川崎医療福祉学会誌
原Vol. 32

No. 1

2022

49 － 55著

日常時に Twitter上で発信・共有される情報の特徴― iPhone13を題材とした検討―
荒井佐和子＊1 植松美華＊2

要

山根嵩史＊1

約

本研究では，日常的な話題として iPhone13発売を選定し，日常時の話題が Twitter 上でどのように拡散され共有されていくのか，その基礎的資料を提供することを主な目的とした．iPhone13発売に関して，発売前の発表会の予告日，発表会前日，発表会後の3時点のツイートデータを分析対象とした．
ツイートの発信端末およびリツイート数の分析結果は，Twitter での日常におけるつながりが，強い凝集性や高い同質性を持つ人々とのネットワークとして機能しやすい構造にあることを示していた．
また，対応分析の結果は，投稿のタイミングや直接表示可能なコンテンツといった文章以外の要素がリツイート数の多さに関連している可能性も示唆された．これらの結果から，流言の抑制のためにはマス・メディアが Twitter におけるコミュニケーションの特性をふまえて報道を制御することが重要であると考えられた．
１．緒言

ト機能は，ワンクリックで他のユーザーのツイート

１．
１を自身のフォロワーに再びツイートできる機能であTwitter と流言

り，関心のあるツイートをフォロワー全員に転送しソーシャルネットワーキングサービス（Social

素早く共有することが出来る†1）．

Networking Service，以下 SNS）とは，登録された利用者同士が交流できる Web サイトの会員制

このように Twitter は特に情報拡散に適した特1）サービスのことを指す ．その中でも，Twitter は性を持つため，2011年3月の東日本大震災時には，全世代の利用率は42.3％と利用率の高い SNS であ

災害時の情報の発信・収集に寄与するソーシャルメ

る2） とともに，他の SNS よりも情報の拡散に適しディアとして活用され，個人のみならず被災地域の4）た機能を備えている ．Twitter では，最大140文字

自治体なども情報発信チャネルの1つとして積極的のメッセージを投稿でき，この投稿されたメッセーに活用していた3）．その一方で，Twitter を通じてジを「ツイート」と呼ぶ．そして，このツイートの様々な誤った情報が広がったことが課題として指摘

共有・拡散に寄与する主な機能として，フォロー，されており4），うわさ（rumor，流言）の拡散防止

リツイートという2つの機能がある．フォロー機能にむけ災害時のツイートの特徴を検討した研究も複は，自分の興味のあるユーザーを登録する機能で数見受けられる5,6）．

あり，フォローしたユーザーのツイートは自分の

ただし，そもそも SNS 利用の効用感として「共感」

Twitter 画面上に自動で配信され，時系列で一覧表と「共有」が挙げられ7），先行研究8）でも指摘され示される†1）．また，自身をフォローしているフォるように，東日本大震災前の日本において Twitter

ロワーには自分のツイートが相手に自動的に配信さは仲間内での情報交換の手段ではあっても，ニューれることにもなる．フォローするユーザー数の制

スや情報を伝達するツールとしては，位置づけられ限は無く，当然，フォロワーが多くなるとツイートていなかった．もともと Twitter は利用者同士がの伝播力，影響力も強くなる．2つ目の，リツイー「今」感じていることの「共感」や，していること＊1 川崎医療福祉大学

医療福祉学部 臨床心理学科
医療福祉学部 臨床心理学科（連絡先）荒井佐和子 〒701-0193 倉敷市松島288 川崎医療福祉大学
E-mail : sarai@mw.kawasaki-m.ac.jp＊2 元 川崎医療福祉大学

49

50

荒井佐和子・植松美華・山根嵩史

を「共有」するコミュニケーションを基本としてお言も多く発生していた．そこで，本研究ではこのり，災害時のソーシャルメディアとして発展・成熟

iPhone13を取り上げ，日常時における流言の発生のを遂げるためには，日常時における Twitter 上の情特徴や Twitter 上で拡散されやすい要因について検報の発信・伝播の様態を明らかにした上で，そこか討する．

らの切り替えの要点を明らかにすることが必要であ

１. ３

１．
２

本研究の目的

本研究では，メディアや Twitter 上でもたびたろう．
iPhone 発売と Twitter

び取り上げられる iPhone の発売を日常的な話題と日本におけるスマートフォン普及率は64.0% であして選定し，日常時の話題が，Twitter 上でどのより，その中でも米国の Apple 社が販売する iPhoneうに拡散され，共有されていくのか，その基礎的資は日本において人気があり，そのシェアは全体のス料を提供することを主な目的とする．また，従来，

9）

マートフォンの66.0% を占める ．毎年同じ時期にツイートデータ収集には手間と場合によっては高額新機種の発売前の発表会である Apple イベントがな資金が必要であったが，近年では取得対象期間や開催され．ここで，新機種の色やデザイン，機能の取得件数の制約があるものの，フリーソフトを用い紹介などが行われる．そして，Apple イベントはテて比較的簡便にツイートデータ収集が出来るようにレビや Twitter などで例年取り上げられる話題であなっている．この手法についての資料を提供するこり，とりわけ iPhone を使っている人にとって大きとを第2の目的とする．

なイベントと化している．また，発売前の数週間前から新型 iPhone の色やデザイン，機能に関する予２．方法想や期待などが Twitter 上でツイートされ，そし２．１

データ収集て人々の注目を集める話題であるがゆえに流言も多ツイートデータの取得は R version 4.1.112）の rtweet

く出回るという現象が散発する．この流言の出現のパッケージ13） を用いて行った．コード例は以下の要因の1つとして，iPhone 関連の情報をリークする通りであった．コードの1行目で rtweet パッケージ「リーカー」と呼ばれる存在がある．リーカーの中を読み込み，2行目でキーワードと時期および件数には関係者しか知り得ない未発表の情報を仕入れてを指定してツイートデータを収集している．3行目

きてリークする者もいる10）が，正確な情報が無いまと4行目は収集したデータの変換と csv ファイルのま画像を合成し Twitter などで投稿をする者も存在出力を行うためのコードである．

し，多様な流言の拡散が生じる．

library（rtweet）

最近では，2021年9月17日に iPhone13が発売され，dat <- search_tweets（"iphone13 since:2021-09-15_02:

その発表前に日本においても iPhone13に関する流00:00_JST until:2021-09-16_00:00:00_JST", n=18000,

言ツイートが発生していた．例えば，海外のリーinclude_rts=TRUE）

カーと主張している Twitter のツイートにリーカー

dat_df <- apply（data.frame（dat）,2,as.character）のアカウント名入りでオレンジ色とローズピンク色

write.csv（dat_df, "dat_df.csv",row.names=F,fileEncoding=の iPhone13の画像が掲載された．それを日本のユー"CP932"）

ザーがリーカーのアカウント名を切り取り，リーカーからの発信であることが分からないようになっ

検 索 単 語 は「iPhone13」 と し た．iPhone13は 発た 画 像 を 用 い て2021年9月8日 に「iPhone13こ ん な売前の発表イベントを開催する日程が2021年9月8日可愛い色出るの？」と日本語で投稿した例がある．

未明に公表され，発売前の発表イベントは2021年9発売後の iPhone13を確認すると，オレンジ色やロー月15日2時（日本時間）に開催された．そこで，発ズピンク色の iPhone13は存在せず，リーカーの情

表予告日と発表会前日，発表会後の3時点にてデー

報もこの日本語の情報も誤った情報であったことがタを収取した．

明らかであったが，コメント数は46件，リツイート

２. ２

数は8,722件，いいねの数は3.9万件であった（2021年11月7日時点）．

データの整理

今回の単語が「iPhone13」であったため，取得データには日本語以外のツイートが含まれ，また，このように iPhone13に関するツイートは，流言キャンペーン企画など，企業の広告に関するツイーの発生要因として指摘される危機的な状況11）であっトが多くあった．これらの広告に関するリツイー

たり，広まりやすい流言の要素として指摘される

トはプレゼント応募が目的のユーザーであり14），研11）

不安を喚起させる要素 は無いにもかかわらず，究のターゲットとは異なるユーザーである場合が多2021年9月上旬は Twitter 上で iPhone13に関する流い．そこで，収集したデータに含まれる言語情報

日常時に Twitter 上で発信・共有される情報の特徴
表１51

データの概要検索対象日時設定した検索数 取得データ数 分析対象データ数
T1 発表予告日 2021/9/8 14:00
10,0009,243
8,045
T2 発表会前日 2021/9/14 12:00
10,0004,768
3,930
T3 発表後2021/9/15 2:00
18,000
7,154
6,393

表２
sourceTwitter for iPhone
Twitter Web App
Twitter for Android
Twitter for iPad
全件数

3地点合計
件数
％
11,74964%
2,29512%2,42413%4803%
18,368 100%

表３
事例名

ツイートの発信端末一覧
T1（発表予告日）
件数％
5,719
71%
93412%
86211%
1472%
8,045
100%

T3（発表後）件数％
3,75559%
86113%
1,12718%
1983%6,393
100%

リツイート数の多いツイートの概要一覧

リツイート数

投稿日時

T2（発表会前日）
件数％
2,276
58%
500
13%
435
11%
1353%
3,930
100%

事例1
（新色iPhone13）

2021/9/8

0:32

6976

事例2
（コンニャクiPhone13)

2021/9/8

2:13

3805

事例3
（文鳥との比較）

2021/9/15 18:32

2433

事例4
（Type‐BのiPhone13)

2021/9/15 14:53

2043

投稿内容の概要
海外のリーカーツイートにリーカーのアカウント名入りでオレンジ色とローズピン
ク色のiPhone13の画像が掲載された．それを日本のユーザーがリーカーのアカウント名を切り取り，リーカーからの発信であることが分からないようになった画像を作成し，「iPhone13こんな可愛い色出るの？」という文章とともに投稿した．
（結局，iPhone13にオレンジ色，ピンク色は無かった）
2021/9/7の17時，iPhone13に指紋認証機能が搭載されない噂をネットニュースが報じた．そのニュース画像にはiPhoneではなくコンニャクが使用されており，その画像を「iPhone13に指紋認証が搭載されないというニュースのサムネ，どんなイメージだよ．」という文章とともに投稿した．
iPhoneと文鳥を価格や重さ，カラーバリエーションなど項目を設定し比較した表を作成し，「え！iPhone13まだLightningなのか！だったら文鳥のがいいかな…．という人のために比較表を作りました！」という文章とともに投稿した．この比較表
はiPhone6発売の頃から発売に合わせて作成，投稿されることが恒例となっていた．
iPhoneにはApple製品のために開発された独自規格であるLightningケーブルが採用されている．ユーザーの中には数年前より汎用性の高いUSB Type‐c端子の採用を望む声があったが，iPhone13でも搭載されなかった．この発表を受け「iPhone13ではUSB Type‐Bを採用します」とという文章とともにUSB Type‐B端子のiPhone13の画像を作成し投稿した．

（lang:jp）をもとに日本語以外のデータを削除し，
14）

リ，Web App（スマホブラウザ版 Twitter），iPad

鳥海 を参考に「応募」，「抽選」，「プレゼント企画」

用 公式 Twitter アプリ，その他）をカウントしたを含むツイートを抽出し削除したデータを，分析（表2）．その結果，各時点とも全ツイートの半数以対象のデータとした．データの概要を表1にまとめ上のツイートが iPhone から発信されていることがた．設定した検索数が異なるのは，Twitter が提供分かった．

している無料での情報提供の範囲が，1日につき最３．２

大18,000件のツイート取得，かつ，取得対象期間は過去7日間までであり，その制約の中で検索したためである．
２．
３

分析方法

分析には KH Coder 315）を用いた．

リツイートの多かったツイートの概要

総データの中でリツイート数の多いツイートについて，投稿日や概要を表3にまとめた．
リツイート数の多かった事例1（新色 iPhone13）と事例2（コンニャク iPhone13）のツイートは，発表会の予告の前後に間もなく投稿されていた．結果
的に，事例1（新色 iPhone13）は事実とは異なるツ

３．結果イートであった．また，事例3（文鳥との比較）と３．
１

事例4（Type-B の iPhone13）は iPhone13の公式発

ユーザーの使用端末

iPhone13に関するツイートのうち，iPhone 用の表後間もなく投稿されていた．事例4（Type-B のTwitter 公式アプリから発信されたツイート数およiPhone13）も事実とは異なるツイートであった．4

びそれ以外の端末（Android 用 公式 Twitter アプ

事例とも，画像とともに投稿されており，ツイート52

荒井佐和子・植松美華・山根嵩史

図１

対応分析の結果に含まれる文章は50文字以内と短いことが共通して述した事例3（文鳥との比較）と事例4（Type-B のいた．

iPhone13）の画像の URL が配置された．

３. ３

ツイートに含まれる語と3時点の対応分析

発表予告日と発表会前日，発表後の3時点のツイー

４．考察

トにどのような特徴があるか，差異が顕著な上位70

本研究では，ツイートデータ収集の手法と，日常語を用いて対応分析にて検討した（図1）．なお，的なトピックスに関するどのようなツイートがどのKH coder で抽出できなかった「リーク」「スマホ」ように拡散されていくのかについて，その基礎的資「iPhone」
「マジ」
「コスパ」
「機種変」
「サムネ」を料を提供することを目的とした．

強制抽出用語に指定した．

４．１

ツイートデータの収集手法について

対応分析の仕組みと読み取り方は樋口 に詳しいツイートデータ取集に関しては，方法に記載したが，各グループに特徴的な語を示すのに適した分析手法で比較的簡便に収集ができた．ただし，本研究方法であり，結果の図では語とグループが原点からでは iPhone の発表予告日といった日程が明確では見て同じ方向に，そして遠くへ離れているほど，そない社会事象をテーマに設定したため不定期かつ後のグループに特徴的な語であると解釈できる．

追いでのデータ収集となった．結果的に，検索数の16）

発表予告日と同じ方向に配置された語には「オレ制限を受けてしまい，3時点で設定できる検索数にンジ」や「ピンク」，「可愛い」，「色」，「サムネ」，

ばらつきが生じてしまったが，選挙など日程が明確

さらに上述した事例1（新色 iPhone13）の画像のな社会事象に関するテーマであれば，より綿密な収URL と 事 例2（ コ ン ニ ャ ク iPhone13） の 画 像 の集計画を立てることができ，有償版と変わらない規URL が配置された．

模の研究も遂行可能だと考える．また，今回のよう発表会前日と同じ方向に配置された語には「発に日程が明確ではない社会事象であっても，期間を表」，「リーク」，「Watch」，「情報」などがあった．

定め，コンスタントにデータ収集を行う計画を立て発表後と同じ方向に配置された語には「朝」，ることで，より質の高いデータの収集が行える可能「話題」，「Lightning」，「採用」，「比較」，さらに上性がある．さらに，今回の我々の手法を用いれば，

日常時に Twitter 上で発信・共有される情報の特徴

53

ソフト購入のための資金調達は不要であり，誰もがに必要なリテラシーやマス・メディアやソーシャル研究を遂行することができる．このことは，本領域メディアにおける情報発信のルール作りも今後必要の研究の裾野を広げるという意義もあると考える．になってくる可能性がある．

４．
２

４. ３

ツイートの発信者の特徴とその内容対応分析からみた日常のツイートの理解

収 集 し た ツ イ ー ト デ ー タ の う ち，iPhone 用 の対応分析において，「発表予告日」と同じ方向にTwitter 公式アプリから発信されたツイートが半数は，（結果として誤った情報であった）事例1（新色以上を占めていた．加えて，リツイート数の多い4iPhone13）や事例2（コンニャク iPhone13）が影響つの事例はいずれも，現行の iPhone に搭載されてしたと思われる語が集中していた．上述のように本いる機能や色を知らない限り，理解できない内容で研究で収集したツイートは iPhone ユーザーからのあった．このことから，今回の iPhone13に関する発信が多かったという結果を踏まえると，この事例ツイートは，ある程度，iPhone に関する知識や関

1，2のリツイート数の多さはオルポートとポストマ心を有する人で構成されるソーシャル・ネットワー

ン19）の図式（R ～ i × a）にあるように，重要性（i）ク内での情報の発信・共有であったといえる．このと曖昧性（a）の高さから理解できるだろう．つまり，ように情報を適切に扱えるリテラシーを持つ人々で発信者たちにとって新しい iPhone の発売という事構成されるソーシャル・ネットワークの中であった象は重要性が高く，さらに発売前で iPhone13の実からこそ，USB Type-B のコラージュ画像のツイー態は明らかにされない曖昧性の高い状況も相まってトのように画像を加工し敢えて事実とは異なる情報

事例1，2のツイートは拡散したと考えられる．加え（いわゆる，ネタ）を投稿することも，ネタとして，事例1，2は Apple 社から情報が公表された直て共有され，許容されたと考えられる．Twitter は後のツイートであった．2つのツイートはその投稿興味や関心，価値観が一致する人々と瞬時に，そのタイミングによって，社会的伝達を促進する機能してたくさんの繋がりを作ることができる．このを持つと指摘される，生理的覚醒を高める情報20）にTwitter の機能に加え，今回の iPhone13に関するツなりえたため拡散されたとも理解もできるだろう．

イートの発信者の特徴とリツイート数の多いツイー

さらに，ツイートの中に直接表示可能な画像コンテ

トの内容から，Twitter での日常におけるつながりンツが存在するだけでいいねの数もリツイート数もは，自身のツイートの意図を説明せずとも理解して大幅に向上するという知見もある21）．これらのことくれるような強い凝集性や高い同質性を持つ人々とから，重要性や曖昧性に加えて，投稿のタイミングのネットワークとして機能しやすく，さらにいえば，と画像の存在が多くのリツイートを生む要因になるそのように認識されやすい構造にあることを示してという理解も可能である．

いるだろう．

「発表日前日」と同じ方向には，発表という語また，新型コロナウイルス感染症流行下におけるが配置され，発表会という現実の出来事に関するトイレットペーパーをめぐる流言や2016年4月に発関心が高まっていく様子が視覚的に確認された．

生した熊本地震における「動物園からライオンが逃

iPhone13とともに発表会で扱われる Apple Watchげた」という事実と異なるツイートなど，Twitterに関する語が配置されたのも，その表れと考えられを通じて様々な誤った情報が広がったと指摘される

る．また，「リーク」「情報」の整理するツイートも社会問題についても，テレビやネットニュースが取あり，発表予告日に盛り上がっていた色や機能に関り上げたことで流言が急拡大した可能性が指摘さする不確かな情報をもとにした盛り上がりは見られれている

17,18）．今回の iPhone13に関するツイートのず，真偽は明らかになっていない発表前の時点です

発信者の特徴とリツイート数の多いツイートの内容でに収束していた．東日本大震災におけるコスモ石は，情報を適切に扱うためのリテラシーを有する仲

油流言の分析3）でも，発生段階の翌日には消滅段階

間内での娯楽としての噂という側面があることは明に移行しており，今回の結果も Twitter 上の流言のらかであり，こういった Twitter 上の情報をマス・消滅の早さを傍証する結果である．なお，コスモ石メディアが取り上げてリテラシーを持たない層にま油流言の研究3）では，流言の打消し情報が拡散されで広めてしまうことが，上記のような流言の急拡大るためには，情報の的確さと，流言に対する「飽き」における要因である可能性を示唆している．

が生じるための時間が必要である可能性を指摘して近年では，SNS 上で話題となっているトピックいる．今回，真偽が明らかになっていない時点で発スをテレビで取り上げることがあり，悪意のあるデ表予告日に盛り上がったツイートが終息しており，マツイートはもちろん許されないが，ネタとして投話題への関心の低下が生じると，打消し情報がなく稿されたツイートがネタとして終わるために投稿者とも流言が自然消滅する可能性を示している．

54

荒井佐和子・植松美華・山根嵩史「発表後」と同じ方向には，
iPhone13が話題になっト内容が持つ重要性や曖昧性に加えて，画像の有無ていることや，期待されていた機能が搭載されないや投稿のタイミングといった内容以外の要素が関連ことの失望をコラージュ画像や一覧表にて投稿ししていること，強い凝集性や高い同質性を持つ人々

た事例3，4に関する語が配置された．発表により正の間での限定的な盛り上がりの中では事実と異なる確な情報を入手したはずであるが「買う（買わなツイートも許容され拡散されやすいことなどが示唆い）」「欲しい（欲しくない）」といった購入に関すされた．

る具体的用語は配置されなかったことから，このまた，これらの示唆から，従来の流言研究での中時点において Twitter 上で共有されたのは iPhone心であった災害流言における不安という要素以外にに関する正確な情報ではなく，新しく発売されるも，都市伝説のもつ要素である，語り手の自己表現

iPhone13に対する iPhone 所有者同士の評価の共有という側面や，事実かどうかより物語をすることのであったと考えられる．

楽しみが重要11），といった都市伝説のもつ要素から

４．
４

理解を深めていくことの必要性も考えられた．

まとめ

iPhone13の機能やデザインの予想段階から Apple併せて，流言の抑制のためにはマス・メディアが社による正式発表後までのツイートデータの分析をTwitter におけるコミュニケーションの特性をふま通じて，日常時におけるツイートの特徴を検討しえて報道を制御することが重要であると考えられた．結果として，リツイート数の多さには，ツイーた．

倫理的配慮

本研究は公的にみられることを前提としたTwitterへのツイートデータを用いており，個人が特定されるデータは扱わなかった．
なお，アカウント名の明記は避け匿名性の保持を重視した．
付記

本研究は第二著者が2021年に川崎医療福祉大学医療福祉学部臨床心理学科に提出した卒業論文のデータを再分析し，書き改めたものである．
本研究の遂行にあたり，利益相反関係にある企業は無い。
注†1）Twitter ヘルプセンター https://help.twitter.com/ja の2022.3.14時点情報をもとに作成した．
文献1）総務省：SNS（ソーシャルネットワーキングサービス）の仕組み．
h ttps://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/security/basic/service/07.html ，2013．
（2022.3.14確認）

2）総務省情報通信政策研究所：令和２年度情報通信メディアの利用時間と情報行動に関する調査報告書．
https://www.soumu.go.jp/main_content/000765258.pdf，2021．
（2022.3.14確認）

3）小笠原盛浩，川島浩誉，藤代裕之：マスメディア報道は Twitter 上の災害時流言を抑制できたか ? ―2011年東日本大震災におけるコスモ石油流言の定性的分析―．関西大学社会学部紀要，49（2），121-140，2018．
4）総務省：平成23年版情報通信白書．
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/h23.html，2011．
（2022.3.14確認）

5）三浦麻子：東日本大震災とオンラインコミュニケーションの社会心理学―そのときツイッターでは何が起こったか―．電子情報通信学会誌，95（3），219-223，2012．
6）濱岡豊，菊盛真衣，魏敏，林艶葒，朱彦：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．三田商学研究，55（6），89-120，2013．
7）小 島博，執行文子：テレビとインターネット：番組関連の同時利用の実態を探る―E ダイアリーとデプスインタ
ビューによるケーススタディーの結果から―．放送研究と調査，64（7），82-100，2014．
8）吉次由美：東日本大震災に見る大災害時のソーシャルメディアの役割―ツイッターを中心に―．放送研究と調査，
61（7），16-23，2011．
9）アウンコンサルティング株式会社：世界40カ国，主要 OS・機種シェア状況．
https://www.auncon.co.jp/corporate/2021/0525.html，2021．
（2021.11.30確認）

10）オトナライフ編集部：「iPad mini6」は今年中に発売される？アップルの新商品発売を予測するリーカーとは？

日常時に Twitter 上で発信・共有される情報の特徴

55

https://biz-journal.jp/2021/05/post_224012.html，2021．
（2022.3.14確認）

11）川上善朗：うわさが走る―情報伝播の社会心理―．サイエンス社，東京，1997．
12）R Core Team：R: A language and environment for statistical computing .
https://www.r-project.org/，［2021］．
（2021.3.16確認）

13）Kearney MW, Heiss A and Briatte F：Package‘rtweet’．
https://cran.r-project.org/web/packages/rtweet/rtweet.pdf，［2020］．
（2021.3.16確認）

14）鳥海不二夫：バースト現象における拡散の定量分析―ツイッターデモはどう広がったか―．マーケティングジャー
ナル，40（4），19-32，2021．
15）樋口耕一：社会調査のための計量テキスト分析―内容分析の継承と発展を目指して―．第2版，ナカニシヤ出版，
京都，2020．
16）樋口耕一：計量テキスト分析における対応分析の活用―同時布置の仕組みと読み取り方を中心に―．コンピュータ& エデュケーション，47，18-24，2019．
17）福長秀彦：新型コロナウイルス感染拡大と流言 ･ トイレットペーパー買いだめ―報道のあり方を考える―．放送研
究と調査，70（7），2-24，2020．
18）中村功：熊本地震にみる災害通信の進展と課題．災害情報，15（2），113-120，2017．
19）オルポート GW，ポストマン L 著，南博訳：デマの心理学．岩波書店，東京，1952．
20）Berger J：Arousal increases social transmission of information. Psychological Science ，22（7），891-893，2011．
21）Li Y and Xie Y：Is a picture worth a thousand words? An empirical study of image content and social media
engagement. Journal of Marketing Research ，57（1），1-19，2020．
（2022年5月4日受理）

Characteristics of Information Transmitted and Shared on Twitterin Everyday Life: A Case Study of iPhone13
Sawako ARAI, Mika UEMATSU and Takashi YAMANE（Accepted May 4，2022）
Key words : social media，rumors，
online communication，
Twitter
Abstract
The purpose of this study was to shed light on how daily topics are spread and shared on Twitter by employing
the release of iPhone 13 as a case study. Tweets related to the release of the iPhone were analyzed at three points
in time: with regard to the notice date of the announcement before the release, the day before the announcement,
and after the announcement. The results of the analysis of the number of tweets and number of retweets revealed
that Twitter is a structure that functions easily as a network of people with strong cohesion and high homogeneity.
Furthermore, the correspondence analysis indicated that factors other than text such as the timing of posting andcontent that can be displayed directly may be related to the large number of retweets. The results imply that basedon the characteristics of communication on Twitter, it is crucial for the mass media to control their reporting so as
to curb the spread of rumors.
Correspondence to : Sawako ARAI

Department of Clinical Psycology
Faculty of Health and Welfare
Kawasaki University of Medical Welfare
288 Matsushima，Kurashiki，701-0193，Japan
E-mail ：sarai@mw.kawasaki-m.ac.jp（Kawasaki Medical Welfare Journal Vol.32，No.1，2022 49－55）