社会情報学

第８巻３号

2020

原著論文
計量テキスト分析を用いた問題投稿に付帯されるハッシュタグの傾向把握―サイバー空間における売買春

活動の検知システムの開発に向けて―（1）Understanding the Trend of Hashtags Attached to Problematic Posting
Using Quantitative Text Analysis: Toward the Development of a
Detection System for Prostitution Activities in Cyberspace
キーワード：
SNS，問題投稿，ハッシュタグ，売買春活動，計量テキスト分析
keyword：SNS, Problematic Posting, Hashtag, Prostitution Activities, Quantitative Text Analysis

成蹊大学

吉

Seikei University

セールスフォース・ドットコム

上

見

針

二

Kenji YOSHIMI

田

salesforce.com, Inc

摂南大学

憲

尾

Setsunan University

祥二Shoji UEDA大嗣

Daiji HARIO要約

スマートフォンやソーシャルメディアの普及を背景に，SNS等を通じた児童の被害が増加しており，
青少年を取り巻く情報環境は大きなリスクと隣り合わせになっている。本研究ではその中でも近年深刻
原稿受付：2019年９月10日
掲載決定：2020年２月３日

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吉見憲二・上田祥二・針尾大嗣

な社会病理となっている「売買春」に着目し，Twitterにおける問題投稿に付帯されるハッシュタグの特徴について計量テキスト分析の手法を用いて分析した。
結果より，登場頻度の高いハッシュタグについて「エリア示唆」「援助（間接的表現）」「援助（直接的表現）」「裏アカウント示唆」「学生示唆」「性描写」「その他」の７つに分類し，その中でも地域名を明示する「エリア示唆」と売買春を間接的に示唆する「援助（間接的表現）」の共起関係が強いことが明らかとなった。
こうした知見はサイバー補導における効率的な事前検知につながることが期待できる。
Abstract
Due to the widespread popularity of smartphones and social media to people specially toyouths, the risk and danger in people’s life is increasing. This research focused on ‘prostitution’which has become a serious social pathology problem in recent years, analyzed the use ofhashtags attached to problematic postings on Twitter using quantitative text analysis as one factor
contributing to the issue. From the results, it was possible to classify seven groups with hashtags
of high frequency appearance. Among them, it became clear that the co-occurrence relation
between “area names” and “prostitution（indirect expression）” is especially strong. Such findings
can be expected to lead to effective preliminary detection in cyber patrol.

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第三者とダイレクト・メッセージを用いてコミュ

１ はじめにニケーションをとっていたことが描写されている。

スマートフォンの普及を背景に，ソーシャルメ
ディアの利用が一般化，低年齢化していくことに伴い，子どもたちが直面するリスクも増大してきている。警察庁（2017, 2018）では，出会い系サイト規制法施行以降，出会い系サイトに起因する事犯の被害児童数が減少し，過去最少を記録している一方で，SNS等における被害児童数は増加
傾向が継続し，過去最多となっていることが指摘されている（図１）。また，被害児童のSNSへのアクセス手段は約９割がスマートフォン経由であること，Twitterにおける被害児童数は平成27年から平成28年にかけてほぼ倍増しており，平成29年には全被害児童数の1,813人のうちTwitter
による被害が３分の１以上の695人に達している（出典）
BuzzFeedNEWS（2）ことも調査から示されている。このまま有効な対策が打たれなければ被害数はさらに増大していく

この事件を受けて，Twitter社の日本法人ではことが予想されるため，事業者や行政の連携に利用規約を変更し，「自殺，自傷行為をほのめか

よって有効な対策が行われる必要がある。

す投稿を発見した場合は助長や扇動を禁じます」という一文を加えたうえで，違反者の投稿の削除やアカウント凍結を行う方針を示している（3）。事件を受けて対策が行われること自体は望ましいものの，児童の犯罪被害を増大させているITサービスが殺人事件にまでつながってしまっている事実は看過できるものではない。特に，売買春に関連した投稿では座間の事件と同様にハッシュタグを用いた探索的なコミュニケーションが行われてい図１

るため，同様の手法で児童が被害にあってしまう

SNS等に起因する事犯の被害児童数の推移（出典）警察庁（2018）

懸念がある（4）。
こうしたなかで近年，警察や学校を中心としてTwitterにおける犯罪被害という点では，座間

危険なTwitter投稿から子どもたちを守るための９遺体事件が記憶に新しい。これはTwitterで自見守り活動が始まっている。これらの見守り活動

殺願望を示していた複数の被害者が言葉巧みに加では，ハッシュタグの検索機能を利用して危険性害者に呼び出され，犯罪被害にあってしまったとの高い問題投稿を個々に発見する探索的な調査をい う 事 件 で あ る。 以 下 の 記 事 で は 被 害 者 が行なっている。ところがTwitterの仕様上，構造

Twitterの投稿内容を表すハッシュタグ（#をつけ化されていないハッシュタグは統制されておらた文字記号）を用いて自殺願望を示し，見知らぬず，Twitter利用者によって各々生成されている

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吉見憲二・上田祥二・針尾大嗣

ため，見守り活動においては，子供達が使用する

アの普及によって面識のない人間と接するハード

膨大なハッシュタグから問題投稿に用いられるでルが下がっていることは憂慮すべき事態である。

あろうハッシュタグを類推し検索するという手探北村ほか（2016）では10代後半層のTwitter利りの作業が行われている。そのため，スポット検用者への動機調査から，「会ったことのない者も索による部分的なものとなり，発生リスクの全体多く含む相互フォローの関係を持つ多数のフォロ像を捉えるまでには至れないのが現状である。

ワーに対して，10代後半層は『知って欲しい』

本研究では，こうした問題意識から青少年を取という理由で投稿していることが多いと考えられり巻くリスクの中でも近年最も深刻な社会病理とる」と結論付けている。併せて，「10代後半層になっている「売買春」に焦点をあて，これらに関意識されている他者とは，フォロワーの誰かでは連するTwitterの問題投稿とそれに利用された一あるものの，さほど強く具体化（表象）されない連のハッシュタグについて調査を行った。各章のもので，しかしながら実体はフォロワーの一部を

概要は以下の通りである。第２章では青少年のなす親しい者（オンライン，オフラインの関係をソーシャルメディア利用傾向に関する先行研究を問わない）であると推測される」として，オフラ

踏まえて，フィルタリングのような従来型の対応

インでの面識の有無がソーシャルメディア上のコが難しい理由について検討する。
併せて，
ソーシャ

ミュニケーションでは重視されていない現状に言ルメディア上の問題投稿に対するアプローチとし及している。

てサイバー補導を取り上げ，その課題について確こうした青少年のメディア利用に関する危惧に認する。第３章では独自に収集したTwitterの問対しては，従来フィルタリングサービスの利用が題投稿に関するデータから付帯ハッシュタグの傾

その対応策として期待されていた。
「平成29年度

向と共起関係について，計量テキスト分析の手法

青少年のインターネット利用環境実態調査」ではを用いて分析する。第４章では全体のまとめを行

スマートフォンを利用している青少年の保護者のい，サイバー補導に資するようなシステムについ実施している取組として，「フィルタリングを使って考察する。

ている」が44.0%，「子供のネット利用状況を把握している」が36.1%と上位であることを報告している。他方で，齋藤・新垣（2011）による「平２ 先行研究成21年度青少年のインターネット利用環境実態調査」のローデータを用いた分析では，中学生・

2.1 青少年のソーシャルメディア利用傾向に関す

高校生と学年が上がるにつれてフィルタリングにる研究
前述のように青少年を取り巻く情報環境は大き対する知識と実際の使用状況の相関関係が低くななリスクと隣り合わせになっている。桂川ほか

り，明確な関係性があるとは言えない結果となっ（2012）は全国の私立中高生5766名への調査をている。知識は知識として修得しているものの，行い，ソーシャルメディア利用者のうち15%にその知識が行動規範に至っていないという指摘

ソーシャルメディアを通じた対面経験があるこは，桂川ほか（2012）における結論とも整合的と，ソーシャルメディアを「なんとなく」利用しである。

ている層では対面失敗経験が高まることを明らか

さらに，齋藤・新垣（2018）では「平成21年にしている。ここでの「対面者」や「対面失敗経

度青少年のインターネット利用環境実態調査」と験」は表現に幅があるため，即座に問題視される「平成25年度青少年のインターネット利用環境

べきものとは限らないものの，ソーシャルメディ

実態調査」の比較分析を行い，啓発教育の実践が100

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統計的に有意に増加している一方で，中学生を除

近年ではさまざまな地域でサイバー補導が増加しいて他の学齢期においては青少年の啓発教育の経ていることが報道されており，警察庁（2018）

験と実際のフィルタリングの利用率に有意な関係におけるSNS等での被害児童数の増加やその背景が示されなかったことを指摘している。特に，高とも一致した傾向を見せている。

校生では小中学生と比べて啓発教育を受けた機会

矢作（2014）は全国12か所の都道府県警察本数の平均値は高い数値を示しているものの，そう部少年課を対象とした聞き取り調査から，サイした啓発教育の経験は実際のフィルタリング利用

バー補導の課題として「効率よく検索できる仕組に有意に結びついてはいない。

み」を挙げている。そもそもサイバー補導におけ加えて，児童の被害が出会い系サイトからSNSる交信作業はさまざまな制約から「不適切な書き等の普段から利用しているコミュニティサイトに込みを発見し，現場での接触にこぎつけられるの移っていることもフィルタリングによる解決を難は，ほんの数％程度である」という難しさがある。

しくしている。齋藤・新垣（2011）ではこうしその中で，「ネット上にあふれる交流サイトの掲た現状に対し，青少年の発達段階を考慮した協働

示板の中から，不適切な書き込みを発見する作業学習を実施すること，齋藤・新垣（2018）ではは，容易ではない。変化を続ける掲示板等のサイ

携帯デバイスの購入前に啓発教育を提供する社会トの情報を，取りまとめてくれる人材と，情報共的な仕組みを構築すること，青少年の発達段階に有できる仕組みが欲しい」というのが現場からの応じたフィルタリング設定を普及していくことを声となっている。警察に代わって対象者との交信

提案している。こうした提案自体は効果的なアプ作業を行うことは現実的ではないが，サイバー補

ローチとして賛同できるものの，Twitterを代表導の対象となる書き込みを「効率よく検索できるとしたソーシャルメディアを通じた児童の被害が仕組み」については情報システムによる解決が期

右肩上がりに増え続けていることを踏まえれば，

待できるものである。

より即効性のある対策も同時に求められている。
2.3 海外の先行研究
海外でも売買春とソーシャルメディアの関連を

2.2 サイバー補導に関する研究
サイバー補導とは「インターネット上で援助交論 じ た 先 行 研 究 は 増 え て き て い る。Musni-

際を求めるなどの不適切な書き込みをした未成年

Tagaytay et al.（2016） はFacebookが フ ィ リ ピ

者に対し，注意や指導をすること（出典：デジタ

ンにおいて売買春の仲介に用いられていることをル大辞泉）」であり，2013年10月より全国の警察指摘し，売買春を示す“Walk”や若い売春婦を意で実施されている。
「サイバー補導の現状と今後味する“Candy”，すぐに対応が可能であることをの取組について」（2015年３月12日広報資料）で示す“Xpress”といったSexual Slang（隠語）が用

は試行期間である2013年４月から2014年末までいられていることを明らかにしている。Cheungに18歳未満の児童597人が補導され，その６割以et al.（2016） は 香 港 に お け るcompensated

上に非行・補導歴がなかったことを報告している。

dating（援 助 交 際） に 関 与 し た 少 女 へ の イ ン タ

ただし，
本研究の分析対象としている援助交際（売ビュー調査を通して，ソーシャルメディアを含め買春）目的の児童は下着売買目的の児童と比べ，た情報通信技術が用いられていることに言及して非行・補導歴をもつ割合は多くなっている。さらいる。Irawan et al.（2017）はエスノグラフィーに，補導された児童の９割以上がスマートフォンの手法を用いて実際に売買春のコミュニティに参とSNS等のコミュニティサイトを利用している。

加し，Facebookをプロモーションに用いた上で101

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その後のコミュニケーションをメッセージング

買春に関する問題投稿の蓋然性が高いハッシュタ

サービスで行っている実態を指摘している。このグ の 傾 向 を 明 ら か に す る こ と を 目 的 と す る。

ように隠語の利用やソーシャルメディアとメッ

Twitterに着目する理由としては，現実に被害児

セージングサービスの併用など日本における問題

童数が増えていること，青少年にとって面識のな事例との類似点が見られるものの，海外の先行研い他者との交流を促進する利用者数の多いソー究においては定性的な研究が中心となっている。

シャルメディアであることが挙げられる。また，

そのため，本研究のようにソーシャルメディア上

ハッシュタグに関しては，若年層の情報探索におの問題投稿を抽出し，計量テキスト分析を用いる

いて中心的に用いられていることや後述するようようなアプローチを採用しているものはまだ多くに売買春に関連した問題投稿において付帯されるはないものと考えられる。

ことが多いことから，取り上げる。さらに，売買春に着目する理由としては，対面接触を伴うため，
より犯罪に巻き込まれるリスクが高いことが挙げ

2.4 先行研究の課題られる。

青少年のインターネット利用に関する問題では，フィルタリングやリテラシー教育の実態につ

第３章では，実際に独自に収集したTwitter投

いての先行研究は蓄積されているものの，青少年

稿内容のデータから，計量テキスト分析の手法をを取り巻く問題投稿に着眼した研究は海外事例を用いて売買春に関する問題投稿に付帯されるハッ含めてまだ多くはない。特に，ハッシュタグを利シュタグの特徴について分析する。特に，サイバー用した情報探索については実際に被害者が存在す補導に資する検知情報システムを考えるために，る事件で行われているものの，その実態は明らか

対面接触をする上で必要となるだろう地域名と隠にされていない。そのため，警察や学校における語のいずれもが同時に記されている投稿が売買春見守り活動やサイバー補導の効率的な実施の阻害に関する蓋然性が高いものであるという仮説を設要因となっている。

定し，既知のハッシュタグから共起関係を通じて隠語を特定することを試みる。

実際に，援助交際を示唆する問題投稿において隠語が中心に用いられていることは過去の新聞報
道等でも言及されている（5）。こうした隠語の組

３ 調査・分析

み合わせは流動的なものであるため，最新の利用傾向について経験則的に手探りで把握し続けるこ

3.1 調査概要とは容易ではない。そのため，問題投稿に付帯さ本調査では，特に売買春に関するTwitterの問れるハッシュタグの種類や関係性を把握すること

題投稿の実態把握を目的として，投稿の状況及びができれば，青少年に有害な蓋然性の高い投稿を特徴を調査した。収集対象は，事前の試行調査及特定することがより容易になることが期待され

び自治体・警察関係者へのヒアリング調査を参考る。加えて，ハッシュタグに用いられやすい単語として，援助交際を示唆するTwitterの問題投稿の傾向を把握することで，青少年を取り巻くリスに付帯されることが多い「援助」，
「援」，
「円」，
「サ

クについて定量的に把握することが可能となる。

ポ」の４つのハッシュタグのいずれかを含んだ投稿（オリジナルツイートとリツイート）とした（6）。

2.5 研究目的

投稿全体に関する傾向把握のためのデータ収集

上記のような社会背景や先行研究を踏まえて，を，2018年５月２日から５月31日の30日間かけ

本研究ではTwitter上の投稿内容の分析から，売て実施した。

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なお，本研究における問題投稿は前述の通り売が「無」の場合はテーブルにデータを新規追加し，買春に関連したものとして広く定義しており，「援

投稿回数の項目を１とし，データが「有」の場合

助」，
「援」
，
「サポ」についてはそのほとんどが業は既存の投稿者レコードの回数を１プラスするよ

者によるものも含めて売買春に関連した文脈で用

うにレコードを更新した。また，ハッシュタグにいられていることを確認している。ただし，「円」

ついては，１回の投稿で複数のハッシュタグが付については「日本円」を意味する投稿として用い与されていることもあるため，ハッシュタグテー

られている投稿も多かったため，売買春とは明確

ブルに，該当データの有無の確認と必要に応じたに関係ないと考えられる投稿については目視の範

データの新規追加，或いはデータの更新をハッ囲で分析対象から除外した。

シュタグ別に実施した。図２は，Twitter APIからデータを取得し，DBにデータを格納するイメー
ジを示している。問題投稿と推察されるハッシュ3.2 調査環境
Twitter投稿はTwitter APIを活用して取得するタグをこのシステムに登録することで投稿を監視ことが一般的であるが，技術動向調査の結果からし，自動的に問題投稿をDBに登録することを可Twitter投稿を容易に取得できるモジュールが利能とした。

用可能な開発ツール「Node-RED」が有効であることが判明し，それを利用した。なお，NodeREDは英国IBMのHursley研究所によって開発されたオープンソースの開発環境であり，主には
IoTデバイスからのデータ取得等を行うアプリ
ケーション開発向けのものである。
まず，CentOS（Linux関連）のサーバにNodeREDやDBのMySQLなどをインストールしてシス
図２

テム環境基盤を構築した。次にNode-REDをもとデータ取得のイメージに，標準的なノード及びJavascript言語を用いて
3.3 調査・分析手法

自由にプログラムすることができるfunctionノー

ハッシュタグ間の関係性に着目した研究としドを多用してTwitter投稿を取得し，必要なデーて，村井（2012）は東日本大震災後のTwitterに

タをDBに格納するプログラムを作成した。
Twitter APIで取得できる投稿データはJSON形

おける震災関連ハッシュタグの計量的分析を行式であり，そのJSONには単に投稿内容だけでない，話題のピークや中心的な話題の変化について

く，投稿者やハッシュタグ，投稿日時など様々な検証している。当該の研究では，ハッシュタグの関連情報が存在している。そのJSONデータから共起関係について，共起ネットワーク分析を用い研究に必要となる項目のデータを取得し，DBにて可視化しているため，ハッシュタグの利用傾向

格納するようにした。
特に，
「投稿者」
と
「ハッシュ

を調査目的とする本研究でも同様の手法を採用した。

タグ」については，問題投稿に関する有用な分析

本研究では，該当するハッシュタグの共起関係の対象となるため，次の通りとした。問題投稿者について，計量テキスト分析ソフトウェアKHの累積投稿回数が容易に把握できるように，投稿

Coderを用いて共起ネットワーク分析を行った。

のJSONデータから投稿者情報を取得し，投稿者

共起ネットワーク分析は「抽出語またはコードをテーブルに該当のデータの有無を確認し，データ用いて，出現パターンの似通ったものを線で結ん

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吉見憲二・上田祥二・針尾大嗣

だ図，すなわち共起関係を線（edge）で表したネッ

件から1500件程度であった。曜日ごとの変動はトワーク図を描く」（KH Coder公式サイト; 樋口,あったものの，一貫した傾向は見られなかった。

2014）ものであり，描写の基準として出現数と投稿者に関しては，期間中に30,578アカウン

Jaccard係数を用いた。Jaccard係数は類似性のトが該当した。各アカウントの投稿数の中央値は

指 標 で あ り， 単 語Xと 単 語Yに お い て，|X∩

１であり，半数以上は期間中１回のみの投稿で

Y|/|X∪Y|の式によって求められる。単語間の共あった。なお，投稿数の最大値は787であったが，起関係を表すものとして，計量テキスト分析の手

投稿数上位のほとんどのアカウントは後日調べた法で広く使用されている。共起ネットワーク分析

ところ凍結されており，投稿数300以上のアカウ

では描写の明確な基準は存在しないが，視認性をントはすべて凍結されていた。

（7）

重視して60語程度を目安とすることが多い 。

ただし，特定のハッシュタグによる抽出である

ただし，Jaccard係数の上位から60語を基準としため，これらの投稿や投稿者がすべて売買春を目た場合には共起関係の基準の変化による差異を把的としたものではない点には留意が必要である。

握しにくいことから，本研究ではJaccard係数0.1

また，売買春に関するハッシュタグが付帯されてと0.2を共起ネットワーク描写の基準として採用いるものの，内容が全く別のもの（わいせつ動画（8）

し，それぞれの結果を比較する 。また，出現数の宣伝，別の出会い系サイト・サービスの紹介等）

については全体の0.5%以上の登場数とし，600以

も少なくなかった。以下では，こうした単純なキー上を基準として採用した。これは後述する地域名

ワードからの検索の限界を踏まえて，付帯ハッの頻出上位20語を含むものとして設定している。

シュタグの傾向分析から，地域名と隠語が同時に記されている投稿がサイバー補導の対象となるよ
うな売買春に関する蓋然性が高いものであるとい

3.4 結果概要

う仮説を検証する。

期間中に取得した総投稿数は120,020件で，日別の投稿数は図３に示している。毎日3500件以

3.5 出現数上位のハッシュタグ

上もの前記４ハッシュタグのいずれかを含む投稿登場したハッシュタグは5,045種類となった。

が観察され，そのうちRT（リツイート）は1000

図３

日別の投稿数とRT数

104

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今回はハッシュタグを分析対象としているため，値は４個であり，複数のハッシュタグが同時に用

以下ではこの5,045種類のハッシュタグを強制抽いられる傾向にあった。10個以上のハッシュタ

出の対象として登録し，分析を行った。出現数上グが用いられている投稿も少なくなかったが，こ位のハッシュタグは，
「援」
「サポ」
「円」
「オフパ

うした極端にハッシュタグが多い投稿の詳細を確コ」「援助」「裏垢女子」「家出」となり，いずれ

認すると，業者によるものと疑われる投稿も散見

も１割以上の投稿に当該ハッシュタグが含まれてされた。なお，ハッシュタグではないものの，本いた（表１）。
「パパ活」や「神待ち」といった通文に「DM（ダイレクト・メッセージ）」という単常のコミュニケーションでは用いないようなハッ語を含む投稿は28,122件で全体の23.4%に達し

シュタグの利用も見られた。

ていた。

また，「都内」「池袋」「大阪」といった地域名

ただし，単純集計では出現数上位のハッシュタ

が出現数上位に見られている。地域名のみに着目

グは把握できるものの，複数同時に用いられていした出現数上位のハッシュタグは表２の通りであることが予想されるハッシュタグの関係性についる。付帯ハッシュタグ数の平均値は4.8個，中央ては十分に検討できない。そのため，全投稿（N

表１

出現数上位のハッシュタグ（全体）

表２

105

出現数上位のハッシュタグ（地域名）

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吉見憲二・上田祥二・針尾大嗣= 120, 020）を対象とした共起ネットワーク分

める比率を示している。「援助（間接的表現）」は

析を次に行った。

全投稿の９割程度を占めており，地域名等を含んだ「エリア示唆」も全投稿の３割以上に達している。
「サポ」や「神待ち」に代表される隠語はあ

3.6 共起ネットワーク分析
共起ネットワーク分析の結果は，図４と図５のる程度の前提知識がないと売買春に関連した用語通りである。共起ネットワーク分析は前述の通りであると見抜くことは難しい。
そのため，
「援助
（直

描写の基準に応じて結果が変わるため，Jaccard

接的表現）
」がなく，
「援助（間接的表現）」が含ま係数の異なる結果を示している。図４と図５かられる投稿はより発見がしづらいものと考えられる。

は，援助交際を示唆する「援」「円」「サポ」といっ最後に，類型化したハッシュタグ間の共起関係

たハッシュタグが強い共起関係にあることが明らについて図７と図８に示している。ここでは「援かとなっている。このことは複数の隠語が同時に助（間接的表現）」を中心に「エリア示唆」「裏ア用いられていることで，その意味を補強している

カウント示唆」「援助（直接的表現）」「性描写」

ことを示している。その他には地域名同士の関係

といった共起関係がはっきりと示されている。特性の強さや特定のハッシュタグ間の共起頻度の多に， 地 域 名 を 明 示 し て い る「エ リ ア 示 唆」 とさも見られている。ただし，後者については業者

Jaccard係数0.2以上の共起関係を有しているカアカウントが繰り返し同様の表現を用いているこ

テゴリが「援助（間接的表現）」のみであるといとから，結果として共起頻度が高まっているもの

う事実は，地域名と隠語が同時に組み合わされても含まれている。

いる投稿が売買春に関する蓋然性が高いものであるという仮説を裏付けるものである。

さらに，類似した意図に関してさまざまなハッシュタグが用いられる場合には，個々のハッシュ

その証左として，図９の最低１つの地域名のタグの共起関係を過小評価してしまう可能性があ

ハッシュタグを含む投稿を対象とした共起ネット

る。そこで，分析対象となったハッシュタグ（期

ワーク分析では，「援助（直接的表現）」がどのカ

間中出現数600以上）に関して，表３のように同テゴリともJaccard係数0.2以上の共起関係を有様の意図を持って用いられているハッシュタグごしていない一方で，「エリア示唆」と「援助（間とにカテゴリを分けて類型化を行った。類型化に接的表現）」の共起関係は0.96にも達している（N当たっては著者ら複数人の主観をもとに分類を=34,828）。このことは最低１つの地域名のハッ行っているが，特に一見して援助交際を意味する

シュタグを含む投稿のほとんどが隠語に近いハッもの（「割り切り」含む（9））や援助を直接呼びかシュタグと共起関係にあることを意味している。

けるものを直接的表現とし，売買春に関する隠語

この結果からも本研究の仮説は支持される。

の知識がないと意味をつかめないものを間接的表

なお，本研究と同様に計量テキスト分析の手法現とした。ただし，「パパ活」のように当初の意を用いて問題となる表現の特定を行っているもの

味を離れて売買春に関連した用語として認知されに後藤（2018）があり，クラスタ分析や対応分

つつあるものもあるため，直接的表現と間接的表析（コレスポンデンス分析）といったさまざまな（10）

現を厳密に分類することは難しい分析が行われている。しかしながら，前述のよう。

類型化の結果，「エリア示唆」「援助（間接的表に本研究では分析対象である売買春に関連した

現）」「援助（直接的表現）」「裏アカウント示唆」

ハッシュタグに同様の意図で複数の異なるハッ「学生示唆」「性描写」「その他」の７つの分類がシュタグが用いられていることから，個々のハッ見られた。図６ではそれぞれの類型と全投稿に占シュタグ間の関係性を捉える分析手法を用いるこ106

社会情報学図４

ハッシュタグ間の共起関係（Jaccard係数=0.2）

図５

ハッシュタグ間の共起関係（Jaccard係数=0.1）

107

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表３

頻出ハッシュタグの分類内訳

図６

図７

頻出ハッシュタグの分類と全投稿に占める比率

類型化したハッシュタグ間の共起関係（Jaccard係数=0.2）

108

社会情報学図８

類型化したハッシュタグ間の共起関係（Jaccard係数=0.1）

図９

地域名を含む投稿のみの共起関係（Jaccard係数=0.2）

109

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吉見憲二・上田祥二・針尾大嗣とは難しい。そのため，頻出のハッシュタグを人の監視から逃れるために隠語でのコミュニケーの目によって分類し，カテゴリ化した上での共起ションを志向している可能性は高い。さらに，ハッネットワークの結果を示すに留めている。

シュタグの利用傾向が相手を見極めるためのある種のシグナルとして機能していることも考えられる。このことはサービス提供企業による監視やサ

3.7 考察一連の調査結果より，４つのハッシュタグのみ

イバー補導等の対策が強化されるに伴い，隠語でを収集条件としただけでも毎日数千件の問題投稿のコミュニケーションのニーズが高まることを示が発生しており，Twitterという青少年が日常的唆している。同時に，付帯ハッシュタグから隠語に利用するツールにおいてそれらを目にする可能を示すハッシュタグの内容を自然と学習してしま性があることが明らかとなった。これは警察庁

う懸念があるため，特定の単語のみ禁止ワードに（2018）においてTwitterでの被害児童数が近年設定することが効果的な対策であるかは慎重に議急増している事実とも整合的である。座間の事件論する必要があるだろう。加えて，「円」のようを受けて自殺や自傷に対する利用規約が改正されな一般的にも用いられる隠語が増えることで，売るなど対策が行われているものの，「売買春」と買春が疑われる投稿の探索が難しくなることも考いう別の社会病理問題に対しても深刻な状況であえられる。
また，地域名を示すハッシュタグの登場頻度がることが確認された。
さらに，「裏アカウント」であることを明示し多いことも特徴的な傾向であった。これはコミュているアカウントが多いため，仮に不適切な投稿

ニケーションが仮想空間に留まらず実世界でも展の削除やアカウントの凍結といった措置を取った

開されている危険性を示すものである。併せて，としても，すぐに新しいアカウントが作成される

多くの投稿の本文中にDM（ダイレクト・メッセーといういたちごっこになってしまうことも想像にジ）の記載があることも，こうした見方を補強し難くない。実際に，期間中の投稿数が多いアカウている。本研究の手法では不適切なハッシュタグ

ントに対する凍結措置は行われているものの，半を用いた問題投稿の検出はできるものの，DMを数以上のアカウントでは期間中に１回しか投稿さ通したやり取りが行われてしまえば第三者から把れていない。このことは，相互フォロー関係によ握することは困難である。これは前述の座間の事

る継続的なコミュニケーションではなく，ハッ件において実際に行なわれていたことであり，同シュタグを中心とした即時的なコミュニケーショ

様の事件が自殺願望に関わる投稿だけでなく，「売

ンがTwitter上では志向されていることを示唆し買春」に関わる投稿において発生する可能性も否ている。

定できない（11）。

ハッシュタグに関する分析では，直接的に「売他方で，売買春に関連した投稿において隠語が買春」を表現している「援助交際」や「援交」と使われていることは以前から知られていることでいったハッシュタグよりも，隠語を示す「円」「円

あったが，問題投稿に含まれる既知のハッシュタ

募」「サポ」や身元を特定させないような「裏垢」

グの共起関係から隠語を含めた類似した意味合い「裏垢女子」といったハッシュタグが頻繁に用いを持つハッシュタグを特定し，その分類ごとの共られていることが明らかとなった。こうした複数起関係から蓋然性の高い問題投稿を効率的に探索のハッシュタグが用いられる背景要因についてはできる可能性が示されたことは本研究の大きな貢

本 研 究 の 直 接 の 研 究 対 象 で は な い が，Musni-

献と言える。本研究のこのような提案手法を用い

Tagaytay et al.
（2016）が指摘するように警察等

れば，仮に新しい隠語が登場したとしても，既知

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のハッシュタグとの共起関係から新規に流行する助となることが期待できる。問題投稿に含まれる隠語をいち早く特定することが可能となる。それ既知のハッシュタグの共起関係から隠語を含めたにより，これまで経験則的に行われてきた問題投

類似した意味合いを持つハッシュタグを特定し，稿の探索作業を効率化することができる。
さらに，

その分類ごとの共起関係から蓋然性の高い問題投地域名と売買春の蓋然性の高い隠語との組み合わ稿を効率的に探索するという手法は自殺教唆等，せを検出できれば効率的なサイバー補導や他の社会病理問題にも応用可能であるため，事前

（12）

警告

検知からの効果的な対策を含めて引き続き検討しにつなげることが期待できる。

ていきたい。

４ まとめ

謝辞

本研究では，「売買春」に関連するTwitterの問本研究は公益財団法人電気通信普及財団の

題投稿とそれに利用されたハッシュタグについて

2017年度研究助成（「SNS上の発生リスクとデー

調査・分析を行った。テキストマイニングを用い

タリンク構造（代表：針尾大嗣）」）を受けたもの

た付帯ハッシュタグの分析から，地域名や隠語をである。

含めた複数のハッシュタグが同時に利用されてい本論文の執筆にあたり，３名の査読者，及び，る傾向があり，こうしたハッシュタグを特定する

編集委員の先生より大変多くの有益なご指摘をいことで問題投稿の事前検知に有効であることが示ただいた。この場を借りて厚く御礼申し上げたい。

された。調査した範囲だけでも実際に毎日数千件の問題投稿が発生していることからも，事前検知

注による問題のある投稿の削除やアカウントの凍結（１）本稿の内容は第38回情報通信学会大会におは１つの対策として考えられる。

ける報告内容「SNSにおける問題投稿の内

ただし，事前検知による削除や凍結の対応が隠容 と 付 帯 ハ ッ シ ュ タ グ の 特 徴」
， 及 び，語を用いたコミュニケーションを促進してしまう

2018年社会情報学会（SSI）学会大会にお懸念も同時に示唆されている。加えて，ハッシュ

ける報告内容「問題投稿に付帯されるハッタグのような公開されている投稿内容についてはシュタグの特徴―売買春を事例として―」把握ができるものの，DMを通じたコミュニケーを加筆・発展させたものである。有益なコションが行われると外部から把握することは困難

メントをいただいた先生方にこの場を借りとなる。本研究ではこうした点については検討でて御礼申し上げる。

きていないが，本質的な解決のためには看過でき（２）「きっかけはTwitterだった。９遺体事件，

ない問題である。

被害者が使った「#自殺募集」を見かけた

しかしながら，Twitterがきっかけとなり青少ら」（BuzzFeedNEWS）

年が見知らぬ第三者と知り合い犯罪被害を受けて

h t t p s : / / w w w. b u z z f e e d . c o m / j p /しまう事案が増えている中で，事前検知からそも

kotahatachi/how-to-save

そもの問題投稿を特定することは必要なプロセス

なお，元の記事では容疑者名が明記されてであり，本研究の手法が活用できる余地がある。

いるものの，ここでは伏せている。

特に，サイバー補導の課題として「効率よく検索（３）「Twitterルール」

できる仕組み」が希求されていることからも，本（https://help.twitter.com/ja/rules-and-

研究の提案手法をシステム化することで，その一policies/twitter-rules）より。なお，当該ルー111計量テキスト分析を用いた問題投稿に付帯されるハッシュタグの傾向把握―サイバー空間における売買春活動の検知システムの開発に向けて―

吉見憲二・上田祥二・針尾大嗣て捉えることができる。

ルには児童の性的搾取を禁止する旨も明記（９）「割り切り」は売買春から派生した俗語でされている。

あるが，認知度が高いため直接的表現とし（４）警察庁の調査では児童ポルノ及び児童買春て分類した。

事犯が増加傾向にあること，被疑者と会った理由では，「金品目的」及び「性的関係（10）「「パパ活」という言葉を作った交際クラ目的」に関連する理由が４割強を占めるこブ関係者，「恋愛化するパパ活」に戸惑う」とが指摘されている。なお，座間の事件を（ダイヤモンド・オンライン）

受けて「青少年ネット利用環境整備協議会

https://diamond.jp/articles/-/206457｣ への情報提供を行い，緊急提言に協力す

上記の記事では，「パパ活」という言葉がるなど，当該事件を児童被害の観点から深

もともと「交際クラブ・デートクラブ」と刻に受け止めている様子が窺える。

呼ばれている業態において使われているも（５）「サイバー補導163人最多
年のであり，売買春を意図するものでなかっ福岡県警・昨たことが指摘されている。

援交「小遣い稼ぎ」 少女６割，非行（11）実際に座間の事件の後もTwitterのDMを用歴なし（西日本新聞2017年９月13日）」（https://www.nishinippon.co.jp/feature/

いたやり取りから殺人事件や未成年者の誘

attention/article/379458/）「，SNS「サイバー拐事件が発生している。
（12）「パパ活ツイートに直接返信で警告補導」急増 少女が援助交際目的投稿（岐効果阜新聞2018年８月３日）」

抜群，全国警察に広がる」（毎日新聞）（ h t t p s : / / w w w. g i f u - n p . c o . j p / n e w s /https://mainichi.jp/articles/20191105/

20180803/20180803-62856.html）等で隠

k00/00m/040/349000c

語を用いたコミュニケーションが行われて

上記の記事の通り，最近ではサイバー補導いることに言及されている。

に加えて，問題投稿に直接返信することで（６）売買春に関連する投稿内容について予備調成果を上げている。ただし，問題投稿の探査を行い，援助交際を示唆する投稿に含ま索にかかる負担は変わらないため，効率的れているハッシュタグとして選定した。そな検知へのニーズは依然として大きい。

のため，
「パパ活」
や
「ママ活」
といったハッシュタグについては初期の抽出条件からは

参考文献

除外している。しかしながら，近年では売桂川泰典・渡邉由里子・小野僚子・佐藤佳奈・関

買春に近い文脈で「パパ活」「ママ活」と泰子・坂野葵・福田安奈・平田夏鈴・蔵田三沙

いう用語が用いられることも多いため，そ代（2012）「中高生のソーシャルメディア利用の影響については本研究の結果では過小評

実態（2011年）: ソーシャルメディアにおける価している懸念がある。

“出会い”とその失敗の分析を中心に」『情報文（７）KH Coderの初期設定ではJaccard係数の上化学会誌』第19巻第１号，pp.16-24.

位60語を表示するようになっている。

北村智・佐々木裕一・河井大介（2016）『ツイッター（８）例えば，柳瀬（2012）ではクラスター分の心理学:情報環境と利用者行動』誠信書房

析を行った関連語のJaccard係数について

後藤和史（2018）「教職員のわいせつ行為のニュー

0.075～0.336という数値を示しているたス記事のテキストマイニングによる分析（２）め，0.1と0.2はこの範囲に収まるものとし

年代コホートと時季との関連」『瀬木学園紀要』

112

社会情報学

第８巻３号

2020

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12号,pp.3-13.

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組について」

汚染牛問題」の新聞記事を通して」『社会情報学』————（2017）「平 成28年 に お け る コ ミ ュ ニ

第１巻２号，pp.61-76.

ティサイト等に起因する事犯の現状と対策につCheung, C.K., Jia, X., Li, J.C.M., Lee, T.Y.

いて」

（2016） Engaging adolescent girls in————（2018）「平成29年におけるSNS等に起transactional sex through compensated

因する被害児童の現状と対策について」

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Social Media As A Means For College————（2018）「啓発教育受講経験とフィルタ

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