社会情報学

第８巻２号

2019

特集「計算社会科学」
・論文

ソーシャルメディアにおける道徳的分断：
LGBTツイートの事例
Moral divide in social media: A case of LGBT tweets
キーワード：
計算社会科学, 社会的分断, ソーシャルメディア, 道徳基盤理論, LGBT
keyword：computational social science, moral divide, moral foundations theory, social media, LGBT

名古屋大学大学院情報学研究科，JSTさきがけ
Graduate School of Informatics, Nagoya University, JST, PRESTO

名古屋大学大学院情報学研究科

笹

原

俊

Kazutoshi SASAHARA

杜

Graduate School of Informatics, Nagoya University

要

和
宝

発

Baofa DU

約
道徳は人々を結びつけ，集団を形成する原動力になる一方で，集団を敵と味方に分断し，対立を生む

要因にもなる。ソーシャルメディアはこのプロセスに関与し，場合によってはそれを加速させる危険性もある。本論文では，Twitterから収集した大規模なLGBT（性的少数者）関連の投稿（ツイート）を分析し，ソーシャルメディアにおける道徳的分断の実態を調査した。LGBTをめぐる社会の動向には，多様性を目指す社会にとって重要な道徳的問題が含まれる。LGBTツイートの拡散をネットワーク分析によって調べたところ，高い道徳的類似性（ホモフィリー）を持つ少数のコミュニティが形成されていることがわかった。さらに，英語と日本語の道徳基盤辞書（MFD及びJ-MFD）を使ってLGBTツイートの投稿内容を分析したところ，英語でも日本語でも共通して，LGBTは忠誠基盤の問題，つまり，集団に関わる道徳的問題として語られていることがわかった。また，忠誠基盤に加え，あるコミュニティは擁護基盤，別のコミュティでは権威基盤という具合に，コミュニティによって異なる道徳基盤を重視する
原稿受付：2019年11月１日
掲載決定：2019年11月13日

65

ソーシャルメディアにおける道徳的分断：LGBTツイートの事例

笹原和俊・杜宝発傾向があることも示された。このことが道徳的分断と関係している可能性がある。これらの結果は，ソーシャルメディア上の道徳的分断を計算社会科学のアプローチで理解し，道徳的分断を緩和するための方略を考える上で重要な示唆を与える。
Abstract
While morality is a driving force to connect people and form groups, it can also divide groups
into enemies and create conflicts. Social media can be involved in this process or even accelerate
it. This paper examines the moral divide in social media by analyzing a large amount of LGBTrelated posts（tweets）collected from Twitter. Social trends related to LGBT groups include
important moral challenges for societies seeking diversity. A network analysis of the spread of theLGBT tweets reveals that there are a small number of communities with a high degree of moral
similarity（i.e., homophily）. By analyzing the LGBT tweets using Moral Foundations Dictionaries
for English and Japanese（MFD and J-MFD）, we find that, in both English and Japanese users,
they consider that LGBT is an “ingroup” issue or a moral concern that can threaten or violate asocial group. Furthermore, we show that different communities tend to emphasize different moral
foundations; in addition to “ingroup,” one community pays more attention to “harm” issue but
others to “fairness” issue. This may be related to the moral divide in social media. These results
provide important suggestions for understanding the moral divide in social media using
computational social science approaches and for considering strategies to mitigate it.

66

社会情報学

第８巻２号

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とを避けるべきであるという価値観である。忠誠

１

はじめに

1.1

直感としての道徳，規範としての道徳集団における役割や社会の秩序に焦点が当てられ

道徳は人々を結びつけ，協力的な集団を形成すている価値観である。したがって，前者２つを個る原動力になる一方，集団を敵と見方に分断し，人レベルの道徳基盤，後者３つは集団レベルの道

対立や争いを生じさせる要因にもなる。ソーシャ

徳基盤としてまとめられる。

基盤，権威基盤，純潔基盤は，個人の尊厳よりも

ルメディアの普及によって，インターネット空間

これら５つの道徳基盤は，同じ集団に所属するでのコミュニティの形成と崩壊，協力と対立が可他者と協力する環境に適応するために進化した生視化されるようになり，道徳によって集団が分断得的能力で，文化によらず普遍的だと考えられてされる状況を目撃する機会が増えた。これは，単いる。ただし，これらの道徳基盤の感受性は，個に道徳的分断がソーシャルメディアで可視化され別の経験，置かれた環境や文化によって変更されているだけではなく，ソーシャルメディアそのもる余地があるとされる。

のが，道徳的分断を促進している可能性がある。

ハイトたちのグループは，道徳基盤理論を米国

いずれにせよ，現代ほど道徳が重要視される時代の政治的イデオロギーの分析に適用し，政治的態はない。

度の自己認知がリベラルな人々（民主党支持者）

道徳には，集団の構成員によって共有された規は擁護基盤と公正基盤に重きを置くのに対して，範としての側面と，理屈なしの直感や情動としての保守系の人々（共和党支持者）は５つの基盤をほ側面がある。後者の観点から道徳を扱う理論の１ぼ等しく重要視している（つまり，何でもかんでつにジョナサン・ハイトの「道徳基盤理論」（Moral

も道徳の問題と考える）
ことを明らかにした（HaidtFoundations Theory）がある（Haidt 2001, 2012）。

2008）。この知見は，なぜ人々が敵と味方というこの理論では，人間には次のような５つの道徳基

２つの集団に分断され，相手を理解しようとしな盤が生まれつき備わっていて，道徳的な判断や意いのか，あるいは相手を攻撃するのかという疑問

思決定は，これらの組み合わせによってなされるに対する１つの説明を与える。

（1）と考えられている 。

しかし，こうした研究の多くは，質問票を用いた調査や統制条件下での小規模実験に基づくもの

・擁 護（care）：人を傷つけてはいけないとか，であり，日常的な場面における人々の道徳的判断

弱者は守らなければならないとかなどの感覚とは異なる。とりわけオンラインの言説空間にお・公正（fairness）：人は公平に扱われるべきで，いては，その傾向が顕著だと想像できる。したがっ不平等はよくないという感覚て，これらの知見がどの程度一般性をもつのかに・忠 誠（ingroup）：自分が属する集団（内集団）における義務は大事であるという感覚

ついては疑問の余地がある。自然状況下での大規模集団における道徳的分断の詳細な分析が必要に・権威（authority）：社会的秩序のために上下関なる。そこで，ソーシャルメディアの分析が有効係を遵守すべきという感覚なアプローチとなる。

・純 潔（purity）：精神的にも肉体的にも純粋さや美しさを求める感覚

1.2

LGBTと道徳的分断

本論文では，ソーシャルメディアが可視化する擁護基盤と公正基盤は，個人が他者や社会から道徳的分断の事例として，LGBTに関するTwitter

傷つけられたり，不公平な扱いを受けたりするこの投稿データに着目する。LGBTとは，Lesbian67ソーシャルメディアにおける道徳的分断：LGBTツイートの事例

笹原和俊・杜宝発（レズビアン，女性同性愛者），Gay（ゲイ，男性

る道徳的分断を分析するアプローチを確立するこ

同性愛者），Bisexual（バイセクシュアル，両性愛とが急務である。

者），Transgender（トランスジェンダー，性別越本論文では，LGBTに関連するTwitterの投稿か境者）の頭文字をとった単語で，性的少数者を表ら，いかにして道徳を計測するのか，そして，そす言葉である。近年になって，生まれながらの性

こから道徳的分断に関して何がわかるのか，とい別にとらわれない性別のあり方が見直され，世界うことを計算社会科学（Lazer et al. 2009）のア

中で同性婚や同性のカップルにも，結婚と同様のプローチで取り扱う。

権利を認める動きが活発化している。
例えば，オランダやカナダなどの国では，同性２婚が合法化され，異性婚と同等かそれに近い権利

データと分析方法

（または部分的な権利）を与えることが認められ

本研究では，道徳的分断の例として，LGBTにている。日本でも，2015年に東京都渋谷区議会で，関するTwitterの投稿（ツイート）をネットワー

同性カップルに対して結婚に準じる関係を認める

ク分析とテキスト分析の手法で調査する。英語と（2）パートナーシップ証明書 の発行が可決された。

日本語のそれぞれのデータについて，投稿内容とこれをきっかけとして，他の区町村でも同様の検情報拡散を定量化し，言語や文化による違いを比討が進められている。

較する。

しかし一方で，LGBTに対して圧力を強める国もある。例えば，ロシアでは2013年６月に同性

2.1

LGBTツイートの収集

愛宣伝禁止法が成立し，未成年者に対して同性愛LGBTに関する話題は，慣習的にハッシュタグ

に関する情報を提供することが禁止された。ナイ「#LGBT」を使ってTwitterに投稿される。そこで，

ジェリアでは2014年に同性婚禁止法が成立し，#LGBTを 含 むTwitterの 投 稿 を2018年 ７ 月20日

ウガンダでは同年に反同性愛法が成立し，同性愛から約３ヶ月間，Standard search API（3）を利用者への罰則が強化された。インドネシアでは，

し て 収 集 し た。#LGBTを 使 わ ず に 投 稿 さ れ る

LGBTは不道徳だと考えられる傾向が強く，イスLGBT関連の投稿も少なからず存在するし，日本

ラム強硬派による政治的的弾圧の対象となる問題

語であれば，「#性的少数者」や「#性的マイノリが生じている。

ティ」というハッシュタグも使用されるが，こここのように多くの国々では，いまだにLGBTに

では英語と日本語の言語（文化）間比較を行うた

対する差別や偏見が根強く残っているか，あるい

めに，両方の言語で共通して使われる#LGBTには，それらの傾向がむしろ強まっているというの対象を限定した。

が現状である。

収集したデータのサイズは，日本語のツイート

LGBTのどの側面が非道徳的だと考えられ，そ

数が2,034,350件，リツイート数が146,934件，の結果，ソーシャルメディアの言説空間にどのよ

英語のツイート数が3,255,872件，リツイート数

うな社会的分断が生じているかを観察し，定量化が88,066件である。これらのデータセットが，することは，道徳的分断の仕組みや文化差を理解

本論文の分析対象である。

とする上で極めて重要である。また，先ほど述べた道徳基盤の観点を活かして，LGBTの法整備等

2.2

リツイート・ネットワークの構成を進める上で，有益なヒントが得られると考えら

Twitterにはリツイート機能があり，これによっれる。そのためには，ソーシャルメディアにおけて，タイムライン上に表示された投稿を自分の68

社会情報学表１

フォロワーに拡散することができる。このような

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MFDの道徳基盤ごとの単語数

情報拡散の全体像をネットワークで表現することができる。Twitterにおけるリツイートのイベン
トは，「オリジナルの投稿をしたユーザ
（A）
」
と
「リ
ツイートをしたユーザ（B）」をそれぞれノード
として，A→Bという有向リンクで表現できる。
ただし，どのユーザを経由してタイムラインに表示された投稿であれ，リンクの起点はオリジナルの投稿をしたユーザになることは注意すべき点で権威基盤と純潔基盤という具合に，道徳に関係すある。

る英単語および語幹を道徳基盤のカテゴリーにすべてのリツイートに対して，このようなリンマッピングする。

クを列挙すると，ノードをユーザ，有向リンクをリツイートの流れとする情報拡散のネットワーク

2.3.2

を構成することができる。これを「リツイート・

日本語版道徳基盤辞書

公開された日本語の道徳基盤辞書がなかったた

ネットワーク」と呼ぶ。

め，我々の研究グループが半自動化手法を導入し，MFDを翻訳してJ-MFDを作成・公開した（Matsuo

2.3

テキストにおける道徳基盤の測定

et al. 2018）。

道徳基盤の測定に使用する英語の道徳基盤辞書

図１が示すように，まず，MDFの道徳語の語（4）（Moral Foundations Dictionary）と日本語版

幹をオンライン辞書OneLookで検索して，候補

道 徳 基 盤 辞 書（Japanese Moral Foundationsとなる道徳語を列挙した。それらから道徳とは無（5）

Dictionary） について説明する。以降，前者を関係な語を削除したのち，オンライン辞書Weblio

MFD，後者をJ-MFDと略記する。これらの辞書で翻訳して，日本語の道徳語の候補を列挙した。

を用いて，投稿に含まれる道徳基盤関連の単語頻

そ の 後， ２ つ の 日 本 語 コ ー パ ス（BCCWJと度を計測し，異なるコミュニテイや英語と日本語

TWC）による頻度チェックと逆翻訳チェック等の違いを比較する。

を経て，J-MFDを完成させた。J-MFDが該当す
る道徳基盤が計測できることを，心理学実験に

2.3.1

道徳基盤辞書よって確認している。

ハイトたちのグループは，道徳基盤理論を様々

J-MFDもMFDと同じ構造をしており，同様の使なデータセットで検証するために，MFDを作成

い方をすることができる。J-MFD（J-MFD_2018r1.

した。MFDには，道徳基盤理論が仮定する擁護，dic）の語数は表２の通りである。

公正，忠誠，権威，純潔の５つの基盤と道徳一般
表２に関連する合計324個の英単語と語幹が登録されている。各道徳基盤を遵守する場合（virtue）と違 反 す る 場 合（vice） の ２ 通 り が あ る の で，MFDには合計11個のカテゴリーがある。MFDの登録語数は表１の通りである。
例えば，「safe*」（*は０文字以上の文字列を意
味する）は擁護基盤，「preserve」は擁護基盤と69

J-MFDの道徳基盤ごとの単語数

ソーシャルメディアにおける道徳的分断：LGBTツイートの事例

笹原和俊・杜図１

宝発

J-MFD作成のための半自動化手法

３

英語のLGBTツイートに見る道徳的分断

3.1

英語のLGBTツイートの拡散パターン

特徴は，Ge1，Ge2，Ge3の３つのコミュニティが完全に分離していないということである。換言す
ると，緩やかな重なりをもつ大きな１つのコア・

図２は英語のLGBTツイートから構成したリツ

クラスターを形成しており，リツイートによる情

イート・ネットワークの最大連結成分（Ge）で

報拡散が浸透する可能性がある状態にある。これある。ノードはユーザを，リンクはリツイートには，LGBTの情報に関して，各コミュニティ内でよる情報拡散を表している。
色はモジュラリティ・のやりとりの内容が似通っている可能性を示唆し

アルゴリズム（Blondel et al. 208）によるクラている。このことは次節で確認する。

スタリングの結果である。緑が１番目（Ge1），赤一方，Geの左上や左下のコミュニティ（両方が２番目（Ge2），黄色が３番目に大きいコミュニとも灰色）は，コア・クラスターとは明確に分離

ティ（Ge3），灰色はその他のコミュニティを表す。

している。これら２つのコミュニティのユーザた

Geのネットワーク統計量は次の通りである。

ちは，コア・クラスターとつながる橋渡し的なユー
ザ以外は情報のやりとりがない。したがって，・ノード数：64,545

Ge1，Ge2，Ge3とは性質の違う話題を拡散し合っ

・リンク数：77,276ている可能性がある。しかし，これらのコミュニ・平均次数：1.2

ティのサイズは，それぞれ全体の６％ほどで，ツ・ネットワーク直径：19.00

イート数も少ないため，以降は，Ge1，Ge2，Ge3

・最短経路長：7.09に限定して，英語のLGBTツイートの内容を分析

・モジュラリティ：0.82

する。

・コミュニティ比：
16.0％（Ge1）：14.5％（Ge2）：10.0％（Ge3）

3.2

コミュニティで異なる道徳基盤の重要性

リツイート・ネットワークGeの顕著な構造的つ の コ ミ ュ テ ィ（Ge1，Ge2，Ge3） に お い て，

前節でリツートの拡散パターンから見出した３

70

社会情報学

図２

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英語のLGBTツイートの情報拡散（緑：Ge1，赤：Ge2，黄色：Ge3）

LGBTはどのような道徳的問題だと捉えられてい集団を脅かす道徳的問題だと捉えられていることるのだろうか。
それを調べるために，
コミュニティ

を示している。

ごとに，ユーザが投稿したツイートと共有したリ

もう１つの特徴は，Ge2やGe3とは異なり，Ge1

ツイートのテキスト中に，MFDの道徳語（およにおいては，擁護基盤や公正基盤の道徳語割合もび語幹）が何個含まれるのかをカウントし総単語

比較的高いということである。つまり，Ge1にお数で割って，
道徳基盤ごとに相対頻度を算出した。

いては，LGBTは忠誠性だけなく，擁護性や平等

この値を「道徳語割合」と呼ぶ。この計算をする性に関わる道徳的問題でもある，と考えられてい際，各道徳基盤を遵守する場合（virtue）と違反ることを示唆している。

する場合（vice）があるが，今回はこの違いは区Ge3は他と比べると，全体的に道徳語割合が低

別せず，擁護，公平，忠誠，権威，純潔の５つのくなっているが，図２のリツートの拡散パターン

カテゴリーごとに計算した。

からもそのことが確認できる。

図３〜図５がその結果で，縦軸は道徳語割合をこれらの知見を総合すると，Ge1とGe2は，Ge3表す。まず３つのコミュニティに共通するのを挟んで道徳的分断の様相を呈しており，LGBTが，忠誠基盤の道徳語割合が最も高いということにおいてGe2は忠誠基盤を，Ge1は加えて擁護基盤である。とりわけ，Ge2はその傾向が強い。前述

や公正基盤の重要性をツイートに表出しているとしたように，忠誠基盤とは「内集団における義務考えられる。

は大事であるという感覚」であるから，LGBTは71ソーシャルメディアにおける道徳的分断：LGBTツイートの事例

笹原和俊・杜宝発（6）
図６を見ると，「LGBT」とともに「LGBTQ」「gay」（ゲ イ） や「lesbian」（レ ズ ビ ア ン） や
「bisexual」（バイセクシュアル），「Christian」（キ
リスト教徒）や「Trump」（トランプ大統領）な
どの単語が頻出していることがわかる。
道徳関連の単語としては，「community」（コミュニティ）や「group」（グループ）や「family」（家族）などの忠誠基盤に関係する単語，「protect」
図３（守る）や「attack」（攻撃）などの擁護基盤に

Ge1おけるLGBTツイートの道徳語割合

関係する単語，「equality」（平等）やlaw（法）などの公正基盤に関係する単語が頻出していることがわかる。Ge2やGe3では，擁護基盤や公正基盤に関する単語はGe1ほどには見られなかった。
３つのワードクラウドの比較から，これらのコミュニティの投稿内容が，トピック的に大きく異なるという手がかりは得られなかった。

４ 日本語のLGBTツイートに見る道徳的分断
図４

4.1

Ge2おけるLGBTツイートの道徳語割合

日本語のLGBTツイートの拡散パターン

図７は，日本語のLGBTツイートから，先ほどと同じように構成したリツイート・ネットワークの最大連結成分（Gj）である。
Gjのネットワーク統計量は次の通りである。
・ノード数：122,899
・リンク数：145,683・平均次数：1.2
・ネットワーク直径：17.00

図５

・最短経路長：5.03

Ge3おけるLGBTツイートの道徳語割合

・モジュラリティ：0.55
・コミュニティ比：3.3

異なるコミュニティの言語使用

65.4.％（Ge1）：15.3％（Ge2）：8.9％（Ge3）

コミュニティGe1，Ge2，Ge3において，頻繁に使用されている単語を知るために，ワードクラウ

Gjに対して同様にクラスタリングを行った。図ドを作成した。例として，Ge1のワードクラウド

７において，緑が１番目（Gj1），赤が２番目（Gj2），を図６に示す。出現頻度200位までの単語が表示

黄色が３番目に大きいコミュニティ（Gj3），灰色

されている（大きさは出現頻度に比例）。

はその他のコミュニティを表す。

72

社会情報学図６

図７

Ge1のLGBTツイートに出現する上位200語

日本語のLGBTツイートの情報拡散（緑：Gj1，赤：Gj2，黄色：Gj3）

73

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ソーシャルメディアにおける道徳的分断：LGBTツイートの事例

笹原和俊・杜宝発

日本語のリツイート・ネットワークGjは，英語のそれとは違い，明確に分離した３つのコミュニティ構造をもつことがわかる。このことは，それぞれのコミュニティで，異なるトピックのツイー
トが共有されていることを示唆している。
Gjのもう１つの顕著な特徴は，Gj1のコミュニ
ティのみ，放射状のネットワークになっており，
多くのユーザを含有し（全体の65.4％），他のコ
ミュニティとは明らかに異なる構造をしていることである。詳細を調べたところ，ある特定のユー

図８

Gj1おける#LGBTツイートの道徳語割合

図９

Gj2おけるLGBTツイートの道徳語割合

図10

Gj3おけるLGBTツイートの道徳語割合

ザのツイートが，たくさんのユーザに拡散された（バズった）ために生じた拡散の影響を受けていることが判明した。
（後述する）LGBTに関する不適切言説のニュースが，国内で脚光を浴びたのに便乗して，注目を集めるために，ハッシュタグ「#オカマ」や「#ゲイバー」と一緒に「#LGBT」が使用されていた。次節で見るように，このコミュ
ニティ内を流通していたのは，LGBTの道徳性とはほぼ無関係のツイートばかりだった。
Gj1，Gj2，Gj3以外にも少数コミュニティが存在するが，ツイート数がそもそも少ないため，以降はG j1，Gj2，Gj3に限定して，日本語のLGBTツイー
トの内容を分析する。
4.2

コミュニティで異なる道徳基盤の重要性

コミュニティGj1 〜Gj3において，LGBTはどのような道徳的問題だと捉えられているのかを，
J-MFDを用いて調べた。
図８〜図10がその結果で，縦軸は道徳語割合を表す。先述のように，Gj1ではほとんど道徳についての投稿がないことが図８から確認できる（縦軸が図９および図10よりも２桁小さいことだと捉えられていることを示している。そして，に注意されたい）。したがって，以降はGj2とGj3のもう１つの特徴として，Gj2では権威基盤の道徳

２つのコミュニティのみに着目する。

語割合がやや高く，一方，Gj3では公平基盤の道

まず，コミュニティGj2とGj3に共通するのは，

徳語割合がやや高いことがあげあれる。

英語のツイートと同様，忠誠基盤の道徳語割合がこれらの結果をまとめると，LGBTの道徳性に最も高いということである。したがって，日本に関して，Gj2とGj3では忠誠基盤の問題としつつ，おいても，「LGBTは集団を脅かす道徳的問題」

権威基盤や公平基盤に関してやや異なる問題意識74

社会情報学をもつか，話題が異なる可能性がある。

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道徳関連の単語としては，「国民」や「国家」，「仲間」や「社会」などの忠誠基盤に関係する単4.3

異なるコミュニティの言語使用

語がやはり多く観察され，次いで，「反発」や「抗コミュニティGj2とGj3において，どのような単議」，「認める」などの権威基盤に関係する単語が語が使われているのかを知るために，ワードクラ見られる。

ウドを作成した。Gj2のワードクラウドを図11に

一方，Gj3のワードクラウドには，杉田議員の示す。この図には，出現頻度200位まで単語が表問題発言に関する反応だけでなく，LGBTの問示されている（大きさは出現頻度に比例）。

題全般に関係する単語が見られた（図はスペース

図11を見ると，LGBTやLGBTQとともに，「杉の都合で省略）。例えば，「多様性」や「生産性」，

田水脈」という人名が頻出していることがわかる。

「人権」や「日本国憲法」などは，Gj2には見ら

杉 田 水 脈 は 自 由 民 主 党 所 属 の 衆 議 院 議 員 で，れなかった単語である。

2018年７月に，「LGBTのために税金を使うことに賛同が得られるものでしょうか。彼ら彼女らは

５

子どもを作らない，つまり生産性がないのです」

まとめなどと述べた記事を寄稿し，批判が殺到した。図

本 論 文 で は，Twitterか ら 収 集 し た 大 規 模 な

11には，「差別発言」や「言論の自由」があり，LGBTツイートを分析し，ソーシャルメディアに杉田議員のこの発言内容に対する賛否の反応が表おける道徳的分断の実態を調査した。LGBTツ

現されている。

イートの拡散のネットワーク分析からは，高い道

図11

Gj2のLGBTツイートに出現する上位200語75ソーシャルメディアにおける道徳的分断：LGBTツイートの事例

笹原和俊・杜宝発

徳的類似性をもつ少数のコミュニティが形成され社会科学（Lazer et al. 2009）のアプローチを活ていることがわかった。これは換言すると，道徳用して研究を進める必要性がある。

にもホモフィリー（同類性）があり，内集団を形謝辞

成する引力として，あるいは外集団とは隔離する
斥力として道徳が機能することを示唆している。

本研究は科研費新学術（#4903, JP17H06383），

これは先行研究（Dehghani et al. 2016, Brady

基 盤B（JP19H04217お よ びJP18H01078），JST

et al. 2017）を支持する結果である。

CREST（JPMJCR17A4）の助成を受けて行われさらに，英語と日本語の道徳基盤辞書（MFDました。

及びJ-MFD）を使ってLGBTツイートの投稿内容を分析したところ，
英語でも日本語でも共通して，

注

LGBTは忠誠基盤の問題（つまり，集団を脅かす（１）これらに加え，「自由（liberty）」を６番目

道徳的問題）だと認識されていることが示された。

として含める場合もあるが，ここでは５つ

また，忠誠基盤に加え，あるコミュニティは擁護の道徳基盤にもとづいて話を進める。

基盤，
別のコミュティでは権威基盤という具合に，（２）渋谷区パートナーシップ証明https://www.

コミュニティによって異なる道徳基盤を重視する

city.shibuya.tokyo.jp/kusei/shisaku/lgbt/傾向があることも示された。

partnership.html

このことは，道徳的分断と関係している可能性（３）Twitter Standard search API https://がある。英語のツイートにおいては，Ge1とGe2はdeveloper.twitter.com/en/docs/tweets/

Ge3を挟んで，ネットワーク的にもトピック的に

search/api-reference/get-search-tweets

も道徳的分断の様相を呈していた。一方，日本語（４）MFD https://www.moralfoundations.orgのツイートにおいては，Gj1，Gj2，Gj3の境界は道（５）J-MFD https://github.com/soramame0518/

徳的分断というよりは，共有されるトピックの相j-mfd

違にのみもとづくものだと考えられる。

（６）LGBTにクエスチョニング（Questioning）

道徳的分断があるとすれば，LGBT全般に関すのQを付け加えた語。クエスチョニングは，る投稿が共有されていたGj3の内部においてだと

自己のジェンダーや性同一性，性的指向を推測できる。しかし，これを直接確かめるために探している状態の人々を指す言葉である。

は，道徳辞書に登録された単語を数えるという以上の高度な道徳基盤の定量化（例えば，Sagi et

参考文献

al. 2014やKaur & Sasahara 2016）や，より詳

Blondel et al. （2008） Fast unfolding of

細な意味分析や感情分析が必要となるため，今後

communities in large networks, Journal ofの課題としたい。

Statistical Mechanics: Theory and

本研究の結果は，ソーシャルメディアにおけるExperiment 2008（10）

道徳的分断の仕組みを理解し，それを緩和するた

Brady et al. （2017） Emotion shapes the

めの方略を考える上で重要な示唆を与える。
今後，

diffusion of moralized content in social

より大規模なデータで詳細な分析をおこなった

networks, Proceedings of the Nationalり，オンラインの調査と組み合わせるなどして，Academy of Sciences, 114（28）, pp. 7313-

これらの結果について裏付けをする必要がある。

7318.

また，LGBT以外の道徳的分断についても，計算

Dehghani, M. et al.（2016）Purity Homophily

76社会情報学

第８巻２号

2019

in Social Networks, Journal of Experimental

Twitter conversations, in 2016 IEEE

Psychology: General 145（3）, pp. 366-375.

International Conference on Big Data（BigHaidt J.（2001）The Emotional Dog and Its

Data）, pp. 2505-2512.

Rational Tail: A Social Intuitionist Approach

Lazer, D. et al.（2009）Computational social

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Matsuo, A. et al.（2018）Development and———— （2008） Morality, Perspectives on

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Good People Are Divided by Politics andSagi, E. and Dehghani, M.（2014）Measuring

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moral rhetoric in text, Social Science

Kaur, R. & Sasahara, K.（2016）Quantifying

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moral foundations from various topics on77