社会情報学

第８巻３号

2020

研究
否決された大阪都構想のTwitter投稿における世論形成
理論成立の考察Consideration on the Validation of Public Opinion Formation Process
Theories in Twitter about Rejected Osaka Metropolis Plan
キーワード：
大阪都構想，Twitter，アナウンスメント効果，限定効果説
keyword：
Osaka Metropolis Plan, Twitter, announcement effect, limited effect model

林浩

Ota City

Hiroki HAYASHI

大田区役所

東京都市大学梅Tokyo City University

立命館大学

小

原

英

輝
一

Eiichi UMEHARA

川

Ritsumeikan University

祐樹

Yuki OGAWA要約
本研究では，政治的コミュニケーションの新たな手段として期待されるSNSの中でもTwitterに着目し，意見の一極集中やアナウンスメント効果などの世論形成理論の成立の可能性を考察した。2015年５月に実施された大阪都構想のツイートを分析対象とし，トピック分析および新聞記事と比較すること
で，ツイートとアカウントを賛成と反対に分類した。これを用いて賛成および反対の投稿数及びアカウ
ント数の推移を分析した。その結果，多数派認知がTwitterの投稿に影響を与えている可能性は確認できなかったものの，
リツイートのネットワーク分析の結果では，賛成と反対が明確に分かれたネットワー
原稿受付：2017年７月４日
掲載決定：2019年12月18日

165否決された大阪都構想のTwitter投稿における世論形成理論成立の考察


林浩輝・梅原英一・小川祐樹

クが存在することが分かった。また次数中心性および媒介中心性が極端に高い少数のアカウントが存在することが確認できた。その結果，オピニオンリーダーの出現とアナウンスメント効果の成立の可能性を見出すことができた。
Abstract
We focused on Twitter, which is expected to become an increasingly influential tool of politicalcommunication, and sought to validate public opinion formation process theories such as theconcentration of opinions and announcement effects. We analyzed tweets about the Osaka
Metropolis Plan, which was the subject of a referendum in May 2015. We classified tweets andaccounts based on support for or opposition to the plan, using a natural language process andlatent Dirichlet allocation, and by comparison with newspaper articles. We analyzed changes in
the number of posts and active accounts based on the results. We could not find that majority
recognition had an impact on Twitter posts. However we investigated retweet networks usingsocial network analysis, and found that support and opposition were clearly divided in a network
structure. Moreover, we found several accounts with extremely high degree centrality andbetweenness centrality, thereby indicating possible validation of an opinion leader effect and theannouncement effect.

166

社会情報学１

はじめに

日本では2013年のインターネット選挙運動解

第８巻３号

２

先行研究

2.1

Twitterにおける沈黙の螺旋理論の検証

2020

禁を機に，ネットはコミュニケーション手段としNoelle-Neumann（2013）は，人間は他者からて期待されている。橋元ら（2015）はネット選

孤立することを避けたいという欲求を持ち，ある挙解禁が衆議院選挙にどのような影響を持つのか

争点に関して自分の立場が社会で少数派であるとを検証するために衆議院議員選挙のパネル調査を感じると公の場での意見表明を控えるようになる行った。その結果，選挙期間中にインターネットという仮説を唱え，マスメディアの多数派提示に上の選挙関連情報に接した人は40.2%であった。

よる世論形成への影響・効果の強さを指摘した。

しかし，世論形成理論がネット上で成立してい小川ら（2014）はTwitterにおける発言数に多数るかの議論はあまりされていない。たとえばアナ派認知，パーソナルネットワークにおける周囲とウンスメント効果は，マスメディアのみを前提との意見の同質性が影響することを明らかにするたし，マスメディアの意見が，一般の人々の投票行

めに，社会調査と行動ログ分析を行った。被験者

動などに影響を与えるという枠組みであった。こに「原子力発電所に対する賛否」，「争点の重要性」，の効果がネット上で成立しているかの結論が出て「知識量」，「政治関心の度合い」，「多数派の予想」

いない。そこで本研究はネット，主にTwitter上に関する質問を行い，その後ツイートデータを分での世論形成理論の成立に関する事例研究を行析した。分析の結果，全フレンドのうち自身と同う。分析対象は，2015年５月17日に住民投票がじ意見を持っているフレンドが多くても，自身を行われた「大阪都構想」をとりあげる。

多数派であると認識する訳ではないことがわかっ

この住民投票で問われたのは大阪維新の会が最た。この結果は，Twitterユーザは周囲と意見が重要政策として掲げた「大阪都構想」の賛否であ同じであるからといって必ずしもTwitter内におる。2015年５月17日に行われた住民投票では賛いて多数派であると認識しているわけではないこ

成694,844票，反対705,585票と僅差で反対が上とを示唆している。それに対して自身の意見が多回り否決された。

数派であるという認知は発言数にプラスの効果を本 論 文 の 構 成 は， ２ 節 で 世 論 形 成 理 論 と持っており，沈黙の螺旋理論を支持する結果を得

Twitterでの検証に関する先行研究を述べる。３ている。

節で分析データ，４節および５節で我々が開発し2.2

Twitter上でのオピニオンリーダー

た賛成・反対ツイートやアカウントの分類方法に

沈黙の螺旋理論などの強力効果説と異なり，限ついて述べる。また分類結果も述べる。これによ定効果論ではマスメディアの効果は限定的である

りTwitter上での意見の偏りを検証する。６節でとしている。Lazarsfeld（1987）は1940年のアはリツイートを無方向の社会ネットワークとみてメリカ大統領選挙においてオハイオ州エリー郡でコミュニケーションの構造を分析する。７節では半年間にわたって７回のパネル調査に基づく研究

世論形成理論が成立するか否かを考察する。８節を行った。その結果，新聞，雑誌，ラジオといっは結論である。

たメディアを介して提供される各党のキャンペー
ンが有権者の投票意図に与えた効果の多くは「補強」効果であることがわかった。
彼は，メディアを介したキャンペーンに多く接触する有権者は投票意図が既に決まっており，選167

否決された大阪都構想のTwitter投稿における世論形成理論成立の考察


林浩輝・梅原英一・小川祐樹

挙への関心が高いという特徴を持っていることを補者に投票する傾向が生まれる世論の強化効果で指摘している。それに対して政治関心が低い有権ある。負けそうな候補から票が離れる見放し効果

者はキャンペーン期間中に周囲に助言を与えたもある。２つ目が，Klapperの述べるアンダードッ

り，求められたりする「オピニオンリーダー」をク効果であり，負けそうな候補に票が集まるとい介して態度や行動を変える可能性があることを示う世論の逆転効果である。勝ちそうな候補から票唆 し た。 キ ャ ン ペ ー ン 効 果 の 一 般 化 を 試 み たが少なくなる離脱効果も指摘されている。

Klapper（1960）も，マスメディアの主な効果は以上の先行研究を受け，本論では大阪都構想の受け手の既存の態度の補強であり，ある個人の周

住民投票の事例を通じ，ツイートの時系列分析，

囲には同様の意見を持つ個人が集まる傾向がある

トピック分析及びネットワーク分析を用いた１）と述べている。

沈黙の螺旋理論の前提条件である多数派認知が山本ら（2013）はTwitter上でのオピニオンリー

Twitter上で可能かの検討，２）Twitterにおけるダーはどのような特徴を持ち，どのような役割を

オピニオンリーダーの特徴の分析，３）１，２を果たすのかを検証した。オピニオンリーダーを情総合したTwitterにおけるアナウンスメント効果

報の起点となるスペシャリストと媒介役となるイの検証，以上３点の考察を行う。

ンタミディアリに分類し，社会調査とログ分析を行った。被験者に「原子力発電所に対する意見」，「原子力発電所に関する知識量」，「争点に対する

３

分析データ

重要性の認知」「原子力発電所問題への不安」，「フ，

本研究では2015年５月17日に住民投票が実施

レンド・フォロワーの同質性」に関する質問に答さ れ た「大 阪 都 構 想」 に 関 す る ツ イ ー ト をえてもらい，ツイートデータを分析した。分析のTwitterAPI を用いてCrawler で収集した。キー

結果，専門的な知識を持ち対象領域に対して高い

ワ ー ド は「大 阪 都 構 想」 で あ る。 取 得 期 間 は関与を持つ「スペシャリスト」はフォロワー数・

2015年５月４日から投票終了日時である５月17

フレンド数と発言数に相関があった。しかし，周日20時 ま で の15日 間 で あ る。 全 ツ イ ー ト 数 は

囲とのコミュニケーションの中心的存在であり情90,290件であった。ツイートは28,417件（全体報仲介の拠点となる「インタミディアリ」は相関の31.5%），リプライが1,196件（全体の1.3%），がなかった。これらの分析からTwitterのような

リツイートが60,677件（全体の67.2%）であった。

誰でも誰とでも容易に直接コミュニケーションを

ツイート数は投票が近づくにつれて増加する傾取れる環境下では，個人は信頼できるスペシャリ

向があり，21,699件（分析期間内の24%）のツイー

ストと直接つながる傾向があることがわかった。

トが住民投票当日の17日にあった。これは分析

2.3

対象日の初日である５月４日の2,666件の8.1倍

アナウンスメント効果

浦島ら（2015）によると，アナウンスメントである。住民投票の前日である16日は7,771件で効果は大手新聞社などが行った大規模世論調査の17日になると64.2%増加している。

結果に基づいた選挙予測報道が投票行動にもたらす影響のことである。亀ヶ谷（2001）は，先行研究を引用しつつ，アナウンスメント効果には方向性の異なる２つ解釈があることを指摘してい４

賛成・反対ツイートの分類

4.1

トピック分析による論点の整理る。一つ目が，Lazarsfeldが述べたバンドワゴン

大阪都構想に関するTwitter上の争点を明らか効果であり，事前予測で「有利」と考えられた候にするためにトピック分析を行った。トピック分

168

社会情報学

第８巻３号

2020

析とは，自然言語処理を用いて文章の内容を機械市である大阪市の解体に強く反発し，大阪市への的にトピック分類するツールである。まず収集し愛着や特別区になることにより権限が弱まることたツイートを，形態素解析プログラム（IGO）をを主張していた。また，今回の住民投票が行われ用いて単語ごとに分割する。単語分割は1gramでること自体に疑問を持っており，議会で賛同を得行い，LDA（Latent Dirichlet Allocation）を使用られなかったことについての批判が強い。

してトピックに分類する。トピック数は10とし

4.3

新聞記事とツイートの比較た。なお，LDAではトピック数を大きくすれば細ツイートで議論されている争点は新聞やニュー

かな粒度の話題を把握できるが，本研究では代表スからの転載が多いためTwitter上で生まれたも的な話題を把握したい目的でトピック数は10にのであるとは言い難い。実際に大阪都構想に関す設定した。
その結果抽出された単語は，「住民投票」

る５月12日から５月17日のTwitterのツイートとや「賛成」，「反対」などが目立った。人名として

新聞大手４社の記事の頻出単語を比較してみた。

は「橋下代表」，「松井幹事長」，「菅官房長官」，「藤

新聞記事の頻出単語上位11単語とツイートの出井聡教授」など賛否を明確に示している人の名前

現頻度の比較を図１に示す。

が挙がっていた。
4.2

大阪都構想における主な争点

トピック分析の結果と新聞大手４社（読売新聞，
朝日新聞，産経新聞，毎日新聞：縮刷版）の記事を参考にして，Twitterにおける大阪都構想賛成派，反対派の主な主張を整理した。
賛成派は現状の大阪市が財政的，及び行政の効率的に非常に悪い状態であるとの認識から，統治機構改革である大阪都構想を支持している。そして，大阪都構想における改革として既得権益によ

図１り私腹を肥やす議員の削減や，大阪府と大阪市にツイートと新聞記事の頻出単語よる二重行政の解消を訴えている。賛成的立場を

図１より新聞記事で多く扱われている単語はツ表明する菅官房長官や高橋洋一氏，辛坊治郎氏のイート上でも多く出現することがわかる。ただ，発言を参照することが多く，評価する傾向があっ「廃止」や「大阪維新の会」は他の単語と比較した。逆に反対を煽る大阪自民党や民主党，公明党，てみるとTwitterにおける出現数が少ない。さら共産党には強い批判を向けている。反対派に大阪に，トピック分析で賛成派の主張として存在した都構想に変わる成長戦略がないことに対する批判「既得権益」という単語は新聞記事には存在しなと，反対派が掲げる内容をデマとする主張もある。

かった。したがって，「既得権益」という単語は反対派は橋下徹氏に対して非常に懐疑的であ

新聞記事ではなく，橋下徹氏の演説や維新の会のる。特に橋下氏の過去の発言を引き合いに出すこ

ホームページなどを通じてTwitter上で広がったとが多く，橋下徹氏の発言が二転三転しているとと 考 え ら れ る。 ま た， 個 人 の 意 見 表 明 で あ る

主張するツイートがある。反対論者である藤井聡

Twitterでは新聞記事と比較して感情的な内容が教授の発言を受けての発言が目立った。二重行政多い。賛成派，反対派ともにお互いの表面的な主はやむをえないとする主張もあり，既得権益につ張のみに着目しているため簡単な悪口が多く見らいては基本的には触れていなかった。政令指定都れた。故にTwitter上では感情を煽りやすい可能169否決された大阪都構想のTwitter投稿における世論形成理論成立の考察


林

表１

性がある。「大阪市廃止」や橋下徹の人間性など

浩輝・梅原英一・小川祐樹

賛成・反対ツイート分類基準に焦点が当たっていることが多い。逆に大阪都構想によってなぜ二重行政が解消されるのかなどの具体的かつ専門的知識が必要とされる内容についてはあまり多くツイートされていない。
4.4

分類基準の開発

以上の結果より，本研究では賛成及び反対ツ
イートに分類する基準を開発した。それを表１に示す。
この基準を用いて，28,417件のツイートを目視で内容を確認し，基準に従い「賛成」，「反対」，「どちらでもない」に分類した。基準に該当しな
いものや，ニュースや新聞記事を引用したツイー
トは「どちらでもない」に分類した。

図２

賛成・反対のツイート数の推移「どちらでもない」を除いた５月４日から５月17日のツイート数の推移を図２に示す。４日は「賛成」が301件と「反対」よりも多かった。しかし５日から11日までは「反対」よりも少ない。
その後５月12日から逆転し，それ以降は「賛成」
が多く，17日には1,292件となっている。これは実際の住民投票結果とは異なり「賛成」が僅かに多い。賛成派ユーザがTwitter上では積極的に意見表明を行っている可能性がある。

５

賛成・反対アカウントの分類

5.1

アカウント分類基準の開発

ることで大きく変化してしまう。そこで，大阪都構想における「賛成」，「反対」をアカウント別に見ていく。

ツイート数は一部のユーザが大量にツイートす170

社会情報学表２

賛成・反対アカウントの分類基準

第８巻３号

2020

では「反対」アカウントより少なかった。５月11日からは賛成派アカウントの割合が増加した。
「どちらでもない」を除くと，住民投票日である５月17日は「賛成」と「反対」の比率が59.6%対40.4%となっており，yahoo意識調査（2015）の「賛成」60.1%，「反対」39.9%に近い割合となっていた。但し，投票日に近づくに従い「どちらでもない」の比率が増え，投票日には67.5%となっ
ていた。
5.2

一部のアカウントの影響

ツイート数はアカウント数の倍以上あることか
ら，一部のアカウントが多数のツイートを発信し「賛成」のアカウントは５月10日までは平均75ていることがわかる。そこで，大量のツイートを程度で大きな変化はない。しかし５月11日になするアカウントの影響を考察するために，ツイー

ると急激に数が増えており，５月11日から５月

ト数上位10のアカウントのツイート数，そして14日は平均149と倍近くになっている。５月４日

それが全ツイートに占める割合を図４にまとめた。

に78だったアカウント数は５月17日には477に

なお，投稿数上位10アカウントのうち賛成アまで伸びており，アカウント数も住民投票日が迫

カウントは５，反対アカウントも５で「どちらでることで増加していた。

もない」アカウントはなかった。このことから積「反対」のアカウントは５月４日，５月５日は極的に投稿しているアカウントは，賛成または反70程であるが，５月６日には120に増加している。

対の意見をもつものだったことが分かる。

５月７日，５月８日には85程に減少しているが，５月９日以降は100を超え，５月17日には324になっている。「賛成」，「反対」のアカウントの日
付ごとの割合の推移を図３に示す。

図４

ツ イート数上位10のアカウントのツイート数と全体に占める割合

上位10アカウントのツイート数を見てみると，
賛成アカウントのツイートが平均400件，反対ア

図３ 「賛成」
，「反対」，「どちらでもない」のアカウ
ントの推移

カウントのツイートが平均247件と賛成アカウン
トのツイートのほうが多いことがわかる。このことから，一部の賛成アカウントが毎日一定数のツ「賛成」アカウントは５月５日から５月10日ま171否決された大阪都構想のTwitter投稿における世論形成理論成立の考察


林浩輝・梅原英一・小川祐樹

イートをしていることがわかる。反対ツイートは波が大きく最小116，最大452と336の差がある。
一日に大量のツイートをする反対アカウントが存在するが，賛成アカウントと異なり，大量ツイー
トは継続していなかった。
次に，大量のツイートを行う賛成アカウント，
反対アカウントについて検討する。賛成アカウン

図５

トを見てみると，一番ツイートが多いアカウント

次数中心性と媒介中心性の散布図のツイート数は，4051件と２番目の389件の10

ト ワ ー ク 図 を 図 ６ に 示 す。 描 画 ツ ー ル と し て倍以上あった。しかしこのアカウントのツイート

Cytoscapeを用いた。

は同じ内容のものが非常に多く，基本的にはbotであった可能性が高い。
反対アカウントを見てみると一番多いアカウン
トのツイート数は2007件であり，２番目の466件と比較しても非常に多い。しかし賛成のアカウ
ントと異なり，日付ごとの投稿数のばらつきが大きい。５月11日に反対アカウントの数が減少したにも関わらず，反対ツイートが増加したのはこのアカウントが５月11日にツイート数を大きく増やしたからである。また，反対アカウントの上
位５つのツイート数は５月17日の住民投票日に

図６

ツイート数が極端に増加するということがなく，逆に減少するアカウントも存在した。

ネットワーク図

大きな塊が２つあることがわかる。極端に次数中心性が高い数名のユーザが塊の中心にいた。投６

社会ネットワーク分析

6.1

ネットワーク分析

稿数が上位５番までの賛成および反対アカウントの位置を確認した。賛成アカウントは全て左の塊に位置し，反対アカウントは全て右の塊に位置し大阪都構想に関するユーザの特徴を把握するた

た。このことから賛成アカウントは賛成アカウン

めにリツイートをアカウント間の無方向性リンク

トと，反対アカウントは反対アカウントとしかリと考えて，次数中心性，媒介中心性という２つのツイートしてない可能性が考えられる。

指標で分析した。分析期間は５月12日から５月

6.2

中心性が高いアカウント

ごく少数のユーザが高い次数中心性と媒介中心

17日のリツイート（42,616件）とした。なお分性を持っていることがわかった。そこでこれらの析ソフトはRを利用した。
媒介中心性を縦軸，次数中心性を横軸とした散ユーザの特徴を調べる。図５のグラフを３つのグ

布図が図５である。少数のユーザだけが極端に高ループに分割した。第１グループは媒介中心性がい値を持っていることがわかる。ほとんどのユー高い集団である。第２グループは次数中心性が高ザが左下に密集するような形となった。

い集団である。第３グループが次数中心性，媒介中心性がともに高い集団である。

ユーザ同士の繋がりを巨視的に見るためにネッ

172社会情報学

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2020

媒介中心性が高い第１グループのツイート内容
では以下の２つのような内容が目立った。第一に単純な大阪都構想に関する情報を提供するのみのツイートである。第二に情報の提供に加え自分のコメントを加えたツイートである。また，自身の立場（賛成，または反対）を先に表明しているものも多く見られた。このようなタイプのユーザは自身の意見の賛同者を増やすことも目的の一つとしているのかもしれない。
次数中心性が高い第２グループはユーザのツ
イートは「これは大阪市解体構想です。
」といっ

図７

たような個人の反対意見が多かった。また賛成のスケールフリーネットワーク

アカウントには維新の会等の団体が含まれていた。

している可能性が見られた。そこで第二にネット

次数中心性，媒介中心性がともに高い第３グ

ワーク密度に基づいたLouvain法（Blondel et al.,

ループには橋下徹氏のアカウントが含まれていた。

2008）によるクラスタリングを行った。その結

6.3

果，190クラスタが抽出されたが，179クラスタ

発言数との関連

発言数と次数中心性，媒介中心性の関連を調べは所属ノードが100以下でそのほとんどが一桁でる。分析対象は5.2節の投稿数上位10アカウント

あ っ た。 一 方， 上 位 ５ ノ ー ド 数 は そ れ ぞ れ（賛成５，反対５）である。

2631,1891,1379，796，423で あ っ た。 ３ 番 目

賛成の上位３アカウントの次数中心性および媒（1379ノード）には上位５賛成派アカウントが介中心性は高かった。反対アカウントも４番目を全て含まれていた。また反対派上位５アカウント

除き高い次数中心性と媒介中心性を示した。しかでは，１番目（2631ノード）には２つ，４番目（796し，この10アカウントでは，次数中心性，媒介ノード）と５番目（423ノード）には１つの反対

中心性ともにツイート数とは相関がなかった。故派アカウントが含まれていた。なおもう一つのアに，これらのアカウントは情報の媒介役となってカウントは13番目の57ノードのクラスタに含まいた可能性がある。
発信されたメッセージ内容は，れていた。

賛成アカウントが橋下徹の発言や維新の会のホー

このことから反対派，賛成派ともに有力なアカムページの内容に関する情報を発信しており，反ウントは，リツイートのネットワークでは賛成派

対アカウントは教授や議員の発言や資料に関すると反対派はそれぞれ別のクラスタに所属している情報を発信していた。

ことが分かった。故にTwitter上では賛成派と反6.4

対派の間では議論されてない可能性が考えられ

リツイートのネットワーク構造

ネットワーク構造を見る。第一にスケールフる。つまりTwitterは議論する場ではなく，自分リー性を図７に示す。このことから明らかにネッの意見を補強する場及び流布する場となっていた

トワーク構造はスケールフリー性を示している。

可能性がある。この点に関する詳細な分析は今後つまり有力なアカウントにリツイートが集中しての研究課題とする。

いる傾向があることが確認できた。
ネットワーク分析から大阪都構想のリツイート
は，「賛成クラスタ」と「反対クラスタ」が分離

173

否決された大阪都構想のTwitter投稿における世論形成理論成立の考察


林

７

考察

7.1

Twitterにおける多数派認知の可能性

浩輝・梅原英一・小川祐樹

いう結果になった。実際の住民投票の結果が賛成
49.6%，反対50.4%で僅かに反対優勢だったにも関わらず，Twitter上では19.2%もの差が生じた。

今回の大阪都構想に関するTwitter分析の結果

アカウント数が反対優勢から賛成優勢に転じた５から各種世論形成理論がTwitter上で成立する可月11日は，新聞やニュースなどによる反対派優能性があるかを考察していく。5.2節で反対ツイー

勢の世論調査結果のツイートが多数あり，前日のトが５月６日に65.6%を超え，反対派が多いとい

５月10日も同様のツイートが多くあった。賛成

う印象を与えられるにも関わらず，５月７日に反派不利を知ったユーザが５月11日にツイートを対 ア カ ウ ン ト が26.7%減 少 に 転 じ た こ と か ら行った可能性がある。このことから反対有利といTwitter上において多数派認知はツイートの投稿

う報道が賛成派ユーザに対してアンダードッグ効に影響を与えていなかったと考えられる．また，

果似た効果を与えた可能性がある。また，反対ア

ネットワーク分析の結果において，同質な意見とカウントは５月11日に減少してから減少傾向で接触しやすいネットワーク構造がみられたことかあり，反対アカウントにもアナウンスメント効果

らTwitterなど動きが早くユーザのクラスタリンが影響している可能性がある。その後も反対アカグが強固なソーシャルメディア上では多数派認知

ウントが減少傾向であるのは，離脱効果が起きたが難しく，沈黙の螺旋理論の前提が適用できないためと考えることもできる。反対派有利という報可能性があると考えられる．

道に安心し，Twitter上での活動を鈍らせた可能

7.2

性がある。

オピニオンリーダーのアカウント

7.4

6.3節よりツイート数賛成上位５アカウント，Twitter上における世論反対上位５アカウントの次数中心性と媒介中心性

本研究の分析範囲はTwitterというネットにおは高いものが多かった。これらのアカウントは情ける世論である。一方で，世論形成理論のアナウ

報の媒介役として機能しており，山本ら（2013）

ンスメント効果は，マスメディアのみを前提とし，の述べるインタミディアリやオピニオンリーダー

マスメディアの意見が，一般の人々の投票行動なに近い役割を担っていると考えられる。また，賛どに影響を与えるという枠組みであった。本研究

成アカウントは賛成アカウントと，反対アカウンの結果から，アナウンスメント効果がネット上でトは反対アカウントと繋がっていたことから，オも成立している可能性はあると考えられる。また，ピニオンリーダーのアカウントは意見の改変に向Twitter上では，「既得権益」などの一部の単語はけて働きかけることはあまりないと考えられる。

マスメディア以外で発生したことを確認したが，実際今回の大阪都構想のTwitterにおいて分析期

多くはマスメディアからの引用であった。故に，間内に意見を変えた上位アカウントは存在しな

この点においてもTwitterは議論する場ではなく，かった。Twitterでは議論をすることより自身の各種メディアの記事を参照して自分の意見を補強

意見を発信して共感を得ることが重要視され，する場及び流布する場となっていた可能性があ

ユーザは自身の意見を補強することのみを行ってる。この点に関しても，詳細な分析は今後の研究いる可能性がある。

課題とする。

7.3

アナウンスメント効果成立の可能性

今回のTwitterの賛否分類の結果は，大阪都構８

想の住民投票とは異なる結果となった。Twitter
上では賛成59.6%，反対40.4%となり賛成多数と結論と今後の課題

今回，Twitter上で世論形成理論の前提条件で174

社会情報学

第８巻３号

2020

ある多数派認知が成立しうるのかを考察すること

L e f e b v r e E（
. 2008）, F a s t U n f o l d i n g o f

を目的に大阪都構想のツイートについて事例の時

Communities in Large Networks, Journal of

系列的な分析をした。Twitter上での多数派認知Statistical Mechanics: Theory andに つ い て は， 大 阪 都 構 想 に 関 し て の15日 間 のExperiment, Volume 2008, October 2008.

Twitterの分析の中では，多数派側のツイートがKlapper,J.T（1960），NHK放送学研究室訳，『マ増加するという現象を確認できなかった。故にスコミュニケーションの効果』，日本放送出版

Twitter上では意見の改変はなく，補強のみが行協会.

われている可能性がある。本研究では，アナウン

Lazarsfeld,P.F（1987），有吉広介訳，『ピープルズ・

スメント効果であるアンダードッグ効果と離脱効

チョイス――アメリカ人と大統領選挙』，芦書

果については，成立の可能性があることが分かっ房.

た。月曜日である５月11日のアカウント数が日

E.ノエル＝ノイマン（2013），池田謙一，安野智

曜日である５月10日と比較して92.1%も増加し

子訳『沈黙の螺旋理論―世論形成過程の社会心たというのは通常では考えられない現象である。

理学―』，北大路書房.

５月10日に反対優勢の報道があり，Twitter上で

蒲島郁夫，竹下俊郎，芹川洋一（2015），『メディもその内容を取り扱うツイートが多く存在したこ

アと政治』，有斐閣.

とからもアンダードッグ効果と離脱効果が成立す

小川祐樹，
山本仁志，
宮田加久子（2014）「，Twitter

る可能性はある。

における意見の多数派認知とパーソナルネット

今後の課題としては，パネル調査などを実施し，ユーザの多数派認知の有無やそれによる発信状況

ワークの同質性が発言に与える影響」，『人工知
能学会論文誌』，Vol.29，pp.483-492.

の変化などを調査することである。本研究では亀ヶ谷雅彦（2001），「選挙予測のアナウンスメ

Twitter利用者への多数派認知をアンケート調査

ント効果に関する先行研究の概観―アナウンス等で分析していない。これを確認するためには，

メント効果の下位効果の拡張に向けて―」，『山アンケート調査等で発言者の多数派認知を別途確

形県立米沢短期大学紀要』，Vol36，pp.71-86.

認する必要がある。この点に関しては今後の研究

橋元良明，小笠原盛浩，河井大介，長濱憲（2015），

課題とする。

「2014年衆議院選挙におけるネット選挙解禁

また，本研究の賛否の分類については明確に基情報への接触」，『情報学研究・調査研究編：東準を作り，極力主観を取り除くことに努めたが，京大学大学院情報学環』, vol.31, pp.1-47.

目視による分類である。またニュースのURLなど

山 本 仁 志， 小 川 祐 樹， 宮 田 加 久 子， 池 田 謙 一を載せたツイートを分類する際も一つ一つのウェ（2013），「Twitterにおける意見表明の規定要

ブサイトの確認をしていない。この点の精度向上

因：近傍ネットワークの同質性とオピニオンも今後の課題である。最後に，橋下徹氏の生討論リーダ性による検討」，『情報処理学会研究報

やタウンミーティングなど賛成ユーザに大きな影

告』，Vol.170，pp.1-7.

響を与える可能性がある出来事との関連を考慮すYahoo!ニュース（2015），「大阪都構想」に賛成？

ることも今後の課題である。

反 対？-Yahoo!ニ ュ ー ス 意 識 調 査」，<http://
polls.dailynews.yahoo.co.jp/

参考文献

domestic/16542/result>，Access 2018, May
25．

Blondel V. D., Guillaume J. L., Lambiotte R.,

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