日本データベース学会和文論文誌
一般論文

Vol. 20-J, Article No. 7, 2022 年 3 月

議論分析のための大規模ツイート

ア上における議論や意見交換データを用いて人が自分の信念や思

データセットの構築

数多く存在する．しかしながらそういった研究のほとんどが人手

張 翔1

豊田 正史 2

想に矛盾する情報を拒絶するメカニズムについて分析した研究がで収集した高々数十件程度の話題の議論を分析対象としており，多様な話題に関する網羅的な分析はほぼ行われていない．自動的

吉永 直樹 3に多様な話題に関する議論を収集する研究もいくつか存在はするが，主に著名人の名前 [6] や投稿 [1]，重大なイベントを指すハッ実社会で交わされる話題には多様な観点からの意見が存在しう

シュタグ [7, 8] をベースにソーシャルメディア上の投稿を集める

るが，人は自分と異なる意見への抵抗感を抱いたり，自分と同じといった方式であり，著名人が話題の中心的役割を担う話題や，意見を持つ人間とのみ交流したりしがちである．そのため，実際ハッシュタグが発生する規模のイベントについての話題しか取りに接触する意見には偏りが生じる．こうした現象は意思決定の質扱えないという制限が存在する．

を損ね，社会的分断を助長しうるため，意見交換・議論を対象と

そこで本論文では，多様な話題の議論が公開で行われる代表的した様々な研究が行われている．しかし，既存研究の多くは少なソーシャルメディアの 1 つである Twitter から議論分析のため

数の話題を個別に分析するに留まっており，多様な話題を対象のデータセットを自動で構築する手法を提案する．具体的には，とした包括的な分析はまだなされていない．そこで本研究では，

議論対象を人々の賛否の対象となっている事物かつ，「現実世界Twitter を対象として，議論の対象となっている多様な事物・イベの事物を指している」かあるいは「何らかの動作・行動を指してントを自動で収集する手法を提案する．評価実験では，大規模ないる」ものとして，次の手順に従う．まず人々の賛否の対象とTwitter データを対象に提案手法を適用して議論対象の収集を行なっている事物を既存手法 [7] によって獲得する．次に，獲得しい，その結果を既存手法と定量的・定性的に比較した．その結果，た事物の中から，現実世界の事物あるいは何らかの動作・行動を既存手法よりも多くの議論対象を，既存手法と同程度の精度で獲指しているものだけを抽出する．これにより，多様な議論対象を得できることを確認した．最後に，社会的に大きな重要性を持つ

自動で獲得可能である．

COVID-19 というトピックに対して実際に本手法を適用し，獲得評価実験として，2017 年 1 月 1 日から 20 か月間のツイートをできるトピックの推移を確認するとともに，多様なトピックを網用いた議論対象の収集を既存手法 [7, 8] と提案手法とで行い，そ羅的に抽出可能であることを確認した．

の結果を定量的・定性的に比較した．結果として，既存手法よりも多くの議論対象を，既存手法と同程度の制度で獲得可能であることを確認した．

1 はじめに

最後に，ケーススタディとして，提案手法を用いて 2020 年度

現代では情報メディアおよび情報端末の発達により，多様な話に社会に大きな影響を与えた COVID-19 パンデミックに関する題について，人は時間的・空間的制約に縛られず多様な意見に触議論の分析を行う．COVID-19 のように大きな社会的インパクト

れることができる．特に，COVID-19 のパンデミック以降「アベを持つ話題に関しては，多様な議論が発生するため，主要な議論

ノマスク」や「給付金」など，社会全体に大きな影響を及ぼすイの対象を網羅的に抽出し，各月ごとに注目度の高い議論対象をラベントが連日のように発生し，その是非について多くの議論がなンキングにすることで，議論の推移を追跡調査した．各月ごとにされている．こうした多様な意見が存在する状況下においては，

注目度の高い議論対象をランキングにしたところ，結果として，自分とは異なる意見に接触することにより多様な立場の意見を盛確かに当時その時々で世間からの注目度の高かったイベントを指り込んだ意思決定が可能になる [5] と考えられていた．

す議論対象が確認された．

しかしながら，人は自分と異なる意見を拒絶し，自分と同じ意

本研究の主な貢献は以下の 2 点である．

見を有する人間のみと交流関係を持つ傾向にあることが指摘され• 議論分析のための議論対象の自動収集手法を提案し，大規模ている．例えば，Festinger は人が自分の信念・思想に矛盾する情

ツイートデータを用いて収集した報に触れたときに感じる不快感を認知的不協和と呼び，この認知• 既存手法と提案手法とで議論対象の獲得結果を定量的・定性

的不協和を解消する方法として，自分の思想・信念を変える代わ的に比較し，提案手法の評価を行ったりに矛盾した情報を拒絶することも多い [3] と述べている．この• 社会的に重要度の高い COVID-19 というトピックに対してような人間の心理や交流の性質などを考慮すると，人々が必ずし実際に提案手法を適用し，当時の話題に沿った議論対象が抽も多様な意見にを考慮した意思決定が出来ているかという点には出されること，確かに網羅的な議論対象が獲得可能であるこ疑問が残る．

とを確認したこういった社会心理学的な知見を踏まえて，ソーシャルメディ
1 学生会員2

東京大学大学院情報理工学系研究科

cs@tkl.iis.u-tokyo.ac.jp

2 正会員

2.1 人手による議論対象収集

東京大学生産技術研究所

ソーシャルメディア上での議論分析を目的とした研究の多く

toyoda@tkl.iis.u-tokyo.ac.jp

3 非会員

関連研究

東京大学生産技術研究所

は，先述したようにイベントを指す文字列のリストを人手で作

ynaga@iis.u-tokyo.ac.jp

1

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成し，そのリストをもとに投稿を収集するという方式でデータ表1セットを構築している．例えば，Kiran ら [4] や Demszky ら [2]

パタンにマッチしたツイートの例．上段が賛成パタン，

下段が反対パタン．太字は抽出される対象．

は Twitter 上において，国内外の政治家の罷免や任免，賛否両論の法案，航空事故，巨大な音楽・映画の催事，あるいは銃乱射事件など数十件の主要なイベントのリストを作成している．彼らはパターンマッチしたツイート文

賛成

回答者数は少ないですが、ミサイル防衛は80% 以上の人が賛成。

これらの各イベントを指す文字列を含むツイートを収集しデータしてくれ

セットを構築した．これはソーシャルメディアデータを使用して

都営地下鉄って言ってんだから、全部地下にしてくれよ議論分析を行う際の典型的なデータセットの構築方法である．
このように，既存研究では高々数十程度の議論を人手で収集する研究が多い．その結果，個別のケースへの深い洞察は得られての危険性

コラム: 世界で高まる「ドル不足」の危険性

許すな

アベ改憲を許すな!

いるものの，時系列に沿って議論の対象がどのように変遷してるかといった，より大規模かつ網羅的な議論対象のデータセットをことが可能となる．しかし，その一方で「#X 賛成（反対）」とい必要とする調査はほとんど行われてこなかった．

うハッシュタグ内に出現した事物しか集められないという制限も2.2 自動的な議論対象収集存在する．

本節では議論をウェブ上から自動的に収集した研究を紹介す

本研究では Sasaki らの手法を，幅広い議論の対象が得られる

る．議論を自動的に収集する研究も存在するが，これらの研究でように改良する．具体的には，Sasaki らの手法が課している「賛用いられている収集手法の中には著名人や特定のツイート，ある

否パタンの直前に位置する文字列で，#X 賛成（反対）というハッいは特定のハッシュタグに関連する議論しか収集できないといっシュタグの形で事前に出現していたもののみを議論対象として得た制限を抱えているものも多い．

る」という制限を緩和することで，獲得できる議論対象の数を増Popescu ら [6] は議論を引き起こすようなイベントには中心人物が存在すると考え，Wikipedia に記事が存在する著名人の名前

やす．ただし，制限を緩和すると議論対象ではない文字列も混入してしまうため，それらのノイズを取り除くために，賛否パタンを用いてツイートを抽出し，各ツイート集合に対して議論が発生の選別や，ヒューリスティックスによる議論対象の新たなフィル

しているかどうかをラベル付けすることで Twitter における議論

タリングを行う．

データセットを構築した．これはツイートデータを自動で収集するという点で先駆的な研究ではあるが，Wikipedia に記事が存在

3

するような著名人が話題の中心となるイベントしか取り扱えない

提案手法
本章では議論分析のための意見表明を有する議論対象の手法をという制限や，著名人の名前ごとにまとめたツイートデータのう

提案する．なお，先述したように，議論対象とは人々の賛否の対

ち，どのデータで議論が起きているのか人手でラベル付けをする象となっている事物で，「現実世界の事物を指している」かある

必要があるという制限が存在する．

いは「何らかの動作・行動を指している」ものとする．具体的にColleto ら [1] は著名人のリストからトランプ元大統領のような，投稿の 9 割以上が議論を引き起こす controversial なユーザをは，提案手法は以下の手順で議論対象を収集する．

1. 賛否パタンの選別
2. 選別パタンを用いた賛否対象を含むツイートの獲得

特定し，そのユーザの全ツイートを根とするリプライのツリーを一つの議論データとして扱うという枠組みを考えた．この枠組みば，自動でデータセットが拡張されていくため，Popescu らの手

3. 前処理4. 係り受け解析に基づく賛否対象の抽出法で必要であった注釈コストが不要となるという利点を有する．

5. 品詞フィルタリングによる議論対象の抽出は，一度特定ユーザが controversial であるとラベル付けさえすれ

しかしながら，この研究においても中心的な著名人の存在を前提

まず，Sasaki らの作成した賛否表明パタン *1 を用いて人々の賛としているという問題点は依然として存在している．

否の対象となっている事物を獲得する [7, 8]．彼らは Twitter ユー

Sasaki ら [7, 8] は「#X 賛成」あるいは「#X 反対」というハッシュタグを集めて X を議論対象の事物として獲得する手法を提ザの賛否の対象になっている事物を収集するためにこのパタンを作成した．表 1 に賛否表明パタンの例とマッチするツイートの例

案した．彼らは「#X 賛成（反対）」というハッシュタグを使用すを示す．以降，賛否表明パタンを単に賛否パタンと呼ぶ．

るユーザは X に賛成（反対）的であり，同ユーザが X に言及しここで，賛否パタンを用いて賛否の対象となっている事物を集ていればそれは賛成（反対）的意見であるはずという仮定に基づ

めようとすると，賛否以外の意見の対象になっている事物も集まき，「#X 賛成（反対）」ハッシュタグを投稿したユーザが行ったるという問題点がある．例えば「～お願いします」というパタン

他の X に対する言及を集めることで，人が何かに対して賛否をは「熱中症対策（お願いします）」や「カープ優勝（お願いしま

述べるときの言語パタンリストを作成した．これらのパタンのいす）」*2 のような，単なる注意喚起や願望の対象にもマッチしてしずれかを含む投稿のうち，パタンの直前に先ほど集めた X が位置する場合にその X を議論対象として獲得することで議論対象*1 http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/ja_stance*2 「カープ」はプロ野球チームの名称．支持するプロチームが違う場合もを収集した．これにより，Kiran らや Demszky らが人手で作成した，議論の中心に位置する著名人などのリストを自動で作成する

賛成的・反対的意見は発生するのである種の議論と捉えることは可能だ2

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表2

議論対象を指す対象に対する各パタンのマッチ回数（2018 年 9 月に投稿された日本語ツイート 178,687,801 件を使用）．

使用賛否パタン

上位 𝑁 件中の議論対象を指す対象数

対象数

マッチツイート数

パタン数

48
55

278,854
203,318

500,052
371,301

200
100

35

78

91,654

146,682

100

10
9

46
43

91
80

10,1152998

24,865
5509

124
60

9

47

84

7673

19,81664

𝑁 = 10𝑁 = 50𝑁 = 100

Sasaki, 2017
- 賛のみ

4
1

21
12

- 否のみ

7

選別パタン

- 賛のみ
- 否のみ
まう．

表3

そこで，賛否の対象にのみマッチするパタンを人手で選別す

使用データ．

抽出期間

る．具体的には，オリジナルの賛否パタンを用いて収集した議論

全ツイート

対象の候補からパタンにマッチした回数の多い上位 50 件に対し2017/1/1 – 2018/8/31
18,439,627,692

日本語ツイートて，各議論対象候補を含むツイートを何件か見て，（注意喚起やハッシュタグ#X 賛成 の数

願望の対象ではなく）賛否の対象であるかどうかのラベル付けを

ハッシュタグ#X 反対 の数行う．同時に，各議論対象候補にどのパタンが何回マッチしたの

賛否対象 X の数かを確認する．この 2 つの結果を合わせて，マッチする議論対象

3,370,564,751
142
1488
1594

候補の 8 割以上が賛否の対象であるようなパタンを選別パタンとして獲得し，このパタンを用いて確かに賛否の対象となっている

ユーザを収集の対象としており，最初に著名人など，影響力の大ような事物を含むツイートを獲得する．

きいと考えられる 30 程度のアカウントを投稿のシードとなる収次に，獲得したツイートに前処理を行う．具体的には，選別パ集対象として設定し，それらのアカウントの投稿を獲得し，更にタンにマッチしたツイートを句読点や括弧記号などで文分割し，投稿の収集対象のアカウントがリツイートやメンションなどを再度選別パタンにマッチする文のみを抽出した．その後，全角の行ったユーザを再帰的に投稿の収集対象とすることで構築したも数字・アルファベットを半角に直したり空白文字を削除したりとのである．

いった前処理を行い正規化した *3 ．

4.1 賛否パタンの選別

更に，ツイートに係り受け解析を行い，選別パタンを含む文節

Sasaki らの賛否パタンリストから，実際には賛否対象になってが修飾している文節内に存在する名詞を議論対象として抽出すいない事物にマッチするパタンを取り除いた結果を示す．今回はる．係り受け解析には J.DepP [9] を用いる．このとき，複数の名

上述のツイートデータのうち 2018 年の 9 月一ヵ月間のツイート

詞が連続している場合にはひとまとめにして扱い，これを名詞連

959,162,996 件（うち日本語ツイートは 178,687,801 件）を使用してこの処理を行い，結果賛成パタン 60 個，反対パタン 64 個が続と呼ぶ．ただし以降では，便宜上単一の名詞も名詞連続と呼ぶ．
最後に，獲得した名詞連続の中から，現実世界の事物を指して選別された．この一覧を付録 A に示す．

いるものと，何らかの動作・行動を指しているものとを抽出する．

また，選別したパタンによって獲得される賛否対象が確かに賛

ここで，現実世界の事物を指している場合は固有名詞が，何らか否の対象であるか確認するために，各パタンの賛否対象抽出性能の動作・行動を指している場合はサ変活用名詞が含まれているこを評価する．具体的には，元々の Sasaki らのパタンと選別パタンとが多いという観察に基づき，そのどちらかが含まれる名詞連続

それぞれを用いて賛否対象を収集したときに，各パタンのマッチのみを抽出する．

頻度上位 𝑁 件中に賛否対象が含まれている件数により抽出性能を測る．今回は Sasaki らのパタンと選別パタンそれぞれについ4 評価て最大 𝑁 = 100 件ずつ，計 200 件の賛否対象を獲得した．ただ本章では議論対象収集というタスクにおける提案手法の収集能

し，このとき各パタンにマッチした賛否対象が願望や注意喚起の力を既存手法と比較することで評価する．ここで使用するデータ

対象ではなく，確かに賛否の対象であるかどうかは，人手で判断は筆者らの研究室で継続的に収集している Twitter データセット

する．本稿ではこの判断は獲得された賛否対象およびマッチしたである．このデータセットは 2020 年 8 月時点で 150 万人程度のパタンを見て第一著者が行った．この結果を表 2 に示す．この表より確かに選別パタン（表中「選別パタン」）の方がより高精度に賛否対象を収集することが確認できた．

が本研究では思想的な対立を対象とするため，議論ではないものとして扱う．
*3 この処理は形態素解析器 MeCab 用の辞書である NEologd 辞書の使用時に推奨されている前処理を参考にした．https://github.com/

4.2 議論対象の収集能力

提案手法によって議論対象をどの程度収集できたのか，その実験結果を Sasaki らの既存手法からハッシュタグの制限を無くしneologd/mecab-ipadic-neologd/wiki/Regexp.ja

3

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表4

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賛成ハッシュタグの例（期間内の使用ユーザ数の上位 5 件）．

タグ
特定秘密保護法賛成
受動喫煙防止法に賛成
憲法改正賛成表5

表6

各手法で獲得した議論対象の数．

使用ユーザ数

使用賛否パタン

Sasaki

提案手法

倍率

64
63

Sasaki, 2017 [7]898,072
47,2372,580,342
153,021

2.87
3.23

選別

安保法案賛成41
38

テロ等準備罪賛成

表724

象の数（最大 1664 個）．

反対ハッシュタグの例（期間内の使用ユーザ数の上位 5 件）
．

タグ
共謀罪反対
築地市場の豊洲移転反対
高江ヘリパッド反対

使用ユーザ数TPP/FTA 反対
移民反対

4282

使用賛否パタン

Sasaki

提案手法

獲得率

Sasaki, 2017 [7]

1194
1124

1152
1113

0.964
0.990

選別

12,428
5634
5611
5605

Sasaki らの手法に従ったときに各手法で獲得した議論対

表8

各手法で獲得された議論対象からランダムに抽出した100 件のうち，実際に議論が含まれている議論対象の割合．

たものを用いた場合の結果とともに示す．なお，今回は 2017 年

1 月 1 日から 2018 年 8 月 31 日までの日本語のツイート，メン

手法

割合

Sasaki

0.13

提案手法

0.15

ション，および引用リツイートを使用する *4 ．このデータセットを調べた．このアノテーションは第一著者が人手で行った．具体

ハッシュタグ・賛否対象の数を表 3 に，収集した賛否それぞれのらないと判断がつく場合はすぐアノテーションを行い，議論対象

的には，議論対象の文字列だけを見て即座に議論が起こる・起この統計値と Sasaki らの手法を再現するにあたって抽出した賛否だけでは判断が難しい場合はアノテーションする議論対象を含む

ハッシュタグの例を表 4，表 5 に示す．この表から，少なくとも投稿をツイートデータセットから抽出し，その中から 100 件の使用ユーザ数の多いハッシュタグであれば，賛否どちらについてツイートをランダムに抽出した投稿リストを見て確認した．ただも確かに議論の対象となりうる事物が獲得できたことが確認でき

し，ここでは情報の単なる拡散や，他ユーザの発信した情報に対る．また，反対ハッシュタグの使用ユーザが賛成ハッシュタグよする言及ではなく，あくまでユーザの発信する意見に着目していり圧倒的に多いことから，ウェブ上では賛成意見よりも反対意見る．そのため，リツイート・メンション・引用リツイートは除去のほうが盛んに表明される傾向にある事も伺える．

し，また URL を含んでいる投稿も除去したうえでランダムサン

表 6 に Sasaki らの手法および，提案手法で得られる議論対象

プリングを行った．また，「自民党」や「改革」などそもそも話題の数を比較した表を示す．また表 7 に Sasaki らの手法に沿ったが一意に特定されない議論対象も存在しており，今回はそれらも場合に得られる議論対象の数，すなわち既に「#X 賛成（反対）」「議論が起きていない」ものとして扱った．この結果を表 8 に示の形で得られていた 1664 件の賛否対象と重複している議論対象

す．この結果から，提案手法で獲得できる議論対象の質が確かにの数を示す．表 6 を見ると，本文中の対象をすべて抽出したと既存手法と同程度であることが確認された．

きには，オリジナルパタンと選別パタンのどちらの場合も Sasaki
らの手法の 3 倍程度の議論対象を獲得できていることがわかる．

5

また，表 7 を見ると，Sasaki らの手法のようにハッシュタグ内の

COVID-19 に関する議論対象の推移
本章では，大きな社会的インパクトを持つ COVID-19 に話題

議論対象を抽出した場合に獲得できる議論対象数が 1194 個であを絞って提案手法を適用し，主要な議論の対象を網羅的に抽出するのに対し，提案手法では 1113 個と，収集対象の制限を緩めた

るとともに，抽出される議論対象の推移を追跡した結果を示す．

にも関わらず元の手法の 94% の数の議論対象を獲得できている．

COVID-19 は我々の社会を大きく変容させ，「GoTo トラベル」や「3 密回避」など，感染への対応策や新しい生活様式について多く

このように，提案手法を用いることで既存手法と同程度の精度を保ちつつより多くの議論対象を収集できることがわかる．

の議論が発生したために，今後これらの議論を収集し分析対象と更に，実際に議論時に言及されている議論対象をどの程度獲得する研究は増加すると考えられる．

できているかを既存手法と比較して確認した．具体的には，「あ使用するデータは 2020 年 2 月から 2021 年の 2 月までの 1 年

る議論対象に対して肯定的意見を有する人物と否定的意見を有す

間にわたる日本語の全量ツイート *5 から，COVID-19 に関する文る人物が同時に存在する」場合をその議論対象について議論が起字列を本文に含むものを抽出して構築した 1,168,489,934 ツイー

きているものとし，Sasaki らの手法と提案手法で獲得された議論

トからな．これらの文字列は「COVID」や「コロナ」のような総対象を含むツイート中で実際に議論が起きているかどうかの割合*4 単純なリツイートは使用せず，引用リツイートの引用部分も除去する．

*5 Twitter データは，NTT データより提供を受けたものである．

4

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表9

COVID–19 データから得た議論対象の言及したユーザ数でのランキング．

年/月

1st

2nd

3rd

4th

5th

6th

7th

8th

9th

10th

2020/2

緊急事態宣言感染症対策

2020/4

緊急事態宣言PCR 検査緊急事態宣言2020/6

緊急事態宣言緊急事態宣言解除
持続化給付金新型コロナウイルス感染
緊急事態宣言発令
持続化給付金PCR 検査緊急事態宣言解除

コロナウイルス感染

新型コロナウ
イルス感染

エアロゾル感染クラスター感染
緊急事態宣言延長
緊急事態宣言延長
専門家会議

東京オリンピック開催
東京オリンピック延期
専門家会議

2020/5

コロナウイルス感染
新型コロナウイルス感染
PCR 検査新型コロナウ
イルス対策
感染症対策

専門家会議

専門家会議

新型コロナウイルス感染
PCR 検査PCR 検査2020/3

コロナウイル
ス感染
緊急事態宣言感染症対策

2020/7

緊急事態宣言PCR 検査

感染症対策

持続化給付金2020/8

緊急事態宣言PCR 検査

感染症対策

緊急事態宣言解除
家庭内感染

PCR 検査緊急事態宣言PCR 検査緊急事態宣言クラスター発生
クラスター発生

普通に生活2020/10

新型コロナウイルス感染
新型コロナウイルス感染
感染症対策

新型コロナウイルス感染
クラスター発生
持続化給付金クラスター発生
持続化給付金2020/9コロナウイルス感染
コロナウイルス感染
コロナウイル
ス感染
持続化給付金東京オリンピック中止
クラスター発生
クラスター感染
新型コロナウイルス感染
新型コロナウイルス感染拡大
GoTo 延期

2020/11

緊急事態宣言PCR 検査

Goto 中止

感染症対策

2020/12

緊急事態宣言PCR 検査感染症対策

2021/1

緊急事態宣言PCR 検査成人式中止

2021/2

緊急事態宣言緊急事態宣言延長

PCR 検査コロナウイル
ス感染
緊急事態宣言発令
組織委員会

コロナウイルス感染
検察庁法改正

感染症対策
コロナウイルス感染

コロナウイルス感染
新型コロナウイルス感染
感染症対策
緊急事態宣言解除

称的なものや，「GOTO」や「10 万円給付金」などの当時の政府

6施策に関するもの，「リモートワーク」や「オンライン会議」な

感染症対策
甲子園中止

新型コロナウイルス感染
新型コロナウイルス感染
GoTo 停止
コロナウイル
ス感染
感染症対策

持続化給付金
成人式中止
持続化給付金
持続化給付金

専門家会議

新型コロナウイルス感染拡大国民投票法改正指定感染症延長
新型コロナウ
イルス感染
コロナウイル
ス感染

東京封鎖
緊急事態宣言解除
コロナウイルス感染
クラスター発生
専門家会議
緊急事態宣言解除
クラスター感染
普通に生活

クラスター発生
クラスター発生
緊急事態宣言解除
新型コロナウイルス感染

営業時間短縮
消費税増税
大阪市廃止

大阪市廃止
持続化給付金
営業時間短縮クラスター発生

おわりにど新しい生活様式に関するもの，WHO 事務局長の「テドロス」

議論によってどのように対立する意見を有する人々の相互理解

氏や対策分科会会長の「尾身茂」氏などの人名などを，NHK のが促進ないしは阻害されるのか，あるいはどのような要因があれ

COVID-19 関係の主要ニュースアーカイブサイトをもとに筆者らが人手で集めて作成した．抽出に使用した文字列 156 個の一覧をば健全な議論が行われるのかといった意思決定の手段としての付録 B に示す．これらの文字列を用いて抽出したツイートデー

る．特にソーシャルメディアの登場によって使用可能な議論デー

タに本手法を適用し，COVID-19 という話題における議論対象をタの量が大量に増加し，統計的な研究が可能になって以来，ソー206,356 件得た．

シャルメディア上のデータを使用した実証的研究が盛んになっ議論の分析は，その人文科学的な重要性から大いに注目されてい次に，獲得した議論対象の時系列に沿った変遷を確認する．

ている．その一方で個々の研究者による独自の条件下で収集され

表 9 に獲得した議論対象を，投稿したユニークユーザの人数で月た，話題に偏りのあるデータセットに基づく研究が多く，結果のごとにランキングにした表を示す．事例に着目してみると，例え比較が難しい．その要因の一つとしてデータセットの作成手法がば 2020 年の 3 月に東京オリンピックの延期が安倍首相と IOC の研究ごとにまちまちであることが考えられる．

バッハ会長との間で正式に合意されたが，2020 年の 3 月の 8 番

本稿ではそのような現状を踏まえ，議論や意見交換の包括的な目の議論対象として「東京オリンピック延期」という議論対象が分析の一助として，Twitter を用いた議論分析のためのデータセッ

出現している．ほかにも，2020 年の 4 月と 5 月にはそれぞれ緊トを自動的に構築する手法を提案した．また，実際に獲得できる急事態宣言の発令と解除が行われたがそれも「緊急事態宣言発令

議論対象の質や量の比較や，実世界データに本手法を適用した場(2020/4，5th)」と「緊急事態宣言解除 (2020/5，2nd)」という議論対象として表れている．また，「持続化給付金 (2020/5，5th)」や合の結果の例示を行い，提案手法の有効性も評価した．本稿で収「GoTo 延期 (2020/7，10th)」，「営業時間短縮 (2020/8，10th)」や研究室のページにて公開している *6 ．本研究で提案した手法が議集した議論対象リストおよび，選別した賛否パタンは著者の所属「Goto 中止 (2020/11，3rd)」など，提案手法によって当時の世間論分析に関する研究を取り巻く状況を改善させる一助となることからの関心の大きいと考えられる話題が確かに獲得されているこを期待する．

とが確認された．

*6 www.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/~cs/DEIM2021/index.html

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を廃案へ，許すな，絶対阻止，は許さない，に断固反対します，再謝辞

稼働反対，は絶対反対，大反対，は憲法違反，に反対している，な
どしている場合か，はんたーい，に断固反対，断固阻止，という暴本研究は JST，CREST，JPMJCR19A4，および，JSPS 科研費

挙をとめろ，したくなくてふるえる，許すまじ，建設阻止，今すぐ

JP21H03445 の支援を受けたものです．

廃案，反対だ，はいりません，されてしまいます，する国絶対反対，

参考文献に反対しましょう，などしている場合ではない，も反対，に巻き込[1] Mauro Coletto, Kiran Garimella, Aristides Gionis, and Claudio Lucchese. Automatic controversy detection in social media: A contentindependent motif-based approach. Online Social Networks and Media,
3-4:22–31, oct 2017.
[2] Dorottya Demszky, Nikhil Garg, Rob Voigt, James Zou, Matthew
Gentzkow, Jesse Shapiro, and Dan Jurafsky. Analyzing polarization insocial media: Method and application to tweets on 21 mass shootings.
NAACL HLT 2019 - 2019 Conference of the North American Chapterof the Association for Computational Linguistics: Human Language
Technologies - Proceedings of the Conference, 1:2970–3005, 2019.
[3] Leon Festinger. A theory of cognitive dissonance, volume 2. Stanford
university press, 1957.
[4] Kiran Garimella, Gianmarco De Francisci Morales, Aristides Gionis,and Michael Mathioudakis. Political Discourse on Social Media: Echo
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Conference 2018 - Proceedings of the World Wide Web Conference,
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[6] Ana Maria Popescu and Marco Pennacchiotti. Detecting Controversial
Events from Twitter. International Conference on Information andKnowledge Management, Proceedings, pages 1873–1876, 2010.
[7] Akira Sasaki, Kazuaki Hanawa, Naoaki Okazaki, and Kentaro Inui.
Other Topics You May Also Agree or Disagree: Modeling Inter-Topic
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[8] Akira Sasaki, Kazuaki Hanawa, Naoaki Okazaki, and Kentaro Inui. Predicting Stances from Social Media Posts using Factorization Machines.
Coling-2018, pages 3381–3390, 2018.
[9] Naoki Yoshinaga and Masaru Kitsuregawa. A self-adaptive classifier
for efficient text-stream processing. In Proceedings of the 25th International Conference on Computational Linguistics, pages 1091–1102,
2014.

反対デモ行進に参加しよう，に反対しよう，を阻止しよう，したがまれる，は廃案しかない，の危険性，反対します，は許されない，
る総理はいらない，は許せない，はさせない，の都合のよい口実となります，は断固反対，いやだ，をなくそう，する国にさせない．

付録 B COVID-19 ツイート抽出に使用した文字列
一覧
コロナ，COVID，ＣＯＶＩＤ，肺炎，インフルエンザ，風邪，感染，
パンデミック，エピデミック，オーバーシュート，世界的流行，病原性，無症状，PCR，ＰＣＲ，抗体検査，抗原検査，BCG，ＢＣＧ，アビガン，
レムデシビル，ワクチン，イソジン，ヨード，うがい薬，再検査，濃厚接触，医療崩壊，臨床試験，治験，WHO，ＷＨＯ，専門家会議，分科会，医師会，マスク，トイレットペーパー，ソーシャルディスタンス，テレ
ワーク，テレカン，テレ会議，テレ講義，テレ授業，テレ診察，リモー
トワーク，リモート会議，リモート講義，リモート授業，リモート診察，
オンライン会議，オンライン講義，オンライン授業，オンライン診察，
オンライン飲，オンライン呑，オンライン面接，オンライン収録，オン
ラインレッスン，オンラインミーティング，オンライン研修，オンライ
ン面談，オンライン説明会，緊急事態宣言，ロックダウン，都市封鎖，自粛，給付金，助成金，補助金，設備導入，協力金，データダイエット，
国内パスポート，東京アラート，倒産，閉店，赤字，解雇，転職，自殺，中止，再開，延期，買い占め，買占，売り切れ，売切，接触確認，接触
追跡，COCOA，ＣＯＣＯＡ，ココア，生物兵器，GO TO，Go To，ＧＯ
ＴＯ，GoTo，ＧｏＴｏ，10 万円，１０万円，K1，K-1，Ｋ１，Ｋ－
１，要請無視，クルーズ，観光客，インバウンド，チャーター機，自己責任，オリンピック，パラリンピック，k 値，K 値，Ｋ値，ｋ値，エピ
センター，ワーケーション，組織委員会，テドロス，シルビーブリアン，
シルビー・ブリアン，尾身茂，尾身会長，尾身先生，尾身教授，尾身氏，
押谷仁，押谷教授，押谷先生，押谷氏，西浦教授，西浦先生，西浦氏，山中教授，山中先生，脇田隆字，脇田教授，脇田先生，岡部信彦，岡部教授，岡部先生，中野貴志，中野教授，中野先生，児玉龍彦，児玉教授，児付録 A 選別パタン
賛成パタン

玉先生，岡田晴恵，岡田教授，岡田先生，上昌広，上教授，上先生，孫正義，孫社長．

賛成，賛成です，に賛成，に賛成です，に賛成します，賛成します，大賛成，成立させるぞ，成立おめでとうございます，可決おめでとうございます，は合憲，を支持します，を支持，賛成，賛成派です，には賛成，」に賛成，には賛成です，賛成だ，を支持する，に賛成しています，法制賛成，成立おめでとう，を実現させてください，賛成!! ，に賛成する，賛成」，に賛成だ，可決，おめでとうございます，を実現させましょう，可決おめでとう，賛成です，を実現しましょう，は絶対に必要，賛成ですが，は賛成派です，
賛成の声を挙げよう，を支持しています，で連携強化，を支持している，の実現を，に賛成しよう，反対って誰が得するの，を成立させましょう，なんか問題あるの，に賛成している，うちにも来るか
なぁ・，を望みます，大賛成です，賛成ですよ，法制に賛成，以外にない，が正解，にすべきだ，には賛成してます，実現しましょう，
賛成でした，賛成してる．
反対パタン

反対，絶対反対，に反対，断固反対，反対です，に反対します，を許すな，を許さない，に反対です，は反対，を廃案に，には反対です，、絶対反対，は反対です，に反対する，絶対廃案，許さない，は廃案に，に抗議，建設反対，に反対しています，には反対，

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