。デマはドイツ語源である

事例については次号で紹介する。

ためか，米国における研究では用いられていない。
例えば，Allport and Postman（1947），Knapp（1944）

2

関連研究

は大戦中の敵国のプロパガンダによる（と考えられる）ものについても，rumor という言葉を使っ

ここではまず，関連研究を概観する。多様な分ている。同様に Shibutani（1966）の著作におけ野があるが，まず流言，デマ，クチコミなど類縁る章に概念の定義，流言 rumor についての古典的な研ことにみられるように，意図的に操作されるもの

political manipulation of rumorがある

究，伝達や伝達経路に注目した研究，日本での研も rumor としている。比較的新しい Rosnow and究， 情 報 ネ ッ ト ワ ー ク 上 の 流 言， 災 害 流 言，

Foster（2005） に よ る サ ー ベ イ で も rumor とTwittter を用いた研究について概観する。なお，gossip と い う 言 葉 し か 使 わ れ て い な い。 中 村

消費におけるクチコミに関する研究については濱（2001）は類縁概念を内容に基づいて，社会情報

岡（1994，2006），濱岡，里村（2009）を参照の的なもの，意図的なもの，身近なものに分類して

1）「東日本大震災ビッグデータワークショッ
プ - Project 311 -」のホームページには，報告会などの資料もアップロードされている。
https://sites.google.com/site/prj311/

2） 例えば総務省（2012）でも，デマという言葉が使われている。
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/
whitepaper/ja/h23/html/nc143c00.html

東日本大震災時における Twitter 上での流言の発生，伝播，消滅プロセス

Iいる。彼は表 1 にあるように「デマ」という言葉

確認の手段的な情報であり，曖昧な状況の意味づ

は日本人の研究者に特有であることを示している。

けをしたり，不安な状況に対応する機能をもつ。

近年はインターネット上での情報伝達が極めて一方，gossip は社会的な関係を構築するために，重要になっており，情報処理研究者もインター

私的な事柄への評価を含む情報であり，楽しみや

ネット上での情報伝達に注目している。それらを社会的な情報を与えたり，グループを維持する機

包 括 的 に サ ー ベ イ し た わ け で は な い が，ACM能をもつ。

（Association for Computing Machinery） の ソ ー

これらは流言と噂を分けて考えているが，日本

シャルメディアに関する国際会議のトピックの 1の研究者にも分けずに考える者もいる。なお，稲つとして false information という語が当てられて葉（2003）は「うわさ」を最も広義な概念としている。これは，そもそも発信源を特定し，それが捉え，内容（有用／楽しみ）と，時間的パターン

意図的か否かを確認することは極めて困難である（一過性／再帰的）との組み合わせによって 4 種

ためかもしれない。

類に分類した。有用で一時的な「流言」，楽しみ「流言」と「噂（うわさ）」も似ているため表 1のためで一過的な「ゴシップ」，有用で再帰的なにあるように，一貫して「流言」を使う研究者も「再帰型流言」，目的的で再帰的な「都市伝説」。

いれば，「噂（うわさ）」を使う研究者もいる。こ彼は流言とデマは同じとしている。

3）

6）

れ ら は い ず れ も 英 語 で は「rumor」 と な る。

このように「デマ」については，他国では用いKnapp（1944）は，
rumor を a proposition for belief

られていないこと，発信者の意図を特定するのはof topical reference disseminated without official

困 難 で あ る こ と か ら， 以 下 の レ ビ ュ ー で はverification. （p.22）と定義している。内容につ「rumor」については「流言」，「gossip」を「噂」

いては「時事的である」こと，「公式的な確認がと呼ぶこととする。

4）

されていない」ことを指摘している。Allport and・流言についての古典的な研究

Postman（1947）はニュースと流言を比較し，前まず，清水（1937，1947，2011）による先駆的者は確実，
後者は不確実であると指摘している。このように不確実であることは rumor の大きな特徴である。
「流言 rumor」と「噂 gossip」も類似しているが，Rosnow（1976）は，流言は，その真偽を確認できないのに対して，噂については，知られた5）

事実である場合もあるとしている。一方，廣井（1986）は「流言」は社会的・一般的な事象に関する情報であるのに対して，「噂」によって伝達される情報はこれと比べると個人的としている。
Difonzo and Bordia（2006）は rumor と gossip を文脈，内容，集団への機能の違いから対比している。前者は曖昧もしくは不定な状態で生じる，未3） 24th ACM Conference on Hyper text andSocial Media の call for paper。
http://ht.acm.org/ht2013/tracks/social/4） Knapp（1944） は，rumor は 神 話 myth， 伝
説 legend と 類 似 し て い る が， 時 事 的 な 問 題
topical であるとしている。
5） Rosnow（1976） は さ ら に，「 う わ さ ば な しhearsay」もあるとしている。

6） こ の 他 に も 現 代 版 の 怪 談 と も 呼 べ る「 都市 伝 説 urban legend」 と い う 分 類 も あ る（Brunvand, 1984）。
参考までに，濱岡（1995）は，消費者間のクチコミについて，以下のように定義した。（i）
か ら（iii） は Arndt（1967） の Word-of-Mouthの定義であり，残りは流言，噂などと区別するために設けた条件である。
（i） 話し手と受け手の間のコミュニケーシ
ョンであること。
（ii） ブランド，製品，サービス，店に関する話題であること。
（iii） 受け手が非商業的な目的であると知覚していること。
（iv） ブランド，製品，サービス，店についての不確実性を低下させることを目的として行われる相互作用であること。
（v） 話し手は受け手と比べて，より確実な情報もしくは知識をもっていること。
（vi） 通常の社会状況の下で行われるコミュ
ニケーションであること。
（vii） 相互作用に先だって，話し手受け手が社会的な関係によって結ばれていること。

三

田

商

学

研

究
7）

な研究を挙げておく。彼は，通信や報道の機能がAllport and Postman（1947）は，この分野では停止したときの情報への飢えが，流言蜚語を発生

もっとも有名な本であり，第二次世界大戦中に生させること，つまり，権威による報道がされないじた流言の弊害を低下させるための研究である。

ときに，それを補完するために流言蜚語が生じる

彼らは，当時発生した流言を収集し，分析することした。これは後述の Shibutani（1966）の見解とによって，次の公式を提案した。

を先取りした議論である。報道の機能停止は，天変地異だけでなく，当局による管制によっても生流言の強さ Intensity（流布の範囲，量） 〜
情報の（個人にとっての）重要さ Importance

じるという。流言にはいくらかの「アクチュア×ル」な問題が含まれているが，それは自分で目撃するだけでなく，報道によっても得られるという。

情報の曖昧さ Ambiguity

足し算ではなく，掛け算になっていることは重

彼は報道は民衆からすると外部から提供される情要である（廣井，2001）。彼らの本に紹介されて報であるのに対して，輿論は民衆内部の共通見解

いるように，アフガニスタンのラクダ市場のことであるとし，民衆から生じる流言は輿論を反映しを米国人はよく知らないが，彼らにとって重要でたものであること，さらに共通の問題意識があるはないので，米国では流言にはならない。つまり，からこそ生じることを指摘した。公には表明でき

重要さ，曖昧さのどちらか 1 つでも欠けると社会ない意見が流言という形で表明されるため，タには広がらないのである。これを敷衍すると，社

ブーが多い抑圧された国ほど，それに対抗するた会の多くの人々に重要だと思われ，情報の確からめに流言蜚語が発生すると考えた。

しさを確認できない情報ほど広がりやすいことに

Knapp（1944）は，前述のような定義を行い，流言は人々の願望，恐怖，もしくは敵対心を反映なる。
当時の流言は口頭での伝達を前提としたものでしたものであるとし，流言を次の 3 種に分類した。 あり，伝達の過程によって内容が変化していく。
「夏までにはドイツで革命がおきる」というよう

彼らは伝言ゲームのような実験を行い以下の点をな「願望流言 wish rumor」。「真珠湾で全艦隊が明らかにした。説明に含まれる要素の数は， 1 か

破 壊 さ れ た 」 と い う よ う な「 恐 怖 流 言 bogie

ら 3 段階目までで急速に減少するが，それ以降はrumor」。
「カソリックは徴兵を逃れようとしていほとんど減少しない。これは，話者が重要と考える 」 と い う よ う な 社 会 を 引 き 裂 く「 分 裂 流 言るか，伝達しやすい内容に絞り込まれ「平均化／wedge-driven or aggression rumor」。 彼 は1942年

単純化 leveling」されていくが，簡単に記憶，伝に1,089件の流言を収集し，全体の65.9％が分裂流達できる内容になると，安定するためである。伝8）

言であることを見いだした。さらに，心理学の記
憶研究の知見を参考に，流言が広がる条件として，記憶できる程度の短さ，ストーリーの興味深さ
good story を挙げた。また，事実とかけ離れているほど歪みやすいこと，名前や数字などは最も変化しやすいこと，より権威のある情報源を提示す
るように変化すること，伝統文化に適合するように変容するといった特徴を指摘した。さらに，流言を管理する方法として，メディアやリーダーの信頼を高めること，できるだけ早く多くの事実
news を提供すること，情報にアクセスしやすくすること，流言をするような暇な時間を過ごさないことや，流言を拡散すること rumor mongering
は恥ずべきことだとキャンペーンすることを挙げた。

7） 原題は The Pshchology of Rumor であるが，
南による日本語翻訳版では，『デマの心理学』と訳されている。第二次世界大戦中のドイツなど敵国のプロパガンダによるものを中心に取り
上 げ て い る た め だ と 推 測 す る が， 本 稿 で はrumor の訳として，より適切と考える「流言」をあてる。
8） 教室で以下のような実験を行った。数名程度を教室から出す。残りの者に，事故や戦闘の絵をみせる。 1 名を教室に呼び戻し，教室に残った者をランダムに選んで，何を見たかをなるべ
く詳しく報告させる。次の 1 名を呼び戻し，最初に呼び戻した者に何をきいたかを説明させる。これを繰り返す。流言は人の目を意識しながら行われるので，これを教室で皆がみている前で行う。

東日本大震災時における Twitter 上での流言の発生，伝播，消滅プロセス

I達の過程では，重要だと思われる点が強調されたという機能があり，話し手が（他の人が知らな

り， 大 き さ や 数 が だ ん だ ん 増 加 す る「 強 調 化い）新しい価値を付け加えることによって流言は

sharpening」や，話者になじみのある内容に変化

成長し，それができなくなった場合に消滅するこ

したり，より一貫性がある内容，社会の信念体系とを指摘した。さらに，新聞やテレビなどマスコに則った方向に「同化 assimilation」される。

ミの発達によって，流言が速く広く伝達されるよ

Allport and Postman（1947）は，タイトルにあうになっただけでなく，場合によっては新聞やテるように個人レベルの「心理学」からのアプロー

レビの記者の記事が流言の源になる場合があるこ

チを中心にしたが，Shibutani（1966）は，社会とも指摘した。

心理学的な視点から流言に注目した。制度的な情

これらは米国における研究だが，ヨーロッパの報チャネルの機能が低下し，人々が欲している情研 究 も 紹 介 し て お こ う。1969年， フ ラ ン ス の報を提供できなくなった場合に不確実性が増大す

Orleans でブティックの試着室に入った女性が誘る。その場合，人々は会話という補助的なチャネ

拐され，外国に売り飛ばされるという流言が生じ

ルを通じて，情報を伝達，解釈し，不確実を低下た。Morin（1969）は，発生直後にこれについてさせたり，意味を見いだす。彼は流言をこのようの調査を行った。この流言は思春期の少女らの中な「集合的相互行為 collective interaction」の結で発生したが，それが母親などに知れわたった。

果（もしくはプロセス）であると考えた。Allport

母親らが，少女の性への興味を抑圧するためにこand Postman（1947）が情報の変容は，話者の忘の流言を否定する情報を流したことによって，知却，トピックからの情報の脱落や歪みと考えたのらなかった者が，この流言を知ることになってしに対して，Shibutani は，より積極的な問題解決

まった。このような流言の広がりとともに，ユダ

もしくは熟慮 deliberation の結果であると捉えた

ヤ人が誘拐しているという，民族差別的な意識とのである。このプロセスにおいて人々の果たす役

結びついていった。このように，Morin はこの流割は異なっており，情報を伝える「伝達者」，情言を追跡し，人々の意識との関わりを中心に考察

報の「解釈者」，疑問を抱く「懐疑者」，感情的に

した。

9）

11）

12）

広めようとする「扇動者」，傍観している「聞きKapferer（1987）では，P&G の悪魔主義流言手」などがあるとしている。流言はこのように集や行方不明になったフランス部隊など，より身近

合的相互行為であるため，抑止することは困難でな例を紹介している。彼は，流言の特徴は正しいあること，流言は虚偽の情報と捉えられることがか正しくないかということよりも，発信源が「非多いが，真実の場合もあることを指摘している。

公式 unofficial」であることにあり，人々の間でこれら研究は戦時中の流言を中心に分析したが， 伝達される間に権威のある公式な情報源に，根拠
Rosnow and Fine（1976）は，1960 70年代の流言を求めるプロセスが伴うことを指摘した。フランrumor と噂 gossip についてまとめた。典型的なス に お け る 流 言 に つ い て は， 後 述 の Kapfererのはビートルズのある曲を逆回しで再生すると，（1989）でも分析されている。

ポール・マッカートニーの死を示唆する歌詞が聞
こえるという流言である。これは，ラジオの投稿から始まり，他の曲でも同様のことが指摘されたり，ビートルズのジャケットがポールの死を暗示しているなど，流言の広がりとともに新しい意味
10）

づけが行われた。流言は不確実性を低下させるだ
けではなく，楽しみのために行われることを指摘した。さらに，流言には，語り手の地位を高める
9） Knapp（1944）も流言によって人々が意味づ
けや解釈を行うことを指摘した。

10） なお，彼は流言は真実を確認できないものとしたが，流言の例として挙げたポール・マッカ
ートニーの事例については真偽を確認可能である。
11） この流言は終息したものの，その後も類似の流言が日本を含む各地で発生している。
12） P&G の月の形のロゴには，悪魔の数字である「666」が隠されているなど，悪魔主義であるという流言。これは米国の事例である。なお，訳書では「うわさ」としているが，本稿では流言と呼ぶ。

三

田

商

学

研

究

・流言の発信るのでボイコットするように」というリーフレッ

流言の法則については，発信する者の動機が含

ト流言が発生した。Kapferer（1989）は，これにまれていないが，それを導入しようという研究もついてアンケート調査を行い，以下の点を明らか行われてきた。Rosnow（1980）は「流言への信にした。一般の主婦のこのリーフレットへの接触

念 belief」，Rosnow et al.（1986）は，状況や流言率は31％。若い方，世帯人数が多い方がこの割合それぞれへの「不安 anxiety」「流言の不確実性

が 高 い。 入 手 経 路 は 多 様 で，「 地 方 紙（11 ％）」uncertainty」, そして個人の特性として「信じや「スーパーや銀行の入口（ 5 ％）」が比較的多く，

すさ credulity」に注目した実験を行った。同様「病院（ 2 ％）」で入手した者もいる。受け取ったに，Pezzo and Beckstead（2006） は， 不 安 を 状者は，「他の人に話した（40％）
」「他の人にリー

況的不安（situational anxiety），それぞれの流言

フレットをみせた（24％）」など他者に伝達するに特有の不安（rumor-specific anxiety），および割合が高い他，「買い物の参考にする（20％）」個 人 の 特 性 と し て の 不 安 の 感 じ や す さ（trait「家の中に貼っておく（12％）」など実際に利用すanxiety）に分類した。大学生に対して，最近きる者もいる。オピニオン・リーダーと考えられる

いた流言を他者に伝達したかを調査し，以下の点

医者では39％，教員では49％がこのリーフレットを明らかにした。まず，信念は，流言の伝達に正に接触した。接触した医者，教員の半数以上が，の影響を与える。ただし，信念が高い場合，流言

このリーフレットの内容に同意し，リーフレット

による不安は，流言の伝達に正の（線形的）影響にかかれていることが本当かを確認した者も， 2を与える一方，信念が低い場合，流言による不安

割程度しかいない。つまり，オピニオン・リーと流言の伝達の間には，逆 U 字型の関係が存在

ダー的な者も，この流言を信じたのである。

する。すなわち，流言による不安が中程度のとき，・流言と株価より多くの人に伝達される。さらに，状況的不安

株価の変動を目的とする「風説の流布」は，日が高い場合のみ，流言特有の不安は，流言の伝達本でも証券取引法で禁止されているが，専門家なに影響を与える。

ど に よ る 推 奨 は 行 わ れ て い る。Palmon et al.

・流言の伝達経路（2009）はコラムニストの推奨が株価に与える影

これらは個人の情報伝達の動機などに注目した響を実証した。また，Kiymaz（2002）は，「投資ものだが，情報の伝達経路に注目した研究もある。 者は，新聞や雑誌に掲載された株に関する流言にBuckner（1965）は流言は A → B → C → D のよ

従って取引をすることで，利益を得られるのか」

うに直線的に伝達されるだけではなく，A → D，を明らかにするために，イスタンブール証券取引

B → D，さらには C → A のように多重のネット所上場企業の株に関する流言と株価収益率についワ ー ク（multiple interaction network） で 伝 達 さて分析した。その結果，全企業で平均すると，流れることを指摘した。前者については，誤った情言の公開日前は通常以上の収益が得られる一方，報のまま急速に広まるが，後者では他者間で情報流言の公開日以後は通常以下の収益しか得られながやりとりされるため，伝達速度は遅くなるが，いことを示した。つまり，投資家は，新聞や雑誌

正しい情報が増加すると考えた。彼はあるコミュに掲載された株に関する流言に従って取引をしてニティにおけるビラ投下についての流言の流れをも利益を得られない。ただし，大規模な企業の場

分析することによって，これら 2 つの経路が混在

合，流言の公開日以後も，通常以上の収益が得らしており，多重経路の方が情報が正確になることれることが観察された。

を示した。なお，後述する木下（1977）も情報の伝達経路を追跡した。

・情報ネットワーク上の流言
古典的な流言は，対面での会話によって伝達さ追跡するのではなく，事後的にアンケートを行れることを前提としているが，情報ネットワーク

うことによって伝達プロセスを把握することも可

上での流言も生じるようになった。Bordia and能である。1970年代末，フランスでは「下記のRosnow（1998）は「パソコン通信 Prodigy がユー

メーカーの製品には，有毒な添加物が含まれていザーのパソコンのハードディスクを覗いている」

東日本大震災時における Twitter 上での流言の発生，伝播，消滅プロセス

Iという電子掲示板上の流言について分析した。彼る相手が少ない）ノードは，リンクしている相手

らは Shibutani（1966）の集団的相互作用によるから伝達された情報を，即座に他のリンク相手に問題解決という立場から，投稿の内容を「証明」

拡散する。一方，次数が高いノードは多くの人と「不安」「疑問」「慎重」「反信念」「その他」に分リンクしているので，それらからの情報を吟味し，類した。 6 日間，30人による47メッセージを分析伝達するには時間がかかる。ただし，次数の高いした結果，時間とともに「疑問」が減少し「証ノードをつなぐ，より次数の低いノードが，次数明」が増加することを示した。この研究では，半の高いノードに情報を push することによって，数程度のメッセージが「その他」に分類される結情報伝播が促進される。これまでは，次数の高い

果 と な っ た。 こ の た め，Bordia and DiFonzo

ノードがオピニオン・リーダーやネットワークの（2004）は，流言の内容を，「慎重」「不安」「確ハブとして注目されてきたが，それらをつなぐ，証」「疑問」「情報提供」「信念」「不信」「意味づより低い次数の者も重要なのである。

け」「指向」「皮肉」「希望」「個人関与」「本題外」

ネットワーク上での情報の伝達の速さについて「コード化できない陳述」に細分化した。彼らはの 研 究 は 極 め て 限 ら れ て い る。 流 言 で は な く

インターネットにおける恐怖流言と願望流言につ「ニュース」に近いが，紹介しておこう。1994年，

いて内容分析を行い，以下の点を見いだした。願

インテル社が発売した CPU ペンティアムの浮動

望流言よりも恐怖流言において，不安に関する内

小数点にバグがあることを米国の数学者が発見し，容が多い。流言の各段階において，内容が異なる。

インテル社に伝える一方で，ニュースグループにさらに，各種類の流言を伝達しやすい人を識別し投稿した。柴内，池田（1997）はこの「CPU ペ

た。

ンティアムの欠陥」というニュースが，情報ネッ

13）Buckner（1965） は， 情 報 伝 達 経 路 を ネ ッ ト

トワーク上でどのように伝播したかを明らかにしワークとして捉えるという重要な視点を提供した。

た。電子会議室やニュースグループなどの電子媒

このようなデータを収集，分析する社会ネット

体で，このニュースを初めて知った者が 6 割− 7

ワーク分析は当時から確立していたものの，デー割を占める。初めて知った時期を比較すると，日タの入手コスト，計算機の能力といった限界があ

本語のサイトは英語のサイトよりも 1 週間程度遅り，小規模なデータしか用いられなかった。これれている。このニュースを知って「友人と会話しに対して近年は，上述のような情報ネットワーク

た者（50−70％）」の方が，「メールで知らせた

14）

でのメッセージのやりとりが行われるようになり， （ 3 −21％）」者よりも多い。つまり情報ネット
それを人と人の関係として捉えるようになった。

ワ ー ク と い う バ ー チ ャ ル な 世 界 で あ っ て も，また，コンピューターの処理能力も飛躍的に向上

ニュースの伝達や情報の入手の可能性というリアした（濱岡，2007）。これに伴って，巨大なネッルな側面を無視できないのである。

トワークを分析対象とする「複雑ネットワークの・流言のコントロール

科学」と呼ばれる分野が急速に発展してきた戦時下での流言は兵士の志気を低下させたり，（Barabási, 2002；Watts, 1999, 2003）。
Doer et al.（2012）は，新しいノードを付け加

国 民 を 不 安 に 陥 れ る こ と が あ る。Allport andPostman（1947）は，戦時中の流言に対応するこえるときには，既に多くとリンクしている者にリンクされやすくなるという Barabási（2002）の「優先的選択モデル（PA モデル）」によって作成されたネットワーク，Twitter および Orkut という 2 種類の実データを用いて，ソーシャル・ネッ
トワーク内の情報伝播プロセスをシミュレーショ
ンした。分析の結果，Twitter では最も速く情報が伝達されることを示し，この原因について以下の点を明らかにした。次数の低い（リンクしてい

13） 非常に希な計算をした場合にしか発生しないバグであったので，確認することは困難であったので，聞き手にとっては不確実な情報であったといえる。
14） 彼らは，英語のニュースグループ，日本のニュースグループとパソコン通信 Niftyserve のフォーラムで，「ペンティアム」「バグ」について発言した者をログから抽出し，アンケート調査を行い以下の点を明らかにした。

三

田

商

学

研

究

とを目的として行われた研究であった。Rosnowにどう対処すべきかを，情報処理モデルを用いて（1976）は，流言を防止するための方策について実証した。「ミミズ・バーガー」ではない，とい1 章を割いている。（政府などからみて）実行容

う否定情報を提供すると，「ミミズ」と「ハン易な方法として，検閲，法律による禁止や制裁がバーガー」の関連性が強化記憶されてしまう。こある。ただし，禁止しても話をしたり，否定もしれに対して，ハンバーガーショップで提供される

くは訂正情報が火に油を注ぐ「ブーメラン効果」

多様なサービスの情報を提供すると，「ミミズ」が生じる可能性もある。日本でも関東大震災時にについての記憶の割合が低下する。また，「ミミは同様に禁止する法律があったが，効果はなく，ズ」について，よいイメージをあたえる情報を提治安維持法のような情報管理への危惧が広がった

供すると，負の効果が低下する。

という指摘もある（廣井，2001）。

16）

・日本での流言についての研究

Rosnow（1976）は戦時中の米国の流言クリニッ

日本の流言研究についてもいくつかを紹介してクを紹介している。シラキュース大学に設置されおこう。1973年愛知県豊川市で豊川信金がつぶれた流言クリニックは，流言を分析し否定する新聞るという流言が発生，取り付け騒ぎにまで発展し記事を毎週掲載した。そこでの経験から，早めにた。木下（1977）は，この流言の発生，伝播プロ

反証を挙げることが有効だが，「ブーメラン効果」

セスを追跡した。この流言の発端は，女子高生 3を及ぼすこともあるとしている。なお，同クリ

名の電車内での次のような会話にあるという。同

ニックは戦後も流言コントロールセンターとして信金に就職が内定した生徒に対して，別の生徒が存続した。

「豊川信金は危ない」とふざけて言った。もう一15）

彼はさらに，流言が生じる 4 つの状況それぞれ人の生徒が本当に危ないのだと勘違いして，叔母について，有効な対処法を提示した。暗殺など政に質問したところ，叔母はさらに別の人に質問し治的に不安な状況や，災害時など不安が急激に高た。その後，何人かを経て，同じ質問をされた商

まる場合には，信頼性の高いメディア，国などが店主が，豊川信金は危ないと誤解してしまい，取情報を提供することが有効である。偏見や差別な引先20人以上に電話で連絡した。これによって，

ど不信や不安が持続しており，流言が継続的に発急速に流言が広まって取り付け騒ぎにまで発展し生する場合には，「流言クリニック」「流言コント

た。この間 4 日間程度であったという。この研究

ロールセンター」のように，流言の発生をモニタ

は流言の発生，成長プロセスを追跡した極めて貴し，それが虚偽である場合には，新聞などで広報重な研究である。少なくとも発信源となった女子

し，また市民の相談窓口にもなると有効である。

高生には意図的なものはなかったといえる。

噂の場合には，名誉毀損など，法的な対処が重要である。
Kapferer（1987）は流言を分析するだけでなく，1980年代後半に，以下のナンバーのクルマは「当たり屋」なので，注意するようにという趣旨の「当たり屋注意情報」がビラや（当時急速に普それの利用，管理，対策も考える必要があるとし及した）ファクス経由で流布した。佐藤（1996）て，マーケティング，ファイナンス，政治などには，1996年に福島近辺で入手した「当たり屋注意

おける利用方法を提案している。さらに，流言へ情報」ビラ11種を分析した。まず，当たり屋に注の対抗方法 anti-rumor についても論じている。

意するようにという同じテーマであり，見出しや，消費についての研究だが，Tybout et al.（1981）

当たられたときの対応，友人などに広めるようにの研究を紹介しておこう。彼女らは「ミミズ・薦めることといった内容は共通している。ただし，バーガー」のような「製品についての負の流言」

リストアップされたクルマのナンバーや車種の数

15） 2012年11月のハリケーン Sandy に関してもFEMA は Rumor control center としたページを開設し，誤情報をリストアップした。
http://www.fema.gov/hurricane-sandy-rumorcontrol

16） 川上善郎教授（成城大学）のホームページ「うわさとニュースの研究会」は，日本における「うわさ」を収集し，基本文献などを紹介している。
http://homepage2.nifty.com/rumor/index.html

東日本大震災時における Twitter 上での流言の発生，伝播，消滅プロセス

Iや内容など，当たり屋を特定するために重要なは稲葉（2003）はドラえもんの最終回でのび太がずの情報が異なっている。また，重要と思われる

植物人間であることが判明する，という流言を分部分に手書きで注意を書き加えるなどの強調が行析した。情報ネットワークユーザーへのアンケー

われている。口頭ではなく，紙媒体なので，そのト調査であるが，この流言も対面でのクチコミにまま転送することもできるはずだが，これら変化

よる伝達の割合が高いことを示した。

が生じていることは興味深い。これを踏まえて，

17）・災害，震災と流言

佐藤（1996）は，流言への対応として，信頼でき

本稿では東日本大震災発生時における流言につる機関に問い合わせるなど，情報の真偽を確認す

いて分析するので，これについての研究も概観しることの重要性を指摘している。

ておく。このような研究はあまり多くはないが，1990年代末には日本でも携帯電話が急速に普及

東京大学の故廣井教授らは一貫して日本におけるし，それに伴って，「ワン切り」流言が生じた。

災害下における情報行動について調査を行ってき

これは，見知らぬ番号から携帯に着信があり， 1た。例えば，東京大学新聞研究所「災害と情報」

回だけ鳴らして切る。着信に残った番号に電話を研究班（1985）は，1983年の日本海中部地震直後

かけると10万円請求されるというものである。

に秋田県で調査を行い以下の点を明らかにした。

18）

2001年11月，「当たり屋」ビラとそっくりな「下69.7％が流言を聞き，その中では「地震が来る

記の番号からの着信があっても電話しないよう（53.6％）」が最も多い。情報源としては，「友人，に」という注意を同報メールで受け取った中村

職場の同僚（49.4％）」「近所の人（40.7％）」「テ（2001）は，この流言を分析した。その番号に電レ ビ， ラ ジ オ 放 送（11.7 ％）」 が 多 い。 流 言 を話すると，ダイヤル Q 2 のようなサービスにか「信用しなかった（26.6％）」に対して，「信用しかったものの，10万円は請求されず，流言である

た（17.3％）」「半信半疑だった（56.2％）」の方がことを確認した。NTT ドコモに問い合わせるこ多い。地震発生時に不安や危険をどれくらい感じとによって， 9 月頃から同様のメールへの問い合たかとの関係をみると，「信用した」割合は大き

わせが始まり，トヨタ自動車による社内向けの注くは変わらないが，「流言を信用しない」につい意喚起メールが作成された11月頃に急速に問い合ては，不安や危険を感じなかった人ほど割合が増

わせが増加した。転送履歴から， 1 日の間に 9 回加する。このように，災害時でも不安が大きく影転送されたメールもあり，急速に広まったことが響することが明らかにされている。

わかった。メールの文面を分析した結果，「NTT廣 井（1986） は，Allport and Postman（1947）に勤務している親戚からのメール」のように信頼のような個人レベルの見方では，社会現象として性を高めるように強調されたことがわかった。さの流言の特徴を捉えられない一方，流言は社会のらに，学生へのアンケート調査も行い，この流言構成員の「感情や欲求」によって発生するので，を知ったのは「直接会って人から（42.2％）」「テShibutani（1966）の不確実性を低下させる集合

レ ビ（36.5％）」「 携 帯 メ ー ル（19.5％）「新聞

的相互行為という「合理的」な捉え方にも限界が（11.6％）」の順に高いことを見いだした。携帯電あるという。このため社会，個人両方の視点から話，メールが普及しても，この流言では対面やテ捉えることを提案した。さらに，調査の結果からレビなどの既存のメディアでの伝達が重要な役割

以下の点を説明している。大規模な災害時には住を果たしたのである。Rosnow and Fine（1976）は， 民は不安となり，マスメディアなどからの情報も流言の拡大にマスメディアが寄与することを指摘

不足するため，荒唐無稽な流言も発生しやすい。

したが，中村（2001）もこのような流言を「センセーショナルな見出し」で新聞が報じたことによって，不安がより高まったこと，さらに，虚偽であるにも係わらず，NTT などの専門家がこの流言を公式に否定しなかったことを問題として指摘している。

17） 前述のように稲葉（2003）は「うわさ」という言葉をあてている。
18） 廣井アーカイブス災害情報研究をされてきた同教授の報告書，蔵書などが公開されている。
http://cidir-db.iii.u-tokyo.ac.jp/hiroi/index.html

三

田

商

学

研

究

実際，関東大震災のときには「地震の大ゆりかえ「東日本大震災ビッグデータワークショッ

し」「脱走した囚人による襲撃」「地震で江ノ島もプ - Project 311 -」でも50件程度の報告が行われた。

消滅」「砲兵工舎で毒ガス拡散」「火に包まれた銀流言に関しては，サポートベクターマシンで自動

杏の木から水が噴出」といった流言が生じた。な

的に誤情報か否かを判定し，20種類の流言の発生

お，廣井（2001，ch. 2）では関東大震災時の「朝や消滅について考察した石澤，赤峯（2012），本鮮人襲撃」の情報伝達経路についての良河の研究稿でも取り上げる「コスモ石油」流言について定を紹介している。地震の生じた 9 月 1 日午後 7 時

性的な分析を行った藤代ら（2012），上述の S-I-R

頃の横浜山手界隈での「朝鮮人が放火している」

モデルを適用した高安ら（2012）などがある。

という流言が発信源である。横浜は東京よりも甚

さらに実際に使えるシステムも開発されている。

大な影響を受けたため，右翼団体などが民家を襲災害時など，特定のサイトへのアクセスが集中し，撃し食料などを強奪した。このことが，歪められ情報が入手できないことがある。このようなアクて伝えられたのだという。伝達も速く，翌日 9 月

セスを分散させることができれば効果的である。

2 日午前には川崎，午後には東京， 9 月 3 日には140文字の制限がある Twitter では短縮アドレス

福島まで到達した。また，その過程で「襲う」が使われることが多い。Inoue et al.（2011）は，「井戸に毒を投げ込む」など，強調されていった。

震災発生後から短縮アドレスへのアクセスを適宜，・東日本大震災時の Twitter 分析

ミラーサイトなどに分散できるようなシステムを

東日本大震災から 2 年近くが経過し，これに関開 発， 運 営 し た 経 験 を 紹 介 し て い る。 鳥 海 らする分析もされている。Sakaki et al.（2011）は，（2012）ではツイートされた内容の真偽を判定す

震災前後のツイートの量のトレンドを比較し，以る仕組みを開発した。これは，特定のツイートが下の点を明らかにした。全体としてみると，ツあった場合に，そのツイートを正しいと投稿した

イート量は大きな影響を受けていない。ただし，

ツイート，正しくないと投稿したツイートの数を

被災地では発生直後には PC からのツイートが減

カウントする仕組みである。これによって，81％

少し，携帯電話からのツイートが増加した。被災の精度で真偽を判定できたという。

20）

地以外では全般的に，PC からのツイートの方が多く，地震そのものではなく計画停電によって大きく減少した。

2 ） レビューのまとめ
ここでは流言の定義について考察し，それを分

白井ら（2012）は，本稿でも取り上げるコスモ
19）

石油からの有害物質についての流言と，それが誤析する枠組みを提示する。それぞれについて，こ
こでのレビューと関連づけながらまとめる。

りであることを指摘する「訂正ツイート」に分けて， 伝 染 病 の 感 染， 治 癒 者 数 に つ い て の S-I-R（ 1 ）定義（Susceptible-Infected-Recovered） で モ デ ル 化 し

日本では，デマ demagogie という言葉を使うた。ツイートを収集し，これをよく再現するようことが多いが，ここでレビューした範囲の欧米のなパラメータを求めた。さらに社会ネットワーク

文献では「流言 rumor」という言葉が使われていの構造や訂正情報を与える位置などを変化させたる。これは，発信者の意図を確認することが困難

シミュレーションを行った。この結果，誤情報のであることを反映していると考えられる。一方，拡散を防止するには訂正情報の拡散スピードを高和製英語で「ゴシップ gossip」というと有名人のめる必要があり，そのためには多くの人とつな

スキャンダラスな話題とされることが多いが，英がっているハブといえる人に広めてもらうと効果

語での gossip はより広い概念である。ただし，的である。

rumor がより広い社会的な事象に関する内容であ19） 原論文では「デマ」としているが，上記のように投稿者の意図は確認できないため，本稿では流言と呼ぶ。

20） 原論文では「デマ」としているが，上記のように投稿者の意図は確認できないため，本稿では流言と呼ぶ。

東日本大震災時における Twitter 上での流言の発生，伝播，消滅プロセス

Iるのに対して，gossip はより私的な内容を示すこといった限界があり，小規模なデータしか用いらとが多い。意図的に注目して「デマ」という言葉れなかった。これに対して近年は，上述のようなをあてるのは，日本の研究者特有の現象といえる。

情報ネットワークでのメッセージのやりとりが行「震災デマ」といった言葉が多用されているが，われるようになり，それを人と人の関係として捉上述のように本来の定義からすると「発信者」のえるようになった。また，コンピューターの処理「意図」を特定する必要がある。それは極めて困能力も飛躍的に向上した（濱岡，2007）。これに難であろう。よって，以下では「流言」という言伴って，巨大なネットワークを分析対象とする葉をあてることにする。

「複雑ネットワークの科学」と呼ばれる分野が急
速 に 発 展 し て き た（Barabási, 2002; Watts, 1999,（ 2 ）流言を分析する視点

2003）。本稿で紹介した，Doer et al.（2012）の次

濱岡（2006）は，マーケティングにおけるクチ

数の高いノードをつなぐ，より次数の低いノード

コ ミ 研 究 の 知 見 を「 個 人 差 要 因 」「 関 係 要 因 」「メッセージ要因」「状況要因」そして「影響」に

21）の重要性は極めて重要な視点である。
・メッセージ要因と動機分けてまとめた。ここではそれに，「メッセージ

Knapp（1944）は，流言を伝達する動機に注目

要因」を加えて整理した（表 2 ）。以下，それぞして「願望流言 wish rumor」「恐怖流言 bogie ru-

れに関連した知見をまとめる。

mor」「 分 裂 流 言 wedge-driven or aggression ru-

・個人差要因mor」に分類した。このように流言の内容と動機

すべての人が流言をきいたり，伝達するわけでは密接に関係していると考えられる。伝達する動はなく個人差がある。Rosnow et al.
（1986）は「信機として，戦前から戦中に行われた Allport andじやすさ credulity」，Pezzo and Beckstead（2006）

Postman（1947），Knapp（1944）では恐怖や，不は「不安の感じやすさ trait anxiety」など個人の安からの脱出を求める願望が流言に反映されると特性を導入した分析を行った。一方，マーケティ

考えられてきた。個人レベルでの流言の伝達に関ングでは，他者に情報だけでなく影響を与えるする研究（Rosnow, 1980; Rosnow et al., 1986; Pez-

オ ピ ニ オ ン・ リ ー ダ ー（Lazarsfeld et al., 1944;

zo and Beckstead, 2006）でも，状況への不安，そKatz and Lazarsfeld, 1955）， マ ー ケ ッ ト の 達 人

れぞれの流言の深刻さ，また個人レベルでの不安

market maven（Feick and Price, 1987） が 注 目 さへの感度などが取り上げられている。現代においれてきた。オピニオン・リーダーと流言についてて も， そ の よ う な 部 分 は あ る も の の，Rosnowの研究は極めて限られているが，Kapferer（1989）

and Fine（1976）が指摘するように，他者から認によると，「有毒添加物」リーフレットを信じた

められたいという動機や，さらに楽しみとしての医者が多いという。流言については，消費などに流言も存在する。これらについての分析を行う必

関する情報を伝達し影響を与えるオピニオン・

要がある。

リーダーとは異なった者が重要な役割を果たしている可能性が高い。
・関係要因

・伝達メディア要因
流言はもっとも古いメディアである対面でのコ
ミュニケーションによって伝達されてきた。しか流言は情報ネットワークを通じることもあるが， し，情報化が進み，1980年代後半にはファクス
対人コミュニケーションを通じて行われる。この（佐藤，1996），1990年代には情報ネットワーク

ため，相手の個人差要因，相手との関係，さらに（Bordia and Rosnow, 1998; Bordia and DiFonzo,はこれらを取り巻く大局的な社会ネットワークも2004; 稲葉，2003），2000年代には，携帯電話（中重要な役割を果たす。Buckner（1965）は，情報

村，2001）などを通じて情報，そして流言が伝達伝達経路をネットワークとして捉えるという重要されるようになった。ただし，新しいメディアだな視点を提供した。このようなデータを収集，分析する社会ネットワーク分析は当時から確立していたものの，データの入手コスト，計算機の能力

21） Burt（1992）の構造的空隙 structural hole をつなぐ broker と類似した概念でもある。

大分類
分類
流言の発生 個人差要因
などの規定
要因

影響

三

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商

学

研

究

表2

流言を分析する視点

項目など
・流言への態度，信念
・動機
不安，自己表現，楽しみのために伝達される。
・知識・パーソナリティ
信じやすさ，不安の感じやすさによって，伝達されるか否かが決定される。
・オピニオン・リーダー度
関係要因
・相手の特性上の個人差要因
・相手との関係
関係の強さ。ただし，関係を飛び越えて伝播することも多い。
・社会ネットワーク
個人，相手を取り巻く社会ネットワークとそこにおける個人の位置づけ
メッセージ要因 ・流言の内容
・流言の対象・真偽の確認可能性
伝達メディア要因 ・口頭・電話・ネットワーク
メディアによって伝播の範囲，スピードが異なる。
状況要因
・社会状況
不安の程度。ただし，これまでの流言研究は社会の不安を背景としたものが多いが，楽しみのための流言という視点も重要。
・意思決定
意思決定に利用可能な時間
意思決定の種類・メディア，専門家，国など
利用可能な情報源
情報源の種類
真偽の確認可能性
流言のマネジメントの体制
・会話の状況
開始したのは聞き手か話し手か ?
個人への影響・態度変化
・行動
流言の内容の確認
流言に影響された行動
伝達，修正して伝達
社会への影響・不安増幅，低下
・流言の伝播伝播速度，持続期間，繰り返し
メディアへの影響 ・メディアによる報道
・メディアによる確認
・メディアへの不信
流言への影響・内容変化
・情報の不確実性の変化

東日本大震災時における Twitter 上での流言の発生，伝播，消滅プロセス

I

けでなく，対面での情報の伝達も依然として活発で到達した。ペンティアムのバグも数日，豊川信に行われている。このように，情報ネットワーク

金も，孵化期間が 3 日程度あったもののその後急と対面という伝達メディアの要因を捉える必要が速に伝播した。このように，流言は迅速に伝播すある。

る。流言の伝播についての研究は，比較的少ない。

・状況要因

これは，研究の対象となる流言が広く社会に影響

戦前と比べると戦後のマスメディアの発達は著したため，追跡が困難なためでないかと考えられしい。Shibutani（1966）は（マス）メディアがる。一方，消費に関する意思決定に関しては，新機能不全になったときに，それを補うために非公製品の情報源（Coleman et al., 1957, 1966），転職

式な対人的コミュニケーションである流言が活性の 情 報 源（Granovetter, 1973），ピアノ調律師化するとしている。大規模災害の場合には，これ（Reingen, 1987; Reingen and Kernan, 1986）などが顕著となり極端な流言も発生し得る（廣井，興味深い研究が蓄積されている。それらからの知1986）。これらの見方が正しければ，マスメディ

見の取り入れも有効だろう。
・流言への影響：流言の伝達過程における変容

アが発達した現代では，流言が起こりにくくなると考えられるが，必ずしもそうではない。これに人から人へ伝達されるのにつれて，流言の内容

ついては，Rosnow and Fine（1976）が指摘するが変化する。口頭では忘却や歪みが生じやすいとように，放送で取り上げられた情報が流言の源に考えられる。ここで興味深いのは，「当たり屋注

なったり，Kapferer（1989）が示したように，誤意情報ビラ」「有害な添加物リーフレット」のよ情報をメディアがそのまま発信することによる広うな紙媒体のものでも，そのまま伝達するだけで範な情報の伝達もあり得る。いずれにしても，なく，注記を加えるなど変容していることである。

Kapferer（1987）が指摘するように，非公式的な

これらには，いくつかのバージョンがあることか

コミュニケーションだけでなく，公式的な情報源

ら，自分で作成し直していることになる。なぜ，との接触という 2 つのプロセスを考えることが重そこまでするのかは非常に興味深い問題である。

要であろう。特に，専門家も含めた権威への信頼

なぜ変化するのかについては，忘却や歪みに注目がどのように形成，影響され，流言の発生，成長，す る Allport and Postman（1947） の 心 理 学 的 な消滅とどう関係するのかを明らかにする必要があ

立場と，Shibutani（1966）の不確実性を低下さる。

せる「集合的相互行為 collective interaction」の・流言のコントロール

結果であると，より積極的に捉える立場がある。

マーケティングでは製品の情報をいかに伝達す

そのいずれが妥当かを検証するには時系列でメッるかという観点から研究が行われている。これにセージを入手する必要がある。口頭での流言につ対して流言については抑制することが重視されていては，これが困難であったが，Fax やチラシ，いる。これは，戦時中の流言が兵士や国民の志気

さらには情報ネットワーク上のメールや電子掲示を低下させたことにみられるように負の効果があ板などには文字として，メッセージが残されているからである（Knapp, 1944; Allport and Postman,る。佐藤（1996），中村（2001）は前者の立場から，

1947）。対応策としては，法による規制，権威やBordia and Rosnow（1998），Bordia and DiFonzo

信頼性の高いリーダーや機関の育成，継続的な情（2004）では，後者の立場から分析を行っている。

報収集による誤情報の検知とそれへの対応，流言

廣井（1986）が指摘するように流言の分析にはこに関する問い合わせ窓口の設置などがある。米国

れらを統合した分析視点が重要であろう。

では戦時中から現在にいたるまで，このような機関が設置されているが，流言が消えることはない。

3

事例研究の視点とデータ

これら対応策の効果を把握，評価することも必要である。
・社会への影響：流言の伝達速度や範囲
関東大震災時の流言は横浜から福島まで 2 日間

本章では事例研究の視点をまとめ，用いるデー
タと事例研究の対象を概観する。

三

田

商

1 ） 事例研究の視点

学

研

究

（株）提供のツイートは2011年 3 月11日 0 時 0 分

流言の発生や消滅は心理学，社会心理学をはじから 3 月17日23時59分までに投稿された，日本語め，マーケティングにおけるクチコミ研究にも影全ツイートである。なお，Twitter では投稿した響を与えてきた。過去の流言研究は，発生後に口ツイートを削除できるが，提供されたデータには頭で調査する方法に依存していたために，その起それらは含まれていないことに注意が必要である。

源，変容，伝播経路などを特定することは極めて後述するように，誤情報ツイートを検索すると困難であった。しかし，情報ネットワークの発達

RT されたものは多くあるが，そのもととなったにより，口頭だけでなく情報ネットワークを通じメッセージはみつからないものがある。これは元て伝播する流言も多くなっている。そのような流のツイートが削除されたためだと考えられる。

言は，電子メールや掲示板への投稿という形で残っているため，収集のコストも低く，変化や伝3 ） Twitter とは播の経路を把握しやすいという利点がある。本研

Twitter は2006年 7 月 か ら 米 国 で 開 始 さ れ た

究では，後述するように Twitter におけるツイー

サービスである。Twitter は簡単に短いメッセー

トのアーカイブを用い，以下の点を中心に分析をジを公開，送信できることから，ミニブログと呼ばれる。Twitter の特徴は以下の通りである（白進める。
・流言の発生，成長，消滅プロセスの把握
ツイートとして保存されており，内容の変化を石ら，2012）。
・メッセージの投稿：ツイート把握できる。また，流言に関連したツイートのみ

メッセージは最大140文字に制約されている。

ならず，すべてのツイートが利用可能であり，流投稿したメッセージのことを「ツイート」と呼ぶ。

言発生の背景も把握する。
・マスメディアとソーシャルメディアとの関連性の把握

・他のアカウントのフォロー
自分の興味のあるアカウントを登録することができる。これをアカウントを「フォロー」すると報道内容についてのデータも利用可能であるた呼ぶ。自分が「フォロー」しているアカウントがめ，ツイート回数との関連や，ツイートにおける書き込みを行うと自動でその内容が配信される。

メディアへの言及の有無などを踏まえて，マスメ

つまり，投稿したメッセージは自分をフォローしディアとの関係を把握する。

ているアカウントに対して配信される。

・投 稿者の特性，社会ネットワーク上のポジ
ションの関係・タイムライン
自分の Twitter カウントにログインすると，自公開している者に限定されるが，投稿者の簡単分がフォローしている相手のツイートが表示されなプロファイル情報も利用できる。また，誰がいる。新しいモノから順に上に追加されて表示されつ投稿したのか，誰とメッセージをやりとりしたる。これをタイムラインと呼ぶ。

のかも把握できる。これらを利用することによって，個人の特性，社会ネットワーク特性との関係を把握する。
22）2 ） データ

本研究では，「東日本大震災ビッグデータプロ
ジェクト - Project311 -」で提供されたツイートお23）

よび報道データを用いる。まず，Twitter Japan
22） 筆者らは Twitter のツイートを用いて，映画に関するツイートの事例研究（白石ら，2012），
および定量的な分析（濱岡，2012a, b）を行った。

23）「 東 日 本 大 震 災 ビ ッ グ デ ー タ プ ロ ジ ェ ク
ト - Project311 -」のホームページ
https://sites.google.com/site/prj311/
同プロジェクトで提供された，下記のデータを用いる。いずれも，利用にはユーザー登録が必要であった。
・Twitter Japan 株式会社 2011/ 3 /11−17までの日本語全ツイート。
・JCC 株式会社 2011/ 3 /11−17までの報道番
組概要。
・日本放送協会 2011/ 3 /11の NHK の放送内
容全文。

東日本大震災時における Twitter 上での流言の発生，伝播，消滅プロセス
表3
種類
ツイート
リツイート（RT）
返信
ダイレクトメッセージ

I

Twitter におけるメッセージのやりとり

メッセージの流れ
自分→フォロアー（自分がフォローしている）引用元→自分→自分のフォロアー（自分がフォローしている）投稿元→自分→投稿元および，自分と投稿元の両方をフォローしている者
自分→送信相手出所） 白石ら（2012）。

・リツイート

した。なお，流言の発生や変容の背景を理解する

他者のメッセージを引用してツイートすること

ため，広めにキーワードを設定した。このため，ができ，これを「リツイート」と呼ぶ。Twitter

ツイートをさらに，誤った情報そのものであるが提供しているリツイート・ボタンを押した場合， 「誤情報」，誤りであることを「訂正」するもの，
元のメッセージのはじめに RT をつけたものがそ

誤情報への疑問を投げかける「懐疑」，これ以外のまま転送される。また，フォロアーには，このの「関連」に分類した。これらキーワードは巻末メッセージとあわせて，誰がリツイートしたかもの附表に示す。
投稿者の属性を把握するために Twitter.com の表示される。
このように Twitter のリツイート機能を使うもプロファイル表示機能を用いたが，アカウント自のを「公式リツイート」と呼ぶ。
「公式リツイー

体を削除したものもあった。また，レビューでまト」には，コメントなどを加えることはできない。 とめたように，口頭でのコミュニケーションや電このため，通常のツイートをする際に，リツイー

子メールなどで情報が伝達された可能性もある。

トしたいメッセージをコピーし，RT（もしくはこれらについては，今回は把握していない。本稿

QT）を加えて，コメントなどを書き添えるといの分析には，このような限界もあることに注意がう「非公式リツイート」も利用されている。

必要である。

・返信（リプライ）
ツイートに返信すると，返信相手にメッセージ25）

4 「コスモ石油からの有害物質」の事例が送られる。さらに，自分および返信間の両方をフォローしている者にもこのメッセージが表示さ本章では「コスモ石油からの有害物質」の事例研究を行う。他の事例と異なり TV でも多く報道れる。

されたため，報道データとの関連についての定量
このように Twitter 上では， 4 種類のメッセー的な結果についても照会する。

ジのやりとりが可能である（表 3 ）。
1 ）流言の概要
ここで注目する典型的なツイートは「【拡散希4 ） 事例の選択
東日本大震災時には多くの流言が生じた。荻上望】千葉市内在住の方！外出るときは，傘かかっ（2011）は，代表的なものを整理している。本研

ぱを着用してください。化学工場爆発の影響で，

究ではそれらの中から，なるべく多様な内容の流

有害な化学物質が漏れたため，これらが混入した26）

言を選ぶ，マスメディアとの関係を分析するため， 雨が降るそうです。（ID ＝46136725273194496）」
TV 報道との関連があるものも含める，という基準で 5 つの事例を選択した（表 4 ）。
提供された全ツイートの中から，この流言に関24）連するキーワードを指定して grep によって抽出
24） 文字列処理のための unix コマンド。

25） この事例は全員で分析し，濱岡がまとめた。
26） Twitter では，投稿されたツイートに固有のID を付しており，これを指定すればメッセー
ジの投稿日などを取得できる。以下では詳細なURL を示さず，メッセージ ID のみを示す。

三
表4

田

商

学

研

究

とりあげる事例の概要

事例名概要
コスモ石油爆発と有害 千葉在住と思われるアカウントによる「千葉のコスモ石油の製油所火災に物質伴って，有害物質を含んだ雨が降るので外出時には傘をもって行くように」と注意を呼びかけるツイート。いくつものバリエーションが RT された。震災直後からの石油コンビナート火災などを背景として， 3 月11日夕方から発生したが，コスモ石油の公式発表，NHK などの TV 報道，官公庁の公式アカウントからの訂正情報によって 3 月12日夕方には急速に終息した。
サーバールームで下敷き ある会社員による，地震発生直後の，「（コンピューターの）サーバーラックの下敷きになり負傷。助けて」というツイート。彼はさらに，症状の悪化，住所の明示など複数をツイートした。ツイートされた住所が存在しないこと，発信者が別アカウントで面白半分に投稿したことをツイートしたことによって虚偽であることが判明。急速に消滅した。
ヘリコプターからの救 下着メーカーの女性社長による 3 月16日のツイート「なんと驚いた情報で援物資投下禁止す！日本では物資の空中投下が認められていないんだそう！」。米軍ヘリコプ
ターによる救援物質投下が注目されていたことを背景として発生，拡散した。
実際には自衛隊も投下していることが指摘され，急速に消滅した。
マ ン ガ「One piece」 映像作家による，「漫画ワンピース作者の尾田栄一郎さんが被災地へ15億円
作者が15億円寄付寄付した」というツイート。被災地への個人や台湾からの寄付などが注目された 3 月13日頃に発生。電子掲示板 2 ch でのネタであったことが指摘され，急速に消滅した。
放射能にはイソジンが 原子力発電所からの放射性物質漏れが危惧された 3 月12日頃から，複数の者
有効による，「甲状腺の被曝を予防するためにはヨウ素を接取することが有効。食品などがない場合には，うがい薬のイソジンを飲めばよい」という趣旨のツイート。他の事例は発信源を 1 名特定できるが，複数の者が同時に類似のツイートを投稿した。福島原発 1 号機， 3 号機の爆発前後にピークがあるが，発生後， 1 週間程度たっても投稿され続けた。

である。

ントについては，そのまま表示し，一般の個人ア

いくつかのバリエーションがあるが，「千葉近カウントについては，はじめの 3 文字のみを表示

辺」での「コンビナート（製油所，製鉄所，工場，する。RT 回数が最も多い浦安市広報からの流言

コスモ石油）」からの「有害な物質（水溶液）」がの訂正ツイートは，12,027回 RT された。 2 位の

「雨とともに」降るので「傘やかっぱ」を携行す

有志による震災情報センターの1,920回と比べるることを薦めるものである。

と大きな差がある。上位20ツイートのうち，誤情合計で155,371件ツイートされ，内容別には，

報流言は 6 件であり，最大でも1,583回しか RT「 誤 情 報 」22,594件 に 対 し て，「 訂 正 」 の 方 がされていない。なお，誤情報の発信時間を確定す

65,104件と多く，「製油所関連」67,358件，「懐疑」

るために，RT された元のツイートを検索したがは315件であった（巻末附表）。RT されたのは，削除されていた。誤情報の方が訂正情報よりも少86,982件であり流言ツイートの56.0％であった。

ないのは，元のツイートが削除されたためだと考投稿者数は120,119アカウントであり，一人あた

えられる。

27）

り1.29件投稿したことになる。
2 ） RT されたメッセージ
RT 回数が多いものをまとめた（表 5 ）。なお，
ツイートは公開されている情報だが投稿者のプライバシーに配慮して，機関もしくは有名人アカウ

27） なお，Twitter の仕組みでは，投稿者によって削除されたツイートは復元できないため，これ以上の分析は不可能である。

1,629

1,583

1,403

3 /12 15:13:30（訂正 Tw）

3 /11 18:14:41

3 /12 16:31:14（訂正 Tw）
3 /11 20:12:32

1,216

1,183

1,093

1,056

3 /12 17:24:01（訂正 Tw）

3 /11 21:28:29

3 /12 11:00:14（訂正 Tw）

3 /11 22:17:16（訂正 Tw）

1,319

1,920

3 /12 16:30:40（訂正 Tw）

初 RT 時点 /RT 回数
内容
12,027
3 /12 15:32:25（訂正 Tw）

tam*

元ツイートアカウントとツイート

RT 回数上位のメッセージ（「コスモ石油」災害流言関連）
元ツイートアカウントの特徴

yos* RT @urayasu_koho: 市原市のコスモ石油千葉製油所 LPG タンクの爆発により，千葉 浦安市公式アカウント県，近隣圏に在住の方に有害物質が雨などと一緒に飛散するという虚偽のチェーン
メールが送られています。千葉県消防地震防災課に確認したところ，そのようなことはないと確認できました。正確 ...
112* RT @touhokujishin:【リツイートで拡散希望】 コスモ石油の爆発で有害物質の雨が降 有志が運営する東日本大震災のる件はデマ。広げてしまった方はツイート削除の上，訂正を／コスモ石油が否定 情報センター「火災で有害物質降る」のメール連鎖 http://ow.ly/4cYQ9BYR* RT @twt*: コスモ石油の爆発による有害物質流出のおそれの件，コスモ石油から正式 一般ユーザー。
にアナウンス出てます。Twitter で出回ってるような事はないそうです。HP は繋がりにくいのでスクリーンショットです。 http://twitpic.com/48otoo
mi_* RT @uno*:【拡散希望】千葉市内在住の方！外出るときは，傘かかっぱを着用してく アカウント削除されているが，ださい。化学工場爆発の影響で，有害な化学物質が漏れたため，これらが混入した雨 残っているツイートからは千葉が降るそうです。
在住の一般ユーザーだと考えられる。
774* RT @asahi: コスモ石油が否定 「火災で有害物質降る」のメール連鎖 http://t.asahi. 朝日新聞社が運営するニュース
com/1l6s
アカウント。
176* RT @az0*:【mixi から】千葉市近辺に在住の方！ コスモ石油の爆発により有害物質 一般ユーザー（看護学生）。
が雲などに付着し，雨などといっしょに降るので外出の際は傘かカッパなどを持ち歩き，身体が雨に接触しないようにして下さい！！！ コピペとかして皆さんに知らせてください！！
および mil* RT @MHLWitter: 厚生労働省です。不特定多数の方に送信されている，コスモ石油千 厚生労働省公式アカウント
葉製油所における火災関連のメールについては，厚生労働省からの発表情報ではありませんのでご留意願います。 http://bit.ly/fZq3P6
km_* RT @faridyu: RT @otancoyasu: お願いします【転載】千葉市近辺に在住の方！ コス プロ野球選手 otancoyasu（片モ石油の爆発により有害物質が雲などに付着し，雨などといっしょに降るので外出の 岡易之）が，同ダルビッシュに際は傘かカッパなどを持ち歩き，身体が雨に接触しないようにして下さい！！！ コ RT を依頼したもの。
ピペと ...
109* RT @fha*:【ちょっと言いますよ】NHK でも言ってたそうですが，爆発により雨に有 一般ユーザー。
害物質が混じり触れると体に悪影響というのは デ マ ですので 拡 散 し な
い で下さい。コスモ社員さんや関係者さんが困ります。アレは燃えても二酸化炭素が出るだけの様です。
237* RT @CHI*: 千葉県市原市のコスモ石油コンビナート火災ですが，未だ鎮火していな 一般ユーザー。
いのは，ガスを燃やし尽くすためです。わざと消火しないみたい。放水は周りのガスタンクが熱されて爆発しないように冷やしているらしい。「安全に燃やし尽くす」という対応です。テレビでは言わな ...

初 RT 者

表5

83

216

152,749

126

607,184

不明

173

43,136

14,408

フォロアー数

東日本大震災時における Twitter 上での流言の発生，伝播，消滅プロセス
I

889

883

876

709

681

674 okick3

656

593

560

3 /12 19:18:38（訂正 Tw）

3 /12 14:33:39（訂正 Tw）

3 /11 18:47:37

3 /12 17:10:10

3 /11 17:28:01◎
3 /12 14:36:42

3 /12 16:29:48

3 /12 17:29:29（訂正 Tw）

3 /12 13:39:11（訂正 Tw）

154* RT @Gattsu_Seijin:【重要】コスモ石油株式会社から「コスモ石油の爆発により有害物 ガッツ星人という名のアカウン
質が雲などに付着し，雨などといっしょに降る」という情報について，「このような ト。
事実はありません」との発表。 http://www.cosmo-oil.co.jp/inform ...
wet* RT @NHK_PR: 浦安市 @urayasu_koho によれば「消防地震防災課に確認したところ，浦安広報アカウントのツイート
そのようなことはないと確認できました。正確な情報の把握により行動してくださ を NHK 広報局が RT したもの。
い」とのこと。 RT @asaniyugao: @ コスモ石油の千葉の雨のツイートの真偽で混乱
が ...
sui* RT @ham*: コスモ石油さんから正式に言及がありました！有害な雨が降るという事 アカウント削除されているが，
実はありません！！／千葉製油所関連のメールにご注意ください | コスモ石油 http:// 残っているツイートからは一般
bit.ly/eKYXS5ユーザーだと考えられる。
112* RT @taw*:【拡散希望】千葉市近辺に在住の方！ コスモ石油の爆発により有害物質 一般ユーザー。プロフィールにが雲などに付着し，雨などといっしょに降るので外出の際は傘かカッパなどを持ち歩 はコスモ石油のデマ発信者からき，身体が雨に接触しないようにして下さい！！！
アカウントを引き継いだ旨の記述あり。
ymd* RT @NHK_PR: 浦安市 @urayasu_koho によれば「消防地震防災課に確認したところ，浦安広報アカウントのツイート
そのようなことはないと確認できました。正確な情報の把握により行動してくださ を NHK 広報局が RT したもの。
い」とのこと。 RT @ 石油化学工場火災で有害物質が空から流れてくるという噂があるのですが，何 ...
lik* RT @8ny*: 千葉市内！外歩く時は傘かかっぱ！爆発で水溶液がとんできました！危険 一般ユーザーともしくはゲーム
物箇所の爆発です！雨にあたらないで！ #chiba #JFE関係者。
および 100* RT @j_the_journal:【コスモ石油発表 3 月12日】不特定多数の方にメールが配信され ニュースサイトのアカウントております。本文には「コスモ石油の爆発により有害物質が雲などに付着し，雨などといっしょに降る」と言う記載がありますが，このような事実はありません
http://bit.ly ...
goe* RT @zishin3255:【チェーンメールにご注意を】千葉県のコスモ石油の火災で，「有害 緊急地震速報 bot
物質の雨が降る」といったメールや Tweet が蔓延しています。これは虚偽情報であることが確認されています。：：千葉県浦安市広報より #eqjp #jishinnos* RT @takeyama0330: 真実をちゃんと伝えていこう！こんな時に嘘ついてどーすん タレントのカンニング竹山
だ！これが真実だ！日本人の誇りをもて！→コスモ石油が否定 「火災で有害物質降る」のメール連鎖 http://www.asahi.com/special/10005/TKY03 ...
han* RT @xxx*: RT 希望03121216千葉の有害物質の雨，デマだそうです。NHK でも言っ 一般ユーザー。
てたそうですが，爆発により雨に有害物質が混じり触れると体に悪影響というのは
デ マ ですので 拡 散 し な い で下さい。コスモ社員さんや関係者さんが困ります。アレは ...

つづき

12

172,601

研
169,462

学
16,639

商
898

528,911114

不明

528,911

20,856

田注）（訂正 Tw）とあるのは訂正ツイート。特に記してないのは誤情報。◎は誤情報流言のうちもっとも早くツイートされたもの。 3 桁数字のアカウント名との対応ができなかったものであり，その後，アカウントが削除されたものと考えられる。フォロアー数は2012年12月時点。

952

3 /12 14:46:39（訂正 Tw）

表5

三究

東日本大震災時における Twitter 上での流言の発生，伝播，消滅プロセス
3 ） 時系列での発生状況

I4 ） 流言の形成プロセス

1 分あたりのツイート投稿数の推移を図 1 に示

28）

流言の形成を理解するために，関連するツイー

す。前述のように，訂正情報，疑問情報，誤情報

トを時系列で並べた（表 6 ）。なお，この事例にかも判定したので，その内訳もプロットした。大ついては，TV でも報道され，それについてもデー

きく 2 つのピークがあるが， 3 月11日16時10分頃

タも提供されているので，それらについても併記のピークは誤情報そのものではなく，「市原市でする。

石油タンクが炎上」のようにタンクが炎上し て

時系列でみると，地震直後から，石油コンビいることをツイートしたものである。 2 つ目の 3

ナートや（化学）工場の火災について多くツイー

月12日16時33分頃のピークは，流言が誤りであるトされた。対象としては，千葉やコスモ石油とはという，訂正情報が多く投稿されたことによるも直接関係のない，岩手の備蓄基地，磯子，四日市のであり， 1 分間に450回ツイートされた。懐疑のコンビナートに言及するものもある。

については早い段階から投稿されたものの，数はそのうち，市原市で爆発音をきいた，フジテレ

少ないことがわかる。図 1 をみると，（火災など

ビが火災を中継しているといったツイートがみらの）関連ツイートから誤情報ツイート，そして訂れるようになり，石油コンビナートへの不安が高正ツイートへと主要な内容が変化していることがまっていったことがわかる。また，最初は「千わかる。なお，これ以外のツイートもそうである

葉」の「製油所」という記述が多いが，時間ととが深夜から早朝にかけてはツイート数は大きく低

もに市原市のコスモ石油と限定したツイートが増下する傾向がある。

加する。特に16時10分頃に NHK が報道して以降は，このように特定したツイートがほとんどになる。一方，傘を配布するといったツイートもあり，

28） Twitter では投稿した時刻について秒単位まで記録されている。ここでは 1 秒ごとの投稿件数を集計した。

図1

雨が降りはじめたことがわかる。
その後，17時20分頃には，避難のよびかけがツイートされ，17時28分頃には，溶液が飛んできた

投稿数の推移（「コスモ石油」流言関連）

400

300

総数

投稿数／分

200

訂正
誤情報

100

懐疑

0
03 12

03 13
日付

03-11 18:13:47

03-11 17:29:55

研

03-11 17:28:01

学

03-11 17:21:46

商

03-11 16:24:38
03-11 16:41:46
03-11 16:44:56
03-11 16:46:44
03-11 17:04:12
03-11 17:13:02
03-11 17:20:35

避難してください !! （ID ＝46106434190057400）」「 石油コンビナートの火災って，周りの方々お気をつけ下さい。（ID ＝46107388159336400）」「 雨がふりだしてる地域があるようです。カッパやゴミ袋。ビニール類必須です。（ID ＝46107642019594200）」「 関東は夕方に雨の予報が出ています。徒歩で帰宅される方は傘を持って出て下さいね。風も強くなってくるようなので，気を付けましょう。（ID ＝46107753986523100）」「 RT @kag*: 千葉県石油コンビナート火災発生 近くの方は今すぐ逃げてください 発電所付近の方もいますぐ逃げてください 二次災害等で爆発の危険もあります （ID ＝46109182591647700）」「 RT @47news: 速報:NHK の映像によると，千葉県市原市で製油所が炎上中。 http://bit.ly/17n4iz （ID ＝46109258282053600）」「 コスモ石油と JFE は何が燃えたんだ 人体に影響あるのか それだけが心配だ［ 千葉 ］（ID ＝46113571481993200）」「 石油タンクに何が入ってて，人体に影響がある可能性はあるのか，ってことね RT @las*: @AtK* 石油タンクが炎上。（ID ＝46114368278102000）」「 RT @asahi: 千葉製油所の火災 ブタンガス漏れだし出火 コスモ石油 http://t.asahi.com/2f （ID ＝46114818301767600）」「 コスモ石油のタンクが大爆発した…空がオレンジ色だ… （ID ＝46119217417822200）」「 @mat* 千葉県市原のコスモ石油で先ほど大きな爆発があり炎があがっています！ http://twitpic.com/48eem8 （ID ＝46121438851252200）」「 RT @mat*: 付近の方は早急に避難して下さい RT @ume*: @mat* 千葉県市原のコスモ石油で先ほど大きな爆発があり炎があがっています！ http://twitpic.
com/48eem8 （ID ＝46123336710881200）」「 RT @esh*: 東京は合わせて雨が降ってきました。こういうときは傘ではなくカッパなどの雨衣を用意し，暖かくして行動できるようにしましょう。寒いと判断能
力が落ちます。気をつけましょう （ID ＝46123638109372400）」「 RT @8ny*: 千 葉 市 内！ 外 歩 く 時 は 傘 か か っ ぱ！ 爆 発 で 水 溶 液 が と ん で き ま し た！ 危 険 物 箇 所 の 爆 発 で す！ 雨 に あ た ら な い で！ #chiba #JFE （ID ＝46125209287270400）」「 にゃちさん，さっき身体にかぶったので害がでないか心配 RT @8ny*: 千葉市内！外歩く時は傘かかっぱ！爆発で水溶液がとんできました！危険物箇所の爆発です！雨にあたらないで！ #chiba #JFE （ID ＝46125685802151900）」「【拡散希望】千葉市内在住の方！外出るときは，傘かかっぱを着用してください。化学工場爆発の影響で，有害な化学物質が漏れたため，これらが混入した雨が降るそうです。（ID ＝46136725273194400）」

五井火力発電所。おそらくチッソ？ （ID ＝46101546441785300）」「 フジテレビ：千葉市中央区の石油コンビナート，炎上中！ （ID ＝46102319867232200）」「 石油タンクの映像がただただ不安になる （ID ＝46103223349678000）」「 千葉の石油コンビナートすげえことに （ID ＝46105652468260800）」「 めっちゃ燃えてる。千葉の石油コンビナートすごい。 #nhk （ID ＝46105698056155100）」「 千葉 石油コンビナート炎上中 コスモ石油精油所 http://j.mp/gQnmSL［folder］◆ NHK （ID ＝46106114349203400）」「 千葉県市原市のコスモ石油タンクで火災中。仙台市名取川河口で次々津波が来てます !! 今 NHK ニュースで生中継してます !! コンクリート製の高台または屋上へ

ツイート内容と ID「 やべぇ，目の前の石油工場火災！ しかも停電中 ！ （ID ＝46088137692282800）」「 石油基地で火災だと！こわ・・・ （ID ＝46091544285036500）」「 近くの製油所から火災！やばい！煙りすごい。中学生は地震で校庭に避難してる。電車あんまり動かない。地震こわい。もう意味わかんな - い。脈絡ない！
（ID ＝46098284946792400）」「 千葉県市原市。ドオンという鈍い爆発音，空高く黒煙が上がる炎上がここからでも見える。あのへんは旭硝子かチッソ石油化学か丸善石油化学，コスモ石油化学，

流言形成の背景（「コスモ石油」流言関連）

田03-11 16:24:20

03-11 16:17:12
03-11 16:18:13
03-11 16:18:39

03-11 15:57:04
03-11 16:00:39
03-11 16:10:18
03-11 16:10:29
03-11 16:12:08
03-11 16:13:25

03-11 15:53:59

日付と時刻
03-11 15:00:42
03-11 15:14:15
03-11 15:41:02

表6

三
究

東日本大震災時における Twitter 上での流言の発生，伝播，消滅プロセス
ので注意という後述の（a）がツイートされた。
JCC 報道データによると，16時 9 分頃には日本

I（c）2011-03-11 18:43:40投稿者＝209*

RT ＝

34（回）「【拡散希望】千葉市近辺に在住

テレビ，16時10分には NHK 総合がそれぞれ千葉の方！

上空からコンビナート火災を中継している。ツ

物質が雲などに付着し，雨などといっ

コスモ石油の爆発により有害

イートの内容と投稿時刻をみると，テレビでみた

しょに降るので外出の際は傘かカッパと言及したものは少ないが，「すごい」「怖い」

な ど を 持 ち 歩 き， 身 体 が 雨 に 接 触 し「大丈夫か ?」といった短い類似したツイートがな い よ う に し て 下 さ い！！！（ID ＝集中して投稿されていることから，テレビを視聴

46144249254785000）」29）したことによると考えられる。

（d）2011-03-11 20:12:32投稿者＝176*

RT ＝1319（ 回 ）「RT @az0*:【mixi か ら 】 千
葉市近辺に在住の方！

5 ） 流言の内容と変容

コスモ石油の

このような内容の流言について，古い順に 4 つ

爆発により有害物質が雲などに付着リストした。ツイートしたアカウント名，日時，し， 雨 な ど と い っ し ょ に 降 る の で 外RT 回数，ツイート内容を示す。

出の際は傘かカッパなどを持ち歩（a）については，有害物質ではなく「水溶液」

き， 身 体 が 雨 に 接 触 し な い よ う に しとされ，爆発した場所も特定されていないないが，て 下 さ い！！！ コ ピ ペ と か し て 皆 さ（b）では「化学工場」と特定され，「有害物質」

ん に 知 ら せ て く だ さ い！！（ID ＝と明示されている。また，Twitter の 1 つの特徴

46166612641976300）」

である，【拡散希望】も付加されている。さらに（c）では，「コスモ石油」と爆発した場所が特定

このように内容が時間とともに変化している。

されている。
（d）はメッセージの内容は（c）と口頭での流言では，人々の記憶のみに依存してい同じだが，【mixi から】が付加された。これにるために，変化が生じると考えられるが，Twitter

伴って【拡散希望】が削除されたが，文末に「コの場合には，メッセージをそのまま RT すればよ

ピペとかして皆さんに知らせてください！！」がいのにも係わらず，変更して再送されていること付加されている。

がわかる。変容には以下のパターンがある。
・信じて，自分の感想などを付け加えるもの（a）2011-03-11 17:28:01投稿者＝ lik*

RT ＝

「有害物質混ざった雨とかシャレにならんか

681（回）「RT @8ny*: 千葉市内！外歩く

ら ほ ん と 気 を つ け て！（46144927490514944）」

時は傘かかっぱ！爆発で水溶液がとんで「用心するよ。
（46145213818867712）」「有害物質きました！危険物箇所の爆発です！雨に

飛 散 し て る ら し い の で 気 を つ け て！

あ た ら な い で！ #chiba #JFE（ID ＝（46152889927860224）」
・疑問や否定を呈するもの

46125209287270400）」
RT「有害物質が雨と一緒にドウコウってのは＝42（回）「【拡散希望】千葉市内在住

ちょっとデマっぽいけど合羽は身体を暖めるのにの方！外出るときは，傘かかっぱを着

有 効 だ（46150711750295552）」「 チ ェ ー ン メ ー（b）2011-03-11 18:13:47投 稿 者 ＝ uno*

用してください。化学工場爆発の影響

ルっぽい（46392560368889856）」「コスモ石油ので，有害な化学物質が漏れたため，こ話は本当なのだろうか，公式ホームページには書れらが混入した雨が降るそうです。（IDいてないんだが（46157097825603584）」「ソース＝46136725273194400）」は何処なんだろう？（46162351484960768）」「公式 HP にはそのようなことは何も書かれていませ29）「 市 原 市 で コ ス モ 石 油 の タ ン ク 炎 上 中 @NHK」や「http://ustre.am/npvD」がツイートに含まれているものが数件みられた。

ん。不要な拡散で不安を煽らないようにしてくださ い。 参 考 URL/ コ ス モ 石 油 HP http://bit.ly/
fmOEv7（46183373986738176）
」

三

田

商

学

研

究

・情報源について付加するもの

県，近隣圏に在住の方に有害物質が雨などと一緒（d）の「mixi」のように情報の出所を付加していに飛散するという虚偽のチェーンメールが送らる。この他にも，「 友人から（46392373571371008）」

れています。千葉県消防地震防災課に確認した「工場勤務の方から」「工場勤務の義弟から情報」

ところ，そのようなことはないと確認できましのように，情報源を付記するものがみられる。

た。正確な情報の把握により行動してください。

これは，友人の情報だから自分も信頼して RT す

（46458372551213056）」 と の ツ イ ー ト を 行 っ た。

る場合や，情報の信憑性を高めるため，もしくはその後，このメッセージは12,027回 RT された。

自己の判断の責任を回避するためとも考えられる。

これらによって誤情報および，これに関するツ

・強調

32）

イート自体が急速に減少した。

（d）にみられるように，「！！！」などを付け加えることによって，強調している。

なお，表 5 にあるように asahi など，既存メ
ディアのアカウントからのツイートも多く RT さ

・地域の拡大れている。データ提供された TV の報道について（a）（b）では「千葉市内」に限定しているが，という限定付きだが，火災，爆発発生時と比べる（c）（d）では「千葉市近辺」に範囲が拡大してと有毒ガスはないという TV 報道は少ない。

いる。これは「強調」であるともいえるし，自分の地域に関連づける「同化」ともいえる。

7 ） 送信者の特徴

・より詳細な情報の取り込み

表 5 の「RT」の後に記されている送信者，つ（a）では「危険物箇所」となっているが，（b）

まり元ツイートの発信者については，プロファイ

では「化学工場」，（c）（d）では「コスモ石油」のように場所が特定されている。
6 ） 消滅プロセス
3 月11日22時18分頃に NHK 総合テレビは「この火事で有毒なガスが発生するおそれはないが，警察は敷地に隣接する国道の通行を規制している。」旨の報道を行った。TBS も 3 月12日 5 時5730）分頃に同様の報道を行った。また， 3 月12日の時
刻は不明であるが，コスモ石油は，「爆発したのは LP ガスのタンクであり有害物質が雨で降下す31）

ることはない」と同社ホームページに発表した。
さらに， 3 月12日15時31分には，浦安市広報ア
カウント（urayasu_koho）が，「市原市のコスモ
石油千葉製油所 LPG タンクの爆発により，千葉30） JCC 報道データ，NHK 報道データによる。
31） 火災発生と有害物質の放出はないというニュースリリースは下記の通り。
・2011年 3 月11日 18時28分 コ スモ 石 油 株式
会社 コーポレートコミュニケーション部 広報室「本日発生しました地震の影響により，15時47分頃，当社千葉製油所に設置している
LPG タンク付近にて火災が発生し，現在消火活動を行っております。近隣住民の方々をはじめ，関係する皆様に多大なご迷惑とご心配をおかけしております事を心よりお詫び申し上げます。」
http://www.cosmo-oil.co.jp/information/1103
11/index.html
・2011年 3 月12日（時刻記載なし） コスモ石油株式会コーポレートコミュニケーション部
広報室
千葉製油所関連のメールにご注意ください。
『本日，「コスモ石油二次災害防止情報」と言うタイトルで不特定多数の方に メールが配信されております。本文には「コスモ石油の爆発により有害物質が雲などに付着し，雨などといっしょに降る」と言う記載がありますが，このような事実はありません。タンクに貯蔵されていたのは「LP ガス」であり，燃焼により発生した大気が人体へ及ぼす影響は非常に少ないと考えております。近隣住民の方々をはじめ，関係する皆様に多大なご迷惑とご心配をおかけしております事を心よりお詫び申し上げます。』
http://www.cosmo-oil.co.jp/information/1103
12/index.html
32） 2011年 3 月12日15時30分頃には福島第一原発
1 号機が爆発し，それへの注目が集まったこともコスモ石油についてのツイートが減少した一因として挙げられる。

東日本大震災時における Twitter 上での流言の発生，伝播，消滅プロセス
ル，フォロアー数をまとめた。誤情報については

そして， faridyu

Iがこれを21:28:15に RT した。

一般ユーザー，訂正情報については，浦安市やNHK などの公式アカウントがツイートしている

RT @otancoyasu:

ことがわかる。一般ユーザーについては，フォロ

千葉市近辺に在住の方！

アー数も多くはなく，いわゆる他者に情報だけでにより有害物質が雲などに付着し，雨など

な く 影 響 を 与 え る と い う「 オ ピ ニ オ ン・ リ ーといっしょに降るので外出の際は傘かカッダー」や多くの人とつながりをもっている「ネッパなどを持ち歩き，身体が雨に接触しない

トワークのハブ」といったタイプの者ではないこようにして下さい！！！

とがわかる。

皆 さ ん に 知 ら せ て く だ さ い！！ （ID ＝コスモ石油の爆発

コピペとかして46185666412949504。これは13回 RT された）

ここで，興味深いのは RT 回数 8 位の誤情報流言である。これは，プロ野球選手

お願いします 【転載】otancoyasu（片岡易之）が，同 faridyu（ダルビッシュ）に
RT を依頼したものである。先行研究でレビュー

さらに，これが1183回 RT されていったのである。

した Doer et al.（2012）は社会ネットワーク上で多くの者と結びついている者をつなぐ，より次数

RT @faridyu: RT @otancoyasu:の低い者が重要であることを指摘していた。

す【転載】千葉市近辺に在住の方！

お願いしま
コスモ

この現象は彼らの指摘する例に近いので，細か石油の爆発により有害物質が雲などに付着し，くみておこう。これは，以下のように広がって雨などといっしょに降るので外出の際は傘かいった。まず，ユーザー ID ＝243* が 3 月11日19

カ ッ パ な ど を 持 ち 歩 き， 身 体 が 雨 に 接時43分36秒に次のように，@otancoyasu も含むツ

触しないようにして下さい！！！

イートをした。

と ...

コピペ

@mar* @otancoyasu 千葉市内在住の方！外出るときは，傘かかっぱを着用してください。

ユーザー 243* については，アカウントが削除

化学工場爆発の影響で，有害な化学物質が漏されているためどのような者かを把握することはれたため，これらが混入した雨が降るそうでできないが，uno* という一般ユーザーのツイー

す。（ID ＝46159329912565760, 送 信 さ れ たトが，よりフォロアーの多い有名人によって RTのはこの 1 回のみ）されることによって，より広がっていったことが

33）

わかる。
これを受け取った otancoyasu が，次のように8 ） RT 回数の多いアカウント別の RT の伝播

RT した。

状況
otancoyasu
otancoyasu

2011-03-11 21:27:34

RT @お願いします 【転載】千葉市

なお，これが短時間に生じたことも重要である。
19時43分36秒 に ツ イ ー ト さ れ，otancoyasu が そ

コスモ石油の爆発によりれを21時27分34秒に RT するまでに 1 時間40分程

有害物質が雲などに付着し，雨などといっ度かかったものの，faridyu はそれから 1 分後の近辺に在住の方！

しょに降るので外出の際は傘かカッパなど

21時28分15秒に RT している。このように急速にを持ち歩き，身体が雨に接触しないように広まったことがわかる。

コピペとかして皆さん

このことを確認するために，RT された回数がに 知 ら せ て く だ さ い！！ （ID ＝多い上位15アカウントについて，時間的な累積投46185494668771328。15回 RT された）

稿数を図示した（図 2 ）。いずれも急速に広がっして下さい！！！

33） これはもともと uno* のツイートである。

34）34） RT については直接 RT と多段階で RT されるものもあるが，ここでは区別していない。

三

田

商

学

研

究

て い る こ と が わ か る。 柴 内 , 池 田（1997） は，会 ネ ッ ト ワ ー ク の 結 合 度（connectedness） はCPU ペンティアムのバグのニュースは情報ネッ

0.30であり，さほど低くはない。これは次数の大トワーク上でも日本である程度知られるようにな

きなアカウントがいくつもあり，社会ネットワー

るのに，数日程度かかったという。これと比べる

ク全体の結合度を維持しているためである。
出次数が最大なのは，浦安市広報アカウントと急速に情報が伝播されていることがわかる。

（urayasu_koho）であり，12,295アカウントに RT36）された。一方，入次数が最大なのは，歌手の浜崎

9 ） 社会ネットワーク特性
社会ネットワークの大きさは137,836人であっあゆみ（ayu_19980408）であった。ツイートをた。発信者と受信者のペアは137,836（137,836−

みると，「@ayu_19980408 アユちゃん RT お願い

1 ）/ 2 個あるが，そのうち，互酬性が成立した，します！【拡散希望】千葉市近辺に在住の方！（以つまり相互にツイートしあったペアは872のみで下略）」のように，情報の拡散を依頼しているも37）あった。これに対して，非対称なペアは119,073
あり，一方的にツイートされていることがわかる。
前述のように流言の主要な発信者はフォロアーが少なかった。つまり，流言は普段の Twitter 上でのつながりを越えて，また懐疑ツイートもすくないことから相互にやりとりしながら情報の意味や信頼性を確認するといったことが行われていないことが推察される。このため，社会ネットワーク
35）の密度も1.26E-05と低くなっている。ただし，社

図235） n（n − 1 ）/ 2 ペ ア の う ち，Twitter の や り とりがあったペアの割合。
36） 表 5 の RT 回数よりも出次数が大きくなっている。これは，RT 回数は表 5 に示したツイー
ト，つまり直接 RT されたもののみをカウントしたのに対して，社会ネットワークを構成する
際には，多段 RT からもアカウントを抽出したためである。
37） メッセージ ID ＝46238167547904000

RT 回数上位15アカウント毎の累積 RT 回数の推移（「コスモ石油」流言関連）

3,000

urayasu-koho
uno*

2,500

累積投稿数

twt*
touhokujishin

2,000
otancoyasu

1,500

taw*

az0*
gat*

faridyuzishin3255

1,000

chi*

mhlwitter

nhk_pr

fha*

500

asahi

0
03 12

03 13
日付

注）ラベルはアカウント名であり，初投稿時刻を横軸，最終的な累積RT回数を縦軸にとってある。
urayasu_kohoからのツイートは１万２千回以上RTされたので，上限が表示されていない。

東日本大震災時における Twitter 上での流言の発生，伝播，消滅プロセス
図３

I

流言伝達の RT 関係社会ネットワーク（「コスモ石油」流言関連）（ａ）誤情報が大半であった期間（ｂ）訂正情報が主流となった期間

注）煩雑になるので，出次数501以上かつ入次数５以上のノードのみ表示した。
また，孤立者は図示していない。ノードの大きさは出次数に比例している。

三

田

商

のである。なお，このアカウントが，誤情報を
38）

学

研

究

とを示している。

RT したようにみえるツイートも 2 件ある。ただし，このアカウントは85万人がフォローしており， 11） 定量的な分析
実際に RT したのであれば，より多く RT されてこの事例については，TV 報道との関連もあるいるはずである。浜崎あゆみは，震災発生時からと考えられるため，定量的な分析も行った。詳細

避難場所など多くのツイート，RT をしており，は濱岡（2013）で報告するが，簡単に結果を紹介

彼女に RT を依頼しているものもある。ここでのしておこう。

ツイートを RT しなかったのは，メッセージの確からしさを判断できたためかもしれない。

上述の 4 種類のツイート回数に与える影響を分析した。説明変数として，前期（t- 1 ）の e 流言
ツイート回数，TV での報道回数，マスコミや官

10） 誤情報伝播時と訂正情報伝播時の社会ネッ

公庁などのホームページ，Twitter カウントなど

トワーク

による情報提供を導入した時系列分析を行った

誤情報，訂正情報がツイートの中心となった 2（表 7 ）。

39）

つの期間にわけて，社会ネットワーク指標を算出

まず， 4 種のツイートいずれも，それぞれの前した（附表）。訂正情報の方がメッセージが多期のツイート回数のパラメータが正で有意となっかったことを反映して，社会ネットワークのサイた。つまり，タイムラインに注目して，流れる情ズ（人数）も1,841人から2,128人に増加した。人報を RT するのだと考えられる。誤情報について数が増加すると互酬性は低下することが多いが，は，前期の（製油所）関連ツイート，TV での製この事例の場合は，訂正情報が中心となった後期

油所火災関連報道回数，コスモ石油ホームページの方が互酬性，ネットワークの結合度とも高くでの火災発生公式発表などが正で有意となっておなっている。つまり，後半の方が人数も多く，密り，映像やツイートでの不安が誤情報の発信を促

度の高いコミュニケーションをしたといえる。

進したと考えられる。なお，前期の訂正ツイート

このことは，社会ネットワーク図からもわかる

数は有意ではなく，訂正ツイートしても誤情報ツ（図 3 ）。後期の方がネットワークの密度が高く

イートを減少させることはできなかったことがわ

な っ て い る。 ま た， 後 期 に つ い て は urayasu_

かる。一方，訂正ツイートについては，前期の誤koho が中心となった密なネットワークとなって情報が負で有意となっている。誤情報が多く投稿

おり，ここからの情報が広がっていったことがわされている間には訂正ツイートは阻害されることかる。これに対して，前期についてはいくつかのがわかる。一方，厚生労働省，浦安市アカウント中心があり，それぞれがクラスターを形成し，あによる訂正ツイートの発信は正で有意となっている程度限定されたアカウントの間で RT されたこることから，これらによる情報提供が有効であったことが確認できる。

38）「RT @yup*: @ayu_19980408【 拡 散 希 望 】 千
葉市内在住の方！外出るときは，（以下省略 :メッセージ ID ＝46187242405888000）」
なお，下記のように別のメッセージを RT したようにみえるものもある。これはもともと，一般 ユ ー ザ ー で あ る aya* が ayu_19980408とhikki_staff に対してツイートしたものを hikki_
staff（宇多田ヒカル STAFF）が RT したものである。
「RT @aya*: @ayu_19980408 @hikki_staff【 拡散希望】宮城野区，石油コンビナートも炎上しています。TV やラジオを確認のして，安全の確保をを！ソース NHK11/03/12 0 :44（原文ママ : ID ＝46243642591035392）」

12） 本事例のまとめ
詳細な考察はすべての事例研究の後にまとめて行うため，簡単に特徴を指摘しておく。

39） TV 報道データについては，JCC（株）提供の 3 月11日から 1 週間の TV 報道概要データおよび，日本放送協会提供の 3 月11日の報道内容全文を用いた。
統計パッケージ R のライブラリ vars を用いて VAR（Vector Auto Regression） モ デ ル で 推定した。

東日本大震災時における Twitter 上での流言の発生，伝播，消滅プロセス
表7I

4 種類の流言についての推定結果（「コスモ石油」流言関連）

ツイート回数 関連（at t−1）
懐疑
誤情報
訂正
TV 報道回数 製油所火災関連
有毒物質なしホームページ Asahi.com 火災発生報道
Asahi.com 有毒物質なし
ItmediaNews 有毒物質なし
コスモ石油
火災発生
ホームページ 有害なし
官公庁 Tw
厚生労働省
浦安市
定数
修正 R 2関連（at t）
推定値
有意

懐疑（at t）
推定値
有意

誤情報（at t）
推定値
有意訂正（at t）
推定値
有意0.357 ＊＊＊
−7.085 ＊＊＊−0.231 ＊＊＊0.003
21.000 ＊＊＊−241.600 ＊＊＊−67.860−64.120 ＊−12.900
18.630102.500 ＊＊＊−9.290−24.700
60.8300.868

0.004 ＊＊＊
0.130 ＊＊＊
0.001 ＊
0.000
−0.225 ＊＊＊−0.063−1.229−2.144 ＊＊＊0.011
0.996 ＊＊
0.131
2.698 ＊＊＊
−0.552−0.1090.697

0.065 ＊＊＊
1.936
0.711 ＊＊＊
−0.01415.890 ＊＊＊94.240 ＊＊＊−80.930 ＊＊＊20.880−3.824
182.400 ＊＊＊−39.890 ＊＊＊−0.75117.840−106.600 ＊＊＊
0.946

0.025
5.834 ＊＊
−0.173 ＊＊＊0.578 ＊＊＊
−4.80334.440−72.080−754.300 ＊＊＊−81.210 ＊＊＊92.080 ＊＊＊93.670 ＊＊＊128.800 ＊＊＊601.100 ＊＊＊−11.350
0.984

注 1 ） ＊＊＊： 1 ％水準で有意 ＊＊： 5 ％水準で有意 ＊：10％水準で有意
注 2 ） 10分ごとに集計した時系列データを用いて推定した。ホームページや官公庁ツイートは，それぞれが報道，発表もしくはツイートするまでは 0 ，その後は 1 となる変数である。
注 3 ） 製油所で火災が発生したことを報道したものを「発生報道」，有害なガスの発生がないことを報道したものを，「有毒物質なし」に分類した。
注 4 ） 20期までのラグ変数も推定したが煩雑になるので 1 期しか示していない。

・流言の発生，成長，消滅プロセス

authority の確立による流言の抑制という主張を

この事例は震災発生直後から発生したコンビ

裏付けるものである。

ナートの火災，爆発への不安が増したことを背景

・マスメディアとソーシャルメディアとの関連として生じたと考えられる。雨やその後の情報をこの事例については，マスメディアとの関係も取り入れてより具体的な内容になる一方で，情報重要である。TV 画面にコンビナートの火災や爆源の追加，自分の感想などの追加といった形で変発が映し出された時刻には，それへの不安，驚き化するものもあった。そのプロセスにおいて，よといったツイートが多く書かれていた。マスメ

り詳しく，部分的には正確な情報に修正されてディアからの映像が不安を増幅させた可能性が高

い っ た。 こ の 点 か ら す る と， 形 態 的 な 変 化 はい。一方，有害物質は飛散しないことについて，

Allport and Postman（1947）の指摘する方向に変TV で報道されたのは 3 回のみであった。発生時化しつつも，メッセージ全体としては Shibutaniと比べてその後についての報道が少ないことはマ（1966）の指摘するように集合的に問題解決をスメディアの大きな問題である。

行ったようにもみえる。ただし，一人あたり投稿

さらに時系列分析の結果，以下の点も明らかと回数も1.29程度であり，社会ネットワークにみらなった。TV での報道回数が石油コンビナートやれるように，相互のメッセージのやりとりを通じ火災に関連するツイートを増加させ，それが流言た熟議 deliberation はなされていない。

ツイートを増加させた。さらに，多くの人はタイ

一方，消滅については，コスモ石油の公式ペー

ムラインに注目して流れる情報を RT する傾向がジではなく，浦安市公式アカウントからのツイーある。訂正情報は誤情報ツイートによって阻害さトが多く RT された。権威もしくは信頼性の高れるが，誤情報を訂正ツイートで減少させることいアカウントのツイートだから信頼された可能性はできない。

が 高 い。 こ れ は，Rosnow and Fine（1976） やKapferer（1987） が 指 摘 す る， 信 頼 で き る 権 威

三

田

商

・投 稿者の特性，社会ネットワーク上のポジ
ションの関係
流言の発生源はいずれも，一般の者であり，フォロアー数も多くはない。流言は社会的な関係を越えて，急速に広まったといえる。さらに，有名アカウントに拡散を依頼する者がおり，それが実際に拡散され，広がる場合があることもわかった。一方で，依頼されても，それを拡散しない有名アカウントもあることもわかった。社会ネット
ワークのポジションだけでなく，個人の情報の真偽を見極める能力も重要である。
次号では他の事例分析を行い， 5 つの事例からの知見をまとめる。
謝辞
データを提供頂いた，Twitter Japan（株），JCC（株），日本放送協会，Google（株）賀沢様，およびデータ処理についてのスクリプトや情報を提供頂いた奥村晴彦先生（三重大学），岡崎直観先生（東北大学），311プロジェクトを企画運営された事務局の皆様に感謝する。本研究の遂行には慶應大学学事振興資金および科学研究費（課題番号23530541）から助成を受けた。
参

考

文

献

Allpor t, Gordon and Leo J. Postman（1947）, The
Pshchology of Rumor, New York: Henry Holt（南博訳『デマの心理学』岩波書店，1958年）.
Ar ndt, Johan（1967）, Role of Product-Related
Conversations in the Dif fusi on of a New
Product, Journal of Marketing Research（JMR）,
4（ 3 ）, 291 95.
Barabási, Alber t-László（2002）, Linked: The New
Science of Networks, Perseus Books Group（青木薫訳『新ネットワーク思考』NHK 出版，2002年）.
Bordia, P. and N. DiFonzo（2004）, Problem Solving
in Social Interactions on the Internet: Rumor as
Social Cognition, Social Psychology Quarterly,
67, 33 50.
Bordia, Prashant and Ralph L. Rosnow（1998）,
Rumor Rest Stops on the Information Highway
Transmission Patterns in a Computer-MediatedRumor Chain, Human Communication Research,

学

研

究

25（ 2 ）, 163 79.
Brunvand, Harold J.（1984）, The Choking Doberman
and Other New Urban Legends, W.W. Norton（行
方均訳『チョーキング・ドーベルマン』新宿書房，1990年）.
Buckner, H. Taylor（1965）, A Theor y of Rumor
Transmission, Public Opinion Quar terly, 29（ 1 ）, 54 70.
Burt, Ronald S.（1992）, Structural Holes: The Social
Structure of Competition, Har vard University
Press（安田雪訳『競争の社会的構造』新曜社，
2006年）.
Coleman, James, Elihu Katz, and Herbert Menzel（1957）, The Diffusion of an Innovation among
Physicians, Sociometry, 20（ 4 ）, 253 70.
─（1966）, Medical Innovation: A Dif fusion
Study, Bobbs-Merrill Co.
Difonzo, Nicholas and Prashant Bordia（2006）,
Rumor Psychology: Social and Organizational
Approaches, American Psychological Association.
Doer, Benjamin, Mahmoud Fouz, and Tobias
Friedrich（2012）, Why Rumors Spread So
Quickly in Social Networks, Communications of
the ACM, 55（ 6 ）, 70 75.
Feick, Lawrence F. and Linda Price（1987）, The
Market Maven: A Dif fuser of Marketplace
Information, Journal of Marketing, 51（ 1 ）, 83
97.
Granovetter, Mark S.（1973）, The Strength of Weak
Ties, The American Journal of Sociology, 78（ 6 ）, 1360 80.
Inoue, Takeru, Fujio Toriumi, Yasuyuki Shirai, andShin-ichi Minato（2011）, Great East Japan
Earthquake Viewed from a Url Shortener, in
ACM CoNEXT 2011 Special Workshop on theInternet and Disasters. Tokyo
http://conferences.sigcomm.org/co-next/2011/
workshops/SpecialWorkshop/papers/156949983
3.pdf.
Kapferer, Jean-Noel（1987）, Rumeurs:le plus vieux
media du monde, Editions du Seuil: Paris（古田幸男訳『うわさ 最も古いメディア 増補版』
法政大学出版局，1993年）.
─（1989）, A Mass Poisoning Rumor in
Europe, Public Opinion Quarterly, 53（ 4 ）, 467
81.
Katz, E. and Paul F. Lazarsfeld（1955）, Personal
Influence, Free Press（竹内郁郎（訳）『パーソナル・インフルエンス』培風館，1965年）.
Kiymaz, Halil（2002）, The stock market rumours

東日本大震災時における Twitter 上での流言の発生，伝播，消滅プロセス
and stock prices: a test of price pressure and size
effect in an emerging market, Applied Financial
Economics, 12（ 7 ）, 469 74
Knapp, Robert H.（1944）, A Psychology of Rumor,
The Public Opinion Quarterly, 8（ 1 ）, 22 37.
Lazarsfeld, Paul F., Bernard Berelson, and Hazel
Gaudet（1944）, The People’s Choice, Columbia
University Press（有吉広介（監訳）『ピープル
ズ・チョイス』芦書房，1987年）.
Morin, Edgar（1969）, La Rumeur D’orléans, Ed. duSeuil: Paris（杉山光信訳『オルレアンのうわさ
第 2 版新装版』みすず書房，1997年）.
Palmon, Dan, Ephraim Sudit, and Ari Yezegel（2009）,
The Value of Columnists Stock Recommendations: An Event Study Approach, Review of
Quantitative Finance & Accounting, 33（ 3 ）, 209
32.
Pezzo, Mark V. and Jason W. Beckstead（2006）, A
Multilevel Analysis of Rumor Transmission:
Ef fects of Anxiety and Belief in T wo Field
Experiments, Basic & Applied Social Psychology,28（ 1 ）, 91 100.
Reingen, Peter H.（1987）, A Wor d-of-Mouth
Network, Advances in Consumer Research, 14（ 1 ）, 213 17.
Reingen, Peter H. and Jerome B. Kernan（1986）,
Analysis of Referral Networks in Marketing:
Methods and Illustration, Journal of Marketing
Research, 23（ 4 ）, 370 78.
Rosnow, Ralph L.（1980）, Psychology of Rumor
Reconsidered, Psychological Bulletin, 87（ 3 ）,578 91.
Rosnow, R. L. and G. A. Fine（1976）, Rumor and
Gossip:The Social Pshchology of Hearsay, Elsevier
Scientific（南博訳『うわさの心理学』岩波書店，1982年）.
Rosnow, Ralph L. and Eric K. Foster（2005）, Rumor
and Gossip Research, Psychological Science
Agenda, 19（ 4 ）,http://www.apa.org/science/psa/apr05gossipprt.html.
Rosnow, Ralph L., John Yost, and James L. Esposito（1986）, Belief in Rumor and Likelihood of
Rumor Transmission.
Sakaki, Takeshi, Fujio Toriumi, and Yutaka Matsuo（2011）, Tweet Trend Analysis in an Emergency
Situation, in ACM CoNEXT 2011 Special
Workshop on the Internet and Disasters. Tokyo
http://conferences.sigcomm.org/co-next/
2011/workshops/SpecialWorkshop/papers/1569

I

500807.pdf.
Shibutani, Tamotu（1966）, Improvised News: A
Sociological Study of Rumors, Bobbs-Merril（広井脩，橋元良明，後藤将之訳『流言と社会』東京創元社，1985年）.
T ybout, Alice M., Bobby J. Calder, and Brian
Sternthal（1981）, Using Information Processing
Theory to Design Marketing Strategies, Journalof Marketing Research, 18（Feb.）, 73 79.
Watts, Duncan（1999）, Small Worlds: The Dynamics of
Networks between Order and Randomness,
Princeton University Press（栗原聡，福田健介，
佐藤進也訳『スモールワールド─ネットワー
クの構造とダイナミクス』東京電機大学出版局，
2006年）.
─（2003）, Six Degrees: The Science of aConnected Age, W. W. Norton & Company（辻竜平，友知政樹訳『スモールワールド・ネット
ワーク』阪急コミュニケーションズ，2004年）.
石澤善雄，赤峯享（2012）， 震災時に Twitter 上で拡散した「デマ情報」の時系列分析， 東日本
大震災ビッグデータ・ワークショップ，東京大学． http://goo.gl/vqfBL
稲葉哲郎（2003）， うわさの伝播過程 , 一橋論叢，
129（ 4 ），436 47.
小川肇（1971）， デマ，（南博監修『マス・コミュ
ニケーション事典』学芸書林），484 85.
荻上チキ（2011）， 荻上 blog 東北地方太平洋沖地
震，ネット上でのデマまとめ，
http://D.Hatena.Ne.Jp/Seijotcp/20110312/P1（2012年10月 1 日アクセス）.
川上善郎（1997），『うわさが走る』サイエンス社．
木下富雄（1977）， 流言，『講座社会心理学 3 巻』
東京大学出版会．
佐藤達哉（1996）， 1996年春，福島での当たり屋情報 : 流言？都市伝説？その探索的研究， 福島大学地域研究，8（ 1 ），59 71.
柴内康文，池田謙一（1997）， 現実へと開放された
ネットワーク， 池田謙一編『ネットワーキン
グ・コミュニティ』，東京大学出版会，156 71.
清水幾多郎（1937），『流言蜚語』日本評論社．
─（1947），『流言蜚語』岩波書店．
─（2011），『流言蜚語』ちくま学芸文庫．
白井嵩士，榊剛史，鳥海不二夫，篠田孝祐，風間一洋，野田五十樹，沼尾正行，栗原聡（2012），
Twitter におけるデマツイートの拡散モデルの構築とデマ拡散防止モデルの推定， 第26回人工知能学会．
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2012/paper173.html

三

田

商

白石秀壽，高路，菊盛真衣，小林佑太朗，朴 淨，
土 屋 文 則， 魏 敏， 朱 彦， 濱 岡 豊（2012），
Twitter におけるコミュニケーションの探索的分析， 三田商学研究，55（ 1 ），71 95.
総務省（2012）， コラム 震災時における twitterの活用状況について， 平成23年度版 情報通信白書
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitep
aper/ja/h23/html/nc143c00.html.
高安美佐子，高安秀樹，佐野幸恵，渡辺隼史，三浦航，佐藤和也，山田健太（2012）， 震災時におけるデマの拡散と制御に関する研究， 東日本
大震災ビッグデータ・ワークショップ，東京大学
http://www.slideshare.net/yukiesano96/201210
13-project311-v 7 upload.
東京大学新聞研究所「災害と情報」研究班（1985），「1983年 5 月日本海中部地震における災害情報の伝達と住民の対応」秋田県の場合，http://cidir-db.iii.u-tokyo.ac.jp/hiroi/pdf/report/saigairep/saigairep014.pdf.
鳥海不二夫，篠田孝祐，兼山元太（2012）， ソー
シャルメディアを用いたデマ判定システムの判
定精度評価 , 情報処理学会デジタルプラクティ
ス，3（ 3 ），201 08
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?active_action＝repository_view_main_item_detail&item_
id＝82803&item_no＝1&page_id＝13&block_id＝8.
中村功（2001）， 現代の流言：「携帯ワンギリ広告」の例， 松山大学論集，13（ 5 ），295 333.
濱岡豊（1994）， レビュー論文：消費者間相互依存
性／相互作用， マーケティング・サイエンス，
2（ 1 ），60 85.
─（1995）， 消費者の意思決定とクチコミの影響のメカニズム， 東京大学大学院博士審査
提出論文．
─（2006）， 消費者間の相互作用 クチコミ
を 中 心 に， 田 中 洋， 清 水 聰 編『 消 費 者・ コ
ミュニケーション戦略』有斐閣．

学

研

究

─
（2007）， 共進化マーケティング 2.0: コ
ミュニティ，社会ネットワークと創造性のダイ
ナミックな分析に向けて， 三田商学研究，50（ 2 ），67 90.
─（2012a）， Twitter におけるコミュニケー
ションの社会ネットワーク分析， 情報処理学会全国大会（ 3 月 7 日，名古屋工業大学）
h t t p : / / w w w. i p s j . o r. j p / a n n a i / a b o u t i p s j /award/9faeag0000004emc-att/4H-3.pdf.
─（2012b）， Twitter に お け る リ ツ イ ー ト（Rt）回数の規定要因， 慶應義塾大学／京都大学 GCOE ディスカッション・ペーパー
http://www.gcoe-econbus.keio.ac.jp/2012/01/
dp2011-028.html.
─（2012c）， マスメディア / ソーシャル・メ
ディアの連携と機能分担に向けて， 東日本大
震災ビッグデータ・ワークショップ，東京大学．
http://dl.dropbox.com/u/1662337/311pjt1028ha
maoka.pdf.
─（2013）， 震災における e 流言の発生と消滅 : ソーシャルメディアとマスメディアの影響
比較， 情報処理学会全国大会（ 3 月 7 日，東北大学）．
濱岡豊，里村卓也（2009），『消費者間の相互作用についての基礎研究─クチコミ，e クチコミを中心に』慶應義塾大学出版会．
廣井脩（1986），『災害と日本人─巨大地震の社会心理』時事通信社．
─（2001），『流言とデマの社会学』文春新書．
藤代裕之，山口浩，飯塚麻代（2012）， Twitter の
情報拡散とマスメディアの関係性の有無， 東
日本大震災ビッグデータ・ワークショップ，東京大学 http://goo.gl/cn0b2.

菊盛真衣［慶應義塾大学大学院商学研究科修士課程］
魏敏［慶應義塾大学大学院商学研究科修士課程］
林艶葒［慶應義塾大学大学院商学研究科修士課
程］朱彦［慶應義塾大学大学院商学研究科修士課程］

東日本大震災時における Twitter 上での流言の発生，伝播，消滅プロセス
附表
指定

項目

I

各事例の主要指標など

コスモ石油
コスモ | 石油 | 製油所 | 傘 | サーバ | サーバ | 有害物質 | カッパ | 合羽 | イソ
ジン | イソジン | ヨード | ヨウ素 | 買 . 占 | 強奪 | 略奪 | 強盗 | 外国人 | パニッ
ク | パニック | デマ | デマ | 友人から | 不足 | 病院 | 行列 | ガソリン | ガソリ
ン | ペーパ | ペーパ | 噂 | 嘘 | 誤報 | 誤報
不足 | 在庫 | 買い . め | 買占 | 買えない | 供給 | 行列 | 給油 | コスモ（ス | デ
ル | グラシア | クリーナ）| 輸送 | 配送 | 物流 | 生産量 | ストーブ | 災害時帰宅支援 | 輪番停電 | 計画停電 | 節約 | 節電 | 余剰 | ガソリン | スタンド | 稼働
| 石油ストーブ | 原子力資料室 | 特別編成石油 | 後70年 | 長崎被爆 | 避難グッ
ズ | 凍死者 | 防寒対策 | 自衛隊 | ほぼ日 | 仮設トイレ | 全盲 | ウルトラマン |石炭 | 人民日報 | 中国 | 界面活性剤 | 中東情勢 | ヤシマ作戦 | コスモブラッ
ク | 防衛費 | 救援物資 | 合羽橋 | エネオス | 備蓄 | ワンピース | リビア | カッ
パ巻き | ドライ洗浄 | チカッパ | 試算 | 痛傘 | 営業 | 崩壊熱 | 整理券 | 石油ショッ
ク | 石油危機 | 石油パニック | 人工地震 | 無料お試し | ファンヒーター | タ
ンクローリー | 還元水器 | 通販 | 送料無料 | 証券 | 秋桜 | 燃料確保 | アパレ
ル | 給水 | 災害用のグッズ | 燃料格納 | 副木 | 骨折 | ガソスタ | 小傘 | 傘男 |根岸 | 屁のカッパ | 石油燃料 | 安全委員会 | 落下傘 | 傘立 | 傘無い | 韓国 | 傘
忘 | 電気 .* 傘 | 雪 . 傘 | 君の傘 | 傘の下 | 道路交通法違反 | コスモス石油 |福島原発 | 嫁さんが子供 | 天気の神様 | 原発を止め | 円堂くん | ホメオパシー| 宮城県 | 原発 | 山小屋

懐疑

本当か（分 | わ）からない | 本当に .* ？ | 本当なの？ | 要確認 | これ本当な
らまずいな | ほんとかうそか | 確認できず | まじで訂正

デマ | デ マ | ガセ | 否定 | チェンメ | チェーン | チェーン | 不特定多数 | 嘘| 連鎖 | 正式 | 公式 | 事実はありません | 発表 | 確認できました | 無害 | 虚偽
| 浦安

キーワード︵正規表現︶

除外

流言特定

概要

（千葉 | 首都圏 | 市原）.*（コスモ | 石油 | 製油 | 科学 | 化学）.*（有害 | 有毒 |溶液）
対象ツイート数
155,371
懐疑ツイート数
315
誤情報ツイート数
22,594
訂正ツイート数
65,104
関連ツイート数
67,358
RT @ が含まれている回数
0
1
2
3
4
5
6
7
その度数
68389
73038
11424
1973
423
103
20
1
1 回以上 RT されたメッセージの数
86,982
1 回以上 RT されたメッセージの割合
56.0％
reply が含まれている回数
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11
その度数50332 83389 14593 4913 1734 196 62 48 37 41 24 2
reply が含まれているメッセージ数
105,039
reply が含まれているメッセージの割合
67.6％
RT でも reply でもない単なるツイート
50,332
投稿者数120,119
一人あたり投稿数
1.29
流言の発信者
8ny*
発信時刻
2011/ 3 /11 17:28:01以前。（注）
内容

時系列
パターン

誤情報投稿数ピーク時刻
同ピーク時投稿数
訂正情報投稿数ピーク時刻
同ピーク時投稿数

千葉市内！外歩く時は傘かかっぱ！爆発で水溶液がとんできました！危険物箇所の爆発です！雨にあたらないで！ #chiba #JFE
（11-03-11 16:10:18）
432（11-03-12 16:33:18）
450

三

田

商

附表

学

研

究

つづき

全データ

社会ネットワークの大きさ
互酬性
非対称
コミュニケーション無し
密度
connectedness
最大出次数
最大出次数の者
上記のプロファイル
最大入次数
最大入次数の者
上記のプロファイル
1 期目開始時間
1 期目終了時間
1 社会ネットワークの大きさ
互酬性
非対称
コミュニケーション無し
密度
connectedness
2 期目開始時間
2 期目終了時間2
社会ネットワークの大きさ
互酬性
非対称
コミュニケーション無し
密度
connectedness

期間 ︵誤情報中心︶ 期間
社会ネットワーク︵訂正情報中心︶注） 元ツイートは削除済みのため最も早い RT が投稿された時刻。

137,836872
119,073
9,499,192,585
1.26E-05
0.301012,295urayasu_koho
浦安市広報アカウント57
ayu_19980408
歌手の浜崎あゆみ
050,000
1,841
94
2,128
1,691,498
0.00130.478250,000150,000
2,581
153
3,395
3,325,942
0.00110.6370